京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
即将到来的假期提供了一个理想的机会,让你作为一个数据专业人士留下深刻的印象。这是一年中最忙的时候,鉴于该领域最近的增长,公司领导人可能会在2022年提拔一些工人。如果你现在给人留下深刻印象,不久你就可以进入职业生涯的下一步。
虽然假期可能有很大的进步空间,但如何实现这一点并不总是清楚的。本着这种精神,这里有五种方法可以给你的公司领导留下深刻印象。
初级和高级数据专业人员之间的区别往往更多的是商业敏锐性,而不是技术专长。那些在该领域取得成功的人理解为什么公司对数据科学感兴趣,以及如何在这些领域交付。假期也是展示这种理解的绝佳时机。
在这场流行病中,75%的美国购物者采取了一种新的购物行为。零售公司将需要在这个假日购物季适应这些变化,你可以通过数据来帮助满足这些需求。用第三方数据丰富第一方数据并理解结果将有助于这些合作伙伴在这些转变中取得成功。
当您理解这些业务/数据关系时,您可以交付更好的结果并给客户留下深刻印象。这些结果反过来会给你的老板留下深刻印象。展示如何从数据中提供有形的业务利益,可以展示您作为员工的价值。
您还可以在公司的内部运营中提供业务利益。数据分析和科学往往涉及大量的手工工作。例如,多达80%的AI项目时间用于标注和准备数据。所有这些缓慢的手工工作都为提高生产率留下了空间。
开始注意在你的日常工作中哪些过程花费了最多的时间,并将它们与哪些过程提供了最大的价值进行比较。当您比较这些因素时,您可能会找到调整工作流以提高团队效率的方法。您甚至可以尝试在自己的一些任务中实现这些更改,以查看它们是如何工作的。
在发现潜在的改进领域后,将你的发现提交给你的管理层。这表明了公司的主动性和对公司底线的关心,这是领导者在高级员工身上寻找的。
另一个在这个假期为你的公司带来价值的方法是寻找潜在的新客户。数据科学是一个快速发展的领域,因此传统上非以数据为中心的行业中的许多企业现在将对这些服务感兴趣。接触这些公司可以为你的公司赢得新的客户。
例如,卡车运输行业正慢慢变得越来越以数据为中心。数据分析可以帮助车队节省燃料,减少设备停机时间,等等,然而将数据集成到这些操作中是一个相对较新的趋势。你可以在这个领域或类似的公司寻找新的客户为您的公司。
这些新的联系可以为你的公司带来更多的收入,领导层无疑会欣赏。主动伸出手会让你在这个假期脱颖而出。
虽然软技能和业务知识通常是数据科学进步中最重要的因素,但技术技能仍然很重要。如果你花时间在个人项目的工作之外磨练你的数据天赋,你可以给你的管理层留下深刻印象。
在空闲时间获得新的认证可以显示出你的主动性和对这个领域的尊重。这也向你的老板表明,你对待事业上的进步是认真的。你可以通过寻找仍然与你公司的利基和目标相关的个人项目来强调这些因素。
这些项目的一个重要方面是你如何向你的学长展示你的进展。数据科学管理人员表示,他们希望能简明交流的人担任高级数据科学家职位。如果你能简明扼要地展示你的个人项目,你就能证明你的管理层在追求什么。
最后,你可以通过展示对不断增长的数据科学趋势的认识来给这个假期留下深刻印象。这是一个新兴的发展领域,因此跟上这些变化对企业的成功至关重要。如果你能向你的老板表明你在这些发展方面保持最新,你就能给老板留下持久的印象。
您可以通过阅读行业领先组织或数据科学论坛的更新来保持对这些趋势的更新。如果你注意到任何增长或有希望的趋势,在随意的谈话或相关会议中向公司领导层提出。如果你表现出你对这些发展的理解超越了对流行语的了解,你可能会给他们留下深刻印象。
这个假期是给管理层留下深刻印象并在你的职业生涯中取得进展的完美时机。如果你想在2022年继续前进,遵循以下步骤,在年底前给你的老板留下深刻印象。
数据科学的进步往往归结为演示如何在该领域为公司带来价值。这些步骤将展示你的技能和知识,帮助你赢得你应得的职位。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16