Работа с данными в любой сфере - [71]

Шрифт
Интервал

В общем, не храните свои секреты, как жадный волшебник. Старайтесь изо всех сил объяснять своим клиентам ваш подход и то, как наука о данных может значительно улучшить их бизнес.

Как подготовить убойную презентацию

Есть множество книг о том, как сделать эффективную презентацию. С точки зрения методологии презентация результатов анализа и обработки данных не слишком отличается от презентации на любую другую тему. В следующем разделе подробно описываются методы, в эффективности которых я убедился на своем собственном опыте разработки презентаций. Не существует единого подхода к созданию хорошей презентации. Я разработал свой собственный стиль – он мне подходит и дает возможность чувствовать себя комфортно. Ниже приведены методы, которые, по моему мнению, могут быть полезны новобранцам в науке о данных[67].

Пусть эти приемы послужат вам не только для официальных презентаций – я часто использую их, когда рассказываю новым коллегам (и даже друзьям и семье) о своей работе, или на моих онлайн-курсах. Если у вас есть повод поговорить с кем-то о науке о данных, воспользуйтесь им как возможностью попрактиковаться перед тем, как вести разговор на эту тему в более формальных условиях.

1. Подготовьте структуру

Я начинаю каждую презентацию с мозгового штурма по теме проекта. Для меня это означает запись начальной (А) и конечной (Б) точек проекта друг напротив друга на листе бумаги (часто я их просто воображаю). Пустое пространство между ними представляет мой маршрут, и я хочу показать аудитории, как я прошел путь от А до Б. В этом пространстве я записываю этапы процесса анализа и обработки данных, выделяя любые моменты, которые считаю особенно впечатляющими или показательными.

Пишите, когда вы устали

Это может показаться контрпродуктивным, но мое любимое время, чтобы начать работать над презентацией, – самый конец дня, когда я устал и хочу спать. Причина этого тройная: 1) усталость ограничивает мои усилия, то есть я с меньшей вероятностью заполню страницу техническими деталями; 2) если я знаю, что у меня есть только пара часов, я скорее что-то напишу, чем если бы знал, что у меня впереди целый день; и 3) я думаю, что люди могут быть более творческими, когда они устали. Этот подход едва ли эффективен для всех, но мне он определенно помог совершить некоторые крупные прорывы в моей профессиональной деятельности. Я не знаю точно почему – возможно, некоторые части мозга, которые препятствуют творчеству, отключаются и позволяют активизироваться потокам креативности.

Конечно, я могу рекомендовать это только для первого наброска; не ожидайте проснуться на следующее утро с безупречным докладом. Однако, если вы пытаетесь преодолеть ужас перед пустой страницей, я искренне предлагаю попробовать. Даже если вы сможете использовать только 10 % того, что напишете, вы все равно уже что-то сделали для презентации, за которую возьметесь на следующее утро. Мне гораздо легче редактировать написанный текст, чем писать что-то совершенно новое.

Такой мозговой штурм дает мне прочную структуру презентации без каких-либо дополнительных усилий с моей стороны. Внимание к форме очень важно, поскольку в ней должно быть заключено как можно больше подсказок о том, что последует дальше. Не пытайтесь оградить людей от вашей методики, думая, что ваш рассказ им будет неинтересен (или, хуже того, полагая, что если они не понимают, то и не будут задавать слишком много вопросов), – заставьте их принять ваш подход. Процесс обработки и анализа данных уже имеет логичную, простую в использовании структуру, так почему бы не объяснить сущность этапов и не провести слушателей по ним шаг за шагом? Когда люди чувствуют себя комфортно – ведь им ясно, о чем идет речь, – они запоминают больше информации и будут не только слышать, что вы говорите, но на самом деле слушать вас.

2. Соберите иллюстративные материалы

Когда во время мозгового штурма я собираюсь заполнить пустые места на бумаге перечнем этапов работы, я учитываю типы технических средств, которые смогу использовать для лучшей иллюстрации моих действий. После предыдущего этапа процесса анализа и обработки данных (визуализация) у меня уже должны быть несколько графиков, на которых я могу рисовать. В зависимости от характера проекта я иногда использую дополнительные изображения: логотипы компаний, программные интерфейсы и ассортимент продукции. Ориентируясь на знания моей аудитории, имеющие отношение к проекту, я также могу включить некоторые диаграммы или блок-схемы, которые помогут людям легче понять концепции, которые я предлагаю к обсуждению.

