如果我们能说我们什么都知道，我们都会喜欢的。不幸的是，这是不可能的。有时我会告诉自己“我什么都不知道”，以此来推动自己学习，不断提高。

数据科学是那些需要不断学习的领域之一，并且总是有改进的空间。在数据科学的世界里，很难保持在事情的顶端并感到成就感。一旦你学完了一件事，并对它感到自信，你就会发现自己在寻找新的主题或领域去学习。

没人能坐在这里说他们什么都知道。你有资深的数据科学家，他们在这个领域工作了10年以上，仍然需要谷歌如何加入两个数据集。这并不意味着他们不知道它，他们可能只是在一段时间内没有使用该代码，他们已经忘记了。

一旦您开始在数据科学领域工作，您将与其他数据科学家、分析师、机器学习工程师以及更多的相互交流知识。然而，你可能不知道你的同事做的事情，反之亦然。然而，在你不知道的情况下告诉你的同事你知道一些事情，有时会损害你的信心。

如果手头的任务你不知道做可以简单地用谷歌，看一个YouTube视频，或看看堆栈溢出解决，那就太好了。但是，如果你继续不停地告诉你的同事或老板你知道一些事情，而你不知道；你会发现自己淹没在额外的学习中。相反，你可以说“对不起，但我不知道怎么做”。这样，你的同事和老板就会了解你的优势和劣势，为你提供正确的支持/培训，以便你在特定的领域有所提高。

这也适用于担任高级职务的人。如果你没有正确的技能来管理和指导一个团队，你会不知所措，压力水平会增加，这可能会让你考虑你的位置。

你的第一份工作总是让人害怕。说出自己的观点你会感到焦虑和紧张。我将介绍几点，我认为每个人都应该融入他们的工作和个人生活。

1.了解自己的长处和短处

你不必事事出类拔萃。然而，要从事数据科学，你需要基本的技能。如果你是一名数据科学家，喜欢数据争论，创建数据可视化，但在构建机器学习模型方面几乎没有经验；这是你的一个弱点，你可以努力解决。向自己承认，你不会在数据科学家手中的每一项技能上都取得进步，这是成长为数据科学家的第一步。

一旦你确定了自己的长处和短处，你喜欢什么，不知道什么；你可以缩小自我发展的范围。如果你对成为机器学习工程师特别感兴趣，你作为数据科学家的技能将派上用场。然而，您需要研究诸如算法、自然语言处理、神经网络等学习领域。

你需要了解哪些技能对你的职业生涯是有益的，目前或将来。如果你的职业规划要求你使用Python和R作为编程语言，那么学习另一种语言如HTML就没有用了。你不会想做什么都是菜鸟，什么都不是高手。

2.大声说出来！

如果你不问，你就得不到。数据科学家的角色需要大量的技术技能，以及软技能。这是不幸的，但许多人会认为你会知道如何做几乎所有的事情，因为你申请了一个特定的角色。我们已经知道，事实并非如此。总是有改进的空间和学习不同技能的时间。

如果工作中的一个项目有一个严格的最后期限，你被要求完成一个特定的任务来快速跟踪这个过程，然而，你不知道如何处理它，因为你不具备这些技能。你会发现自己陷入困境。从长远来看，直言不讳地告诉你的同事你能做什么和不能做什么，而不是感到紧张和羞耻，会拯救你。你可能会被分配另一项任务，其他团队成员都知道你很乐意做，以确保每个人都能在最后期限前完成。

与你的前辈谈论你的弱点，开启了一场关于自我发展的对话。公司可能希望你在这些方面有所改进，并让你接受特定的培训，或者在工作时间为你分配自我发展时间来支持你。如果一家公司能帮助你成为最好的数据科学家之一，他们会的。

另一方面，你可能会觉得分配给你的任务低于你的技能。重要的是，不要把一天的时间花在做一些简单的事情上，而这些事情对你在另一个领域有好处。这是爬上梯子最简单的方法。和你的上司谈谈你的优势，以及他们如何提高公司的效率，可以解决许多业务问题。这是一个双赢的局面。

3.你还能采取什么措施？

申请合适的工作

众所周知，人们申请需要特定技能的空缺职位，但自己并不具备这些技能。如果你这样做，你就会失败。与其根据薪水来申请工作，不如根据你目前的技能来申请。

做一份入门级的工作，培养你的技能，然后从那里开始努力，并没有什么坏处。谦卑自己，量入为出是建立职业生涯的第一步。关键字是'building'。它不会交给你，所以你必须从某个地方开始。宁可从头开始工作，也不要从头上摔下来。

在线课程

有各种各样的在线课程，你可以参加，以提高和增加你的技能。您可以通过Udemy、Coursera、Udacity等学习课程。他们可以学习特定的编程语言，如Python或C++，或者理解数据库管理和SQL。

阅读

网上有很多阅读材料可以帮助你提高对各种主题的理解。教科书，学术论文在网上以及KDNuggets等平台上都可以获得，为您提供优质的资源材料来指导，帮助您理解和建立您的职业生涯。

4.持续学习

持续学习是你的自我激励和坚持不懈的方式，以扩大你的技能和发展未来的机会，无论是个人还是专业。你可以决定有一天你对医学感兴趣，并想在该领域结合你的数据科学技能。或者，您可能想成为一名高级数据科学家，但意识到自己缺乏SQL知识。

学习永不停息。总是对自己说“我什么都不知道”；它给了你继续学习之旅的决心。知识唾手可得，如果你不利用它，你就会停留在原地。
能够谦逊自己，推动自己不断学习，这将帮助你提升自己的形象，保持相关性，为自己打开新的大门，并为意想不到的事情做好准备。