Código é poesia, mas GIFs são divinos: redigindo instruções técnicas eficazes

cupom com desconto - o melhor site de cupom de desconto cupomcomdesconto.com.br


[This article was first published on George J. Mount, and kindly contributed to R-bloggers]. (Você pode relatar problemas sobre o conteúdo desta página aqui)


Quer compartilhar seu conteúdo em R-bloggers? clique aqui se você tiver um blog, ou aqui se não tiver.

Eu estava programado para ser o segundo defensor de um grande projeto de cliente. O líder ocupou cargos em empresas de prestígio como Boston Consulting e Pricewaterhouse e teve um séquito impressionante de habilidades técnicas. No entanto, essa pessoa nunca havia desenvolvido nenhum conteúdo técnico.

Provavelmente todos nós já trabalhamos com alguém que é um técnico mestre, mas não é hábil em comunicar seus conhecimentos. É necessário um conjunto suplementar de habilidades para comunicar sobre informações técnicas, e é algo que os verdadeiros especialistas de domínio geralmente não possuem, porque estão ocupados se aprofundando em seus pensamentos. Por outro lado, passei anos blogando e mantendo uma voz ativa na comunidade analítica.

Cada um de nós está conectado de maneira diferente – o líder do projeto acima saiu rapidamente para voltar ao trabalho “normal” de analista de dados e eu fiquei por perto para concluir o projeto, para surpresa e alegria tanto de mim quanto do cliente. Embora adore me aprofundar em projetos de análise de dados, descobri que meus talentos costumam ser mais adequados para fazer com que outros iniciem a análise de dados por conta própria.

Com o tempo, tive a sorte de trabalhar com muitos dos maiores nomes da educação técnica para desenvolver currículos de análise de dados. Com isso, aprendi tanto sobre análise de dados quanto como presente sobre análise de dados.

Abaixo estão algumas etapas concretas na construção de conteúdo técnico eficaz. Advertência: embora eu tenha desenvolvido este post com conteúdo escrito de análise de dados em mente, acredito que alguém desenvolvendo, digamos, um curso de vídeo em desenvolvimento web também poderia se beneficiar.

Este não é um guia sistemático para o desenvolvimento de uma comunicação técnica eficaz, mas sim uma lista de sugestões. Se você tiver outras pessoas para compartilhar, por favor, deixe-as nos comentários.

Prenda o leitor

“Compre o anzol e você comprará a história.”

O “gancho” é um artifício literário para atrair os leitores para uma história cedo. Sem um bom gancho, é improvável que os leitores comprem a história: eles não se tornaram “emocionalmente investidos”.

A comunicação técnica também precisa de um “gancho”: idealmente, este é algum cenário da vida real que você descreveu e que o leitor pode imaginar que realmente encontrará em seu trabalho. No entanto, reproduzir um cenário de trabalho da vida real para um T geralmente é difícil, devido à complexidade e às barreiras proprietárias do local de trabalho.

Quando comecei a escrever sobre análise de dados, queria que todos os meus exemplos e demonstrações fossem diretamente sobre negócios. Caso contrário, presumi que a reação do meu público seria algo como: “Trata-se de medidas de flores. O que isso tem a ver com trabalhar em um banco? ” Com o tempo, aprendi que é difícil encontrar conjuntos de dados reais e abrangentes sobre negócios.

Leia Também  "Superpredição" - a vida empresarial não é uma competição Kaggle

Um público vem até você para aprender algo novo, não para você simular o ambiente de trabalho atual. Os alunos podem estar tão envolvidos no aprendizado de estatísticas de um conjunto de dados sobre caramujos quanto com os resultados de um teste A / B de varejo. A parte importante é “enganchar” os alunos nos dados. Eu faço isso contando uma história sobre um cenário sob o qual é uma análise útil.

Parafraseando Tolstoi, todos os conjuntos de dados da vida real têm problemas semelhantes: eles são sempre “fora do padrão” de uma forma que é muito difícil de replicar a partir de dados corrigidos. É por isso que tento usar dados da vida real sempre que possível. Pode demorar um pouco para encontrar os dados corretos, mas dá vida à lição.

Imagine o que faria seu entendimento de assuntos técnicos “pop” mais: analisar dados falsificados que não têm a ambiguidade do mundo real ou replicar os resultados de um estudo de pesquisa usando um conjunto de dados original da vida real? Agora isso é um gancho.

Relacione informações desconhecidas com informações familiares

Outra maneira de fazer com que os usuários invistam no que você está ensinando é relacionando as novas informações com coisas que eles já sabem. Ao ensinar disciplinas como SQL ou R, gosto de relacionar conceitos básicos a tarefas familiares feitas no Excel. É mais provável que um aluno entenda o “e daí” dos recursos de análise de dados avançados se, novamente, eles “compraram o gancho” do que é R ou SQL realmente capaz de.

