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数据科学家老司机的30个经验之谈!

2018-02-05 09:18 来源:36大数据 编辑:Janet

数据科学家老司机的30个经验之谈,教你如何在公司内获得认同,带你绕过他们曾经踩过的坑。

作为一名数据科学家,即便你技术再牛逼,不懂职场社交也会成为你晋升之路上的天花板。

为此,我们创建了一份能够确保数据科学团队获得成功的秘诀top 30榜单。不管你的数据科学团队是新组建的,还是经验丰富的,这份榜单都很适用。作为数据科学家,我们希望把更多的时间用在分析问题上,而花更少的时间处理公司政治的问题。

在管理层与数据科学团队之间常有不和的情况下,我们该如何处理呢?处理不当会导致信任的缺失,项目执行不力和支持匮乏,进一步则会导致数据科学团队的失败。如果你觉得我们的top 30榜单有所遗漏,也欢迎补充。

1. 获得管理层的认同

获得管理层的认同对任何项目来说都是最关键的因素之一。作为数据科学项目经理或数据科学家,努力让你的领导相信你的项目是你的职责所在。没有他们的认同和资金支持,你的项目是无法进行下去的。当你的老板发现你的数据科学项目有助于推动他的战略目标,他们会不遗余力地支持你的项目。

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2. 大胆一点,用数据告诉你的老板他们错了

经理和管理者也只是人类,他们一次只能处理那么多的信息,看到那么一些相关性。而你,作为一个数据科学家,可以利用你的专业知识和工具在相同时间内处理100倍的数据,精确地发现成千上万的相关性。使用这一知识,勇敢地向你的老板展示他们错了。不,但我们并不是让你得理不饶人。我们是让你支持你的老板。帮助TA,让TA带着正确的结论去参加会议。他们会为此感激你。不过,这就要求你指出他们的错误。

3. 取得你同事的信任

根据我们与不同的团队合作的经验,我们发现很多领导甚至不相信他们的数据。然而,他们想要新的数据可视化模式,新的数据科学团队和新的一切。但如果你连你的数据都不相信,这些又有什么意义呢?福尔摩斯说过,数据是思考分析的基石。如果这是真的,而你又对自己的基石没有信心,那么你在此基础上所做的所有努力都终将土崩瓦解。所以,努力让你的领导和同事相信你和你的数据吧!

4. 从成功实现简单项目起步

我知道,所有人都希望开发下一个Google或Facebook算法。谁不想呢?那多酷,多有影响力,而且每年还能赚取数不清的利润。不过,如果你的团队才刚刚起步,而你想要它获得成功,那就从小的项目起步吧。别担心,即使是简单的东西,只要做得好,也能给你的领导带来不可逾越的价值。一旦你取得了第一次胜利,你的领导们就会在所有事情上寻求你的帮助。接下来你只要确保你的项目能够不断地接到各种任务,或者至少你做的项目都有用处。

5. 展现你的项目的价值

取得管理层认可的一种方法是成为一个推销员。怎么做?告诉他们为什么他们需要这个项目,创造这样的需求。数据科学仍是一门新兴科学,许多管理者还不知道他们为什么需要数据科学,以及在什么地方可以使用它。那就推销给他们看!这是你的职责!向他们展示如何使用数据科学以及将它转化为节约下来的资金、资源等等。

6. 将你的数据科学过程标准化

数据科学有许多需要特别洞察力的很酷的技术和工具。然而,就像软件工程一样,即使你可以做到所有那些很酷的事情,如果没有过程,你会跟不上项目,做出来的产品表现也不好,并且不能维护已经完成的项目。这意味着你需要把你的过程写成文档。这看起来好像是在浪费时间,但等你的项目出现内部故障的时候你就知道记录过程有多重要了。所以确保你从一开始就有很棒的数据科学过程。

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7. 不要把你的数据科学团队框住

不要用你的知识范围来限制你的数据科学团队。挑战你的团队,问问他们怎么想的,问问他们的建议,不要限制他们的发展。让他们知道你支持他们并且相信他们的能力。数据科学家都是十分聪明的人,他们只是需要知道你相信他们(就像小叮当一样)。

8. 计划、计划、计划…但是不要计划太多

如果要说我们从不同的经历和项目中学到了什么,那就是——你需要计划。这确保你不会超出范围,保证你对所有的数据源和要求有一个很好的掌握,还保证你能成功。不过,如今在商业中事物变化得很快,所以你不能花一年的时间去计划一个项目。当一个项目提上了日程,你就得赶紧去获得这个项目的具体要求 。只是别把所有时间都用来计划而从来不开发项目。

9. 和别的部门打好关系

每个企业都像是一个团队性运动。你的团队需要和会计处、财务处、运营部、销售部和其他所有部门一起工作。他们通常都有自己的数据仓库,而你需要那些数据。如果你够幸运的话,会有一个中心团队管理所有的数据库。不过即使确实有这样的一个中心团队,你依旧需要来自各个团队的专家。此外,所有这些团队可能都会想要对你的项目提出一些要求。所以,确保和他们好好相处。

10. 向尽可能多的行业专家(SME)学习

像我们在上一点中提到的,你会想要向不同部门的人学习尽可能多的专业知识。数据科学家不是药剂师或医生,也不是会计或财务经理。我们需要从对某一行业或领域了解最透彻的人那里获得一些洞见。当一个新项目开始时,列一份你所需要的数据和相关主题的清单,然后去请教那些行业专家。

数据科学家老司机的30个经验之谈!

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标签: 数据 经验

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