京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
数据分析师认证考试全面升级后,除了考试场次和报名时间,小伙伴们最关心的就是报名费了,报 ...
2025-12-23CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站,由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作,致 ...
2025-12-23在Power BI数据可视化分析中,矩阵是多维度数据汇总的核心工具,而“动态计算平均值”则是矩阵分析的高频需求——无论是按类别计 ...
2025-12-23在SQL数据分析场景中,“日期转期间”是高频核心需求——无论是按日、周、月、季度还是年度统计数据,都需要将原始的日期/时间字 ...
2025-12-23在数据驱动决策的浪潮中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越“整理数据、输出报表”的基础层面,转 ...
2025-12-23在使用Excel数据透视表进行数据分析时,我们常需要在透视表旁添加备注列,用于标注数据背景、异常说明、业务解读等关键信息。但 ...
2025-12-22在MySQL数据库的性能优化体系中,索引是提升查询效率的“核心武器”——一个合理的索引能将百万级数据的查询耗时从秒级压缩至毫 ...
2025-12-22在数据量爆炸式增长的数字化时代,企业数据呈现“来源杂、格式多、价值不均”的特点,不少CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-12-22在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15