Há uma tendência, especialmente na ciência de dados, de descartar o Excel como uma ferramenta de dados não “séria”. As cobranças geralmente são as seguintes: não pode lidar com big data, sujeito a erros, não reproduzível. Todos esses pontos têm alguma verdade, mas nenhum deles nega que o Excel é uma ferramenta pedagógica poderosa para aprender sobre análise de dados.

Classificar e filtrar, agregar, combinar fontes de dados, construir tabelas bem projetadas … todas essas são tarefas comuns enfrentadas por engenheiros de aprendizado de máquina avançados e analistas juniores do Excel. Não precisa explicar porque essas tarefas são importantes: os usuários do Excel vivem nisso! Ao contextualizar e relacionar informações desconhecidas com familiares, os alunos são capazes de reunir seus conhecimentos em várias ferramentas para uma maior compreensão de como trabalhar com dados.

Empregue o efeito IKEA

“Nunca diga às pessoas como fazer as coisas. Diga a eles o que fazer e eles o surpreenderão com sua engenhosidade. ” –George S. Patton

Pesquisas da economia comportamental indicaram que os consumidores atribuem um valor desproporcionalmente alto aos produtos que criaram parcialmente. Este chamado “efeito IKEA” pode ser usado com grande efeito no ensino de disciplinas técnicas.

Quando comecei a escrever sobre análise de dados, pensei que incluir coisas como exercícios e desafios era desnecessário, porque ninguém realmente os faria. Isso não é verdade – há uma demanda real por exercícios de aprendizagem e não apenas tutoriais diretos de “como fazer”.

Mas exercícios e tutoriais “pintar por número” são uma coisa: os alunos podem afirmação querer que lhe digam exatamente como fazer as coisas, mas com alguma abertura eles vão surpreender a si mesmos e a você. Como um mentor em um bootcamp de codificação, os alunos sempre me surpreenderam com suas abordagens inovadoras para projetos abertos. Nós, educadores, muitas vezes temos uma maneira de fazer as coisas em mente, e os alunos vão em uma direção completamente diferente, embora ainda se encaixem na descrição do projeto.

Leia Também  RTutor: Como a política de concorrência e a política industrial afetam o desenvolvimento econômico?

Os alunos desejam personalizar o conteúdo e criar algo próprio. Deixe-os, com tarefas e desafios em aberto.

Não reinventar a prática da computação …

Com isso, quero dizer que seu objetivo não deve ser receber um Prêmio Turing cada vez que escrever algo técnico.

cupom com desconto - o melhor site de cupom de desconto cupomcomdesconto.com.br

Quanto mais me aprofundo na análise de dados, mais longos meus vídeos do YouTube se tornam. Eu poderia facilmente levar uma hora para gravar um tutorial, mas essa não é uma ótima maneira de me comunicar. Eu poderia levar um ano para escrever o Ótimo trabalho sobre algum assunto técnico, mas eu não saberia como meu público responderia a esse tópico por um ano e, mesmo assim, o ativo resultante é difícil de absorver.

Nem todo post de blog precisa ser o “guia final” para um tópico. Nem todo guia de aprendizagem tem que listar todas as maneiras concebíveis de fazer algo. Concentre-se no “ponto problemático” que você está abordando para seu público e em como resolvê-lo de forma mais eficiente. Às vezes, mesmo a solução mais eficiente ainda é bastante labiríntica. Se for esse o caso, não tenha medo de dividir o conteúdo em vídeos ou postagens de blog separados.

Por último, se você está começando um blog sobre um assunto técnico, lembre-se de que os “nichos estão nas riquezas”. Provavelmente, você nunca vai escrever tudo sobre o Excel, mas você pode construir o recurso definitivo para recuperar dados meteorológicos no Excel ou realizar a redução de dimensionalidade no Excel.

… Mas refaça isso.

Com isso, quero garantir que os usuários tenham todos os recursos à sua disposição para percorrer totalmente o seu exemplo. Por exemplo, se você estiver escrevendo sobre o Power Query, inclua um link para a página de download. Se outros recursos forem necessários, indique-os claramente.

Os cientistas de dados chamam um projeto de “reproduzível” quando um estranho pode percorrer e conduzir o projeto por conta própria e retornar os mesmos resultados. Sua postagem no blog também deve ser reproduzível. Dê ao seu público o contexto de qual conhecimento ou tecnologia é um pré-requisito e onde eles podem aprender. Esta é sua chance de acessar materiais externos ou um curso pago de “pacote inicial” escrito por você.

