
当你在网上搜索时,大多数人建议你在考虑过渡或转移到另一个角色之前,先在初级职位上呆几年。与初级、中级和高级数据科学家相比,经验水平存在差异。本文将介绍对所有工作角色的期望,以及晋升所需的条件。
大多数人会看数据科学家的技能、多年经验、教育水平、专业知识、管理技能等等。要很好地理解如何区分不同级别的数据科学家之间的差异,就要理解您可以让数据科学家独自完成/处理一项任务多长时间,而不必查看他们。
使用“你可以让某人独自完成/处理一项任务多长时间而不签入?”的类比,我们可以将不同的级别划分如下:
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能把事情做好。一个初级数据科学家可能会在没有咨询高级数据科学家的情况下达到一个被阻止的地步,并且不知道如何克服它。一个中等水平的数据科学家也可能面临困难,然而,他们会更好地掌握如何独自克服它。而一个资深的数据科学家有足够的经验来完成事情。即使这包括雇佣专家或研究人员,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“有人能让我独自一人在不报到的情况下完成/处理一项任务多久”。你必须对自己完全诚实,否则你就会失败。我不是说你不能设定目标,努力成为你能成为的最伟大的人。我是说,现实地对待你目前的经验水平,以帮助你找到正确的角色,并从那里不断发展。
这是一年的开始,我们都在记下我们的计划;事业或个人相关。我们都在努力打破我们今年的目标。对于所有的数据科学家,这里有一些建议,告诉你如何进步你的职业生涯,爬上阶梯,增加你的收入。
反思“你能让某人独自完成/处理一项任务多久?”这个问题,这一切都是基于独立。由于缺乏经验和技能,低年级学生往往会问更多的问题,而高年级学生有能力根据过去的经验做出决定。
这应该不会吓到你问问题。问问题没有错,那是你学习的方式。如果你不犯错误,你就不必经历一个学习过程,你就永远停滞不前。但是,不要每次都依赖于你的同事和高级职员来指挥你。当你有问题时,不要马上去找他们,试着自己去解决。当你明白如何修复问题时,你会感到一种成就感。如果你不确定你的解决方案,向你的经理征求他/她的意见。他们会感激你带着一个解决方案来找他们,而不仅仅是一个问题。
当你在阴沟里的时候,很多伟大的事情都会发生。你从一个不舒服和陌生的洞里爬出来。低年级学生通常从事较容易的工作,有时非常重复和无聊。如果你觉得你已经准备好了,向你的经理要求更有挑战性的任务,以学习和提高你的分析技能。
如果你成功地完成了任务,你的经理或资深数据科学家会意识到这一点,并为你推升职位。
资深数据科学家能够独自处理任务,这不仅是因为他们的经验水平,也是因为他们对业务目标的理解。大多数初级数据科学家的任务是孤立的,完成任务的过程并不比它是一个请求更进一步。能够通过更好地把握企业的短期和长期目标来看待更大的图景,这将改善你在处理请求或试图解决问题时的思维方式。
资深数据科学家不仅根据他们的经验,还根据公司的需要来做出决定,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's来处理和处理问题,将使您处于高级数据科学家的心态。
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、指导和帮助来理解一个问题。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不需要与许多同事交谈。
作为一名资深数据科学家,能够管理一个数据团队需要良好的沟通和管理技能,以确保操作顺利进行。如果一个由资深数据科学家管理的项目出现问题,无论该任务是否由他/她完成;他们仍然必须承担责任。高级数据科学家应该保持警惕,在将错误提交给利益相关者之前识别错误。
如果一个资深人士缺乏沟通,他/她的业务就会分崩离析,很快就会意识到由于他们的无能,工作量就会落在他们身上。与其向涉众解释为什么输出是错误的,或者为什么做出了错误的决定,更好的解决方案是与数据团队进行管理和沟通,以避免这些问题。
“反馈是冠军的早餐。”
--肯·布兰查德
要求反馈是你自我提升的健康催化剂;与个人或事业有关的。向你的经理询问你的优点和缺点会帮助你了解什么对你有效,什么是你需要改进的。没有人是完美的,我们总有办法让自己变得更好。伟大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,以及你需要做些什么才能达到下一个水平。祝你在旅途中一切顺利!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08