当你在网上搜索时,大多数人都建议你在初级水平上呆上几年,然后再考虑转型或转到其他角色。与初级、中级和高级数据科学家相比,经验水平是有区别的。本文将介绍对所有工作角色的期望,以及向上爬的要求。
你是什么水平?
大多数人都会看数据科学家的技能、经验年限、教育水平、专业知识、管理技能等等。如何区分不同级别的数据科学家的区别,一个很好的理解是,你可以让数据科学家独自完成/处理一项任务多长时间,而不需要对他们进行检查。
用 "你可以让一个人独自完成/处理一项任务而不需要签到的时间有多长?"这个比喻,我们可以把不同的级别划分如下。:
- 初级数据科学家。你通常会每天签到,或者一天两次。他们将与中级和高级数据科学家进行大量的配对编程。
- 中级数据科学家。你将每周或每月检查几次,但是,他们应该有能力。他们还将与高级数据科学家进行配对编程,并在需要时为初级数据科学家提供建议和指导。
- 高级数据科学家。不需要向他们报到,因为他们完全有能力自己处理这个任务。
虽然人们的经验和技能水平很重要,但一个人拥有的知识和经验水平才是能够完成任务的关键。一个初级数据科学家可能会达到一个受阻的地步,并且不知道如何去克服它,而不去咨询高层。中级数据科学家也可能面临困难,但是,他们会更好地掌握如何自己克服困难。而高级数据科学家有足够的经验,能够把事情做好。即使这包括聘请专家或研究人员,他们也知道完成一个项目需要什么。
如果你正在寻找一份高级工作,问问自己 "别人可以让我独自完成/处理一项任务而不检查多久"。你必须对自己完全诚实,否则你将为自己的失败埋下隐患。我并不是说你不能设定目标,不能努力成为最伟大的人。我是说对你目前的经验水平要现实,以帮助你找到正确的角色,并在此基础上不断发展。
如何从初级到中级到高级?
这是一年的开始,我们都在记下我们的计划;与职业或个人有关。我们都在努力实现我们今年的目标。对于所有的数据科学家来说,这里有一些建议,告诉你如何在事业上取得进展,在阶梯上攀升,增加你的收入。
独立性
反思一下 "你能让一个人独自完成/处理一项任务而不检查的时间有多长?"这个问题,这都是基于独立的态度。由于缺乏经验和技能,年轻人往往会问更多的问题,而老年人有能力根据过去的经验做出决定。
这不应该吓到你,让你不敢问问题。问问题没有错,这是你学习的方式。如果你不犯错误,你就不需要经历学习过程,你将永远停滞不前。然而,不要每次都依赖你的同事和高级职员来指导你。当你有问题时,避免直接去找他们,试着自己去想办法。当你明白如何解决这个问题时,你会有一种成就感。如果你不确定你的解决方案,请询问你的经理的意见。他们会感谢你带着解决方案来找他们,而不仅仅是一个问题。
让自己处于不舒服的位置
当你在阴沟里的时候,许多伟大的事情发生了。你把自己从一个不舒服的、不熟悉的洞里爬出来。初中生通常从事较容易的工作,有时非常重复和无聊。如果你觉得自己已经准备好了,就向你的经理提出更具挑战性的任务,以学习和增长你的分析能力。
如果你成功地完成了任务,你的经理或高级数据科学家会认识到这一点,并为你推动晋升。
开始像高级人员那样思考
高级数据科学家可以单独处理任务,这不仅是因为他们的经验水平,而且还因为他们对企业目标的理解。大多数初级数据科学家的任务是孤立的,完成任务的过程不会比它是一个请求更进一步。通过更好地掌握企业的短期和长期目标,能够放眼全局,这将改善你在处理请求或试图解决一个问题时的思维方式。
高级数据科学家不仅根据他们的经验,而且还根据公司的需求做出决定,以帮助公司发展。学习高级数据科学家如何通过结对编程、每周团队建设或1-1的方式来接近和处理问题,将使你进入高级数据科学家的思维模式。
沟通与管理
这些是中级或高级数据科学家的主要软技能,因为他们会经常被要求提供建议、指导和帮助理解一个问题。除了数据团队的其他成员和他们的经理之外,许多初级数据科学家并不需要与许多同事交谈。
作为一名高级数据科学家,能够管理一个数据团队需要良好的沟通和管理技能,以确保业务的顺利进行。如果由高级数据科学家管理的项目出现问题,无论任务是否由他/她完成;他们仍然要承担责任。高级数据科学家应该提高警惕,在错误呈现给利益相关者之前,找出错误。
如果高级人员缺乏沟通,他/她的操作就会崩溃,很快就会意识到由于他们的无能,工作量会落到他们身上。与其要向利益相关者解释为什么输出是错误的,或者为什么做出了错误的决定,不如与你的数据团队进行管理和沟通以避免这些问题才是更好的解决办法。
反馈
“反馈是冠军的早餐。”
-Ken Blanchard
询问反馈是你自我提升的健康催化剂;无论是个人还是与职业相关的。向你的经理询问你的长处和短处,将帮助你了解什么对你有用,什么你需要改进。没有人是完美的,我们总是有办法让自己变得更好。优秀的球员希望被告知真相,因为他们想继续赢下去!"。
我希望这篇文章能帮助你了解你所处的水平,以及你需要做什么来达到下一个水平。我祝愿你在你的旅程中一切顺利!
数据分析咨询请扫描二维码
CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2022-03-18CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01