Lembre-se do espaço em branco

As pessoas lêem em telas cerca de 25% mais devagar do que no papel. É um trabalho difícil! Ainda mais quando seu conteúdo é técnico e cada etapa deve ser seguida para levar ao resultado.

Em caso de dúvida, adicione um espaço em branco.

Parágrafos curtos permitem que os olhos relaxem e ajudam o leitor a acompanhar seu progresso. Cabeçalhos de parágrafos, citações e outras imagens quebram a monotonia do conteúdo.

Uma GUI significa GIFs

De todos os elogios que recebi por construir conteúdo de análise de dados, talvez o mais frequente seja meu uso de GIFs.

Algumas ferramentas de análise de dados, como Excel e Tableau, são baseadas principalmente em GUI (interface gráfica do usuário). Pode ser difícil explicar todas as etapas executadas para navegar por uma manobra de “apontar e clicar”. Muitas vezes é mais fácil mostrar do que contar como trabalhar uma GUI. Mas, como você pode dar vida a um conteúdo escrito assim?

Leia Também  Por que R? Seminários on-line | R-bloggers

Eu faço isso com GIFs.

Acima está um GIF que fiz para ilustrar como ocultar o conteúdo de uma célula no Excel. Seguindo os passos: “Coloque o cursor na célula A19, bater Ctrl + 1 no teclado ”, etc., pode ser entediante e confuso. Colocar uma imagem estática do menu Formatar células não mostra realmente ao usuário como para realmente chegar lá.

Por que não lançar um vídeo rápido de cinco segundos ilustrando o conceito para a eternidade? Assim, a demonstração ganha vida.

Se você tem interesse em desenvolver conteúdo técnico, invista agora na licença do Camtasia. É caro. Tentei economizar alguns usando uma alternativa inferior, mas acabei pagando apenas pelo Camtasia de qualquer maneira.

O Camtasia tem um recurso para exportar uma produção como um arquivo GIF, que é como eu produzo esses favoritos da multidão.

Explicar discursivamente e através de demonstração

No exemplo acima, parece bobo anotar cada etapa se ela for explicada posteriormente em um GIF. Sem ele, o conteúdo se torna desarticulado. Por que escrever, se uma série de GIFs serve? E por que fazer os GIFs, se já foi explicado?

Cada meio deve se basear no outro – um bom currículo técnico se expandirá nos recursos de demonstração com a escrita e vice-versa.

Os comentários também são divinos

A regra acima significa que, para conteúdo baseado em código, certifique-se de incluir comentários amplos dentro o código em si, ao mesmo tempo que o explica no discurso. Os usuários costumam colar este código e implementá-lo em seus próprios trabalhos, portanto, você deseja que ele esteja o mais “pronto para a pá” possível quando usado fora do contexto de sua postagem.

Certifique-se de que os usuários possam facilmente redirecionar o código para si mesmos também. Mas isso será bom para você também.

Sempre esteja reaproveitando

Este é para você e não para o público, mas expanda todas as suas ideias o máximo que puder. Sempre faço um equivalente no YouTube a qualquer postagem técnica que escrevo. Costumo usar os mesmos conjuntos de dados repetidamente. Também desenvolvo uma série de expressões e vernáculos que passam a fazer parte do meu estilo. Você vai me ouvir referir a VLOOKUP() e tabelas dinâmicas como a “fita adesiva” e “WD-40” do Excel, respectivamente. Você vai me ouvir chamar os pacotes R de “peças de reposição” que são adicionadas à base.

Conclusão: técnico, conhecer o designer

O que impede o técnico genial de ensinar e se comunicar com eficácia? É entender as necessidades do usuário e construir algo para atendê-las. Simplificando: é design. Cientistas de dados, desenvolvedores e outros profissionais técnicos fariam bem em aprender sobre design. Afinal, o técnico que pode aprimorar uma equipe de dados tem a ganhar quando o treinamento contínuo deve estar no centro de toda organização competitiva.

Mas, como eu disse antes, todos nós estamos conectados de maneira diferente. Muitas equipes e organizações preferem, com razão, focar nas táticas e ter um talento externo planejando seu treinamento.

Se você precisar de uma ajuda para aprimorar suas habilidades técnicas em sua organização, não hesite em entrar em contato. Agradeço também que se inscreva abaixo para receber meu boletim informativo. Em troca, você receberá acesso gratuito à minha biblioteca exclusiva de recursos de educação de dados.



cupom com desconto - o melhor site de cupom de desconto cupomcomdesconto.com.br