Помните, что есть много других средств, помимо изображений. Вы можете использовать видео- или аудиоклипы для усиления своих аргументов. Вы даже можете добавить немного юмора: шутливые мемы способны творить чудеса в презентации, особенно если речь идет о сухом предмете, – просто убедитесь, что вы можете связать юмор с вашей темой, и не переусердствуйте.

3. Знайте свою аудиторию

Хотя я не выступаю за преднамеренное «упрощение» или «усложнение» презентации для вашей аудитории, важно знать, кто будет находиться в зале, чтобы убедиться, что мы затронем болевые точки присутствующих. Независимо от того, с кем мы говорим – даже если с людьми, хорошо разбирающимися в науке о данных, наша презентация всегда должна быть четкой и хорошо структурированной. Аргументы и результаты следует организовать логически, и мы никогда не должны рассчитывать на априорную осведомленность слушателей.


Рекомендуем почитать
Записки парасистемного программиста

Методический материал для разработчика ПО. Статьи полезные с исторической точки зрения для всех любителей современных теорий организации программного производства, так еще и актуальность до сих пор не потеряна. Правда примеры основаны на реалиях тех времен (1984 год или около того), но это почти не помеха — аналоги в современной практике находятся без труда. В общем, приобщайтесь к истокам!


Выразительный JavaScript

В процессе чтения вы познакомитесь с основами программирования и, в частности, языка JavaScript, а также выполните несколько небольших проектов. Один из самых интересных проектов — создание своего языка программирования.


Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных

Человечество научилось собирать, обрабатывать и использовать в науке, бизнесе и повседневной жизни огромные массивы данных. Но что делать с данными, которых у нас нет? Допустимо ли игнорировать то, чего мы не замечаем? Британский статистик Дэвид Хэнд считает, что это по меньшей мере недальновидно, а порой – крайне опасно. В своей книге он выделяет 15 влияющих на наши решения и действия видов данных, которые остаются в тени. Например, речь идет об учете сигналов бедствия, которые могли бы подать жители бедных районов, если бы у них были смартфоны, результатах медицинского исследования, которые намеренно утаили или случайно исказили, или данных, ставших «темными» из-за плохого набора критериев для включения в выборку.


Flat Assembler 1.64. Мануал программера

В книге рассказывается история главного героя, который сталкивается с различными проблемами и препятствиями на протяжении всего своего путешествия. По пути он встречает множество второстепенных персонажей, которые играют важные роли в истории. Благодаря опыту главного героя книга исследует такие темы, как любовь, потеря, надежда и стойкость. По мере того, как главный герой преодолевает свои трудности, он усваивает ценные уроки жизни и растет как личность.


Неизведанная территория. Как «большие данные» помогают раскрывать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры

Насколько велики на самом деле «большие данные» – огромные массивы информации, о которых так много говорят в последнее время? Вот наглядный пример: если выписать в линейку все цифры 0 и 1, из которых состоит один терабайт информации (вполне обычная емкость для современного жесткого диска), то цепочка цифр окажется в 50 раз длиннее, чем расстояние от Земли до Сатурна! И тем не менее, на «большие данные» вполне можно взглянуть в человеческом измерении. Эрец Эйден и Жан-Батист Мишель – лингвисты и компьютерные гении, создатели сервиса Google Ngram Viewer и термина «культуромика», показывают, каким образом анализ «больших данных» помогает исследовать трудные проблемы языка, культуры и истории.


Firebird. Руководство разработчика баз данных

Рассмотрены вопросы, необходимые разработчику для создания клиент-серверных приложений с использованием СУБД Firebird, явившейся развитием СУБД Borland Interbase 6. Содержится обзор концепций и моделей архитектуры клиент/сервер, а также практические рекомендации по работе с клиентскими библиотеками Firebird. Детально описаны особенности типов данных SQL, язык манипулирования данными (Data Manipulation Language, DML), а также синтаксис и операторы языка определения данных ( Data Definition Language, DDL)