数据科学家如何规划自己的职业生涯？

每年秋天，我都会在西北分析科学硕士项目中教授领导课程。我们为每年的课堂上都有非常有才华的学生感到自豪。大多数毕业生会以数据分析师的身份加入公司或组织，因为他们期望从数据中获得更多。作为一名数据科学家，或者说这样的头衔已经存在了很多年了。对于数据科学家来说，如何规划自己的职业生涯是一个不可或缺的考验。1.自我定义你首先是数据科学家，还是你把自己定义为营销人员，后者是具有专业数据科学知识的运营管理人员，对这个问题有各种各样的答案，这也反映了每个人在企业中的自我定义是不同的。如果你相信自己绝对是数据科学家，那么你可以向前迈出一步，在营销或运营方面取得成就，你也可以成为其他与你的专业技能相关的专业人士。事实确实向我们暗示，从一个数据科学家的职位到其他一些相关职位，对你的未来来来说确实是一个很好的选择。如果你是销售总监或运营总监，擅长数据科学和技术确实可以让你在未来成长为首席营销官或首席运营官。这意味着你可以参与解决不同类型的问题，并帮助企业解决复杂的数据问题。您可以参与指导公司根据数据做出明智的决策和投资。除了数据分析业务，请一定要抓住更多的机会，这也会给你带来更多的职业机会！2.专注于财务收入数据科学技术可以给企业带来很多有价值的建议，但最终，这些有价值的建议不仅可以让你赚更多的钱（增加财务收入），还可以让你的成本投资更少（减少成本投资），有时这两种情况会同时发生（利润率提高）。(我忽略了一些特殊类型的问题，比如通过税收漏洞和规章制度创造价值。)从理论上讲，节约资金本身就是在赚钱。然而，从实践的角度来看，成本不会随着财政收入的增长而显著降低。事实上，成本往往可以通过简单的探索或规章制度和野蛮的政策来降低，比如关闭整个公司。我的观点是，你为公司或客户节省的成本往往是有限的。效率可以提高，但很少能一次又一次地重复。你应该做的是增加企业的财政收入，而不是降低投资成本。然后去赚更多的钱(为了你自己，也为了公司)。3.对于很多智商高或者技术专业的人来说，他们最显著的个人特征就是把面临的“难题”当成无价之宝。事实上，这样的人才在大学里随处可见。在解决“难题”的同时，他们也享受着这个过程带来的丰富智慧带来的满足感。数据科学家经常陷入这个牢笼。“我解决了一个难题——为我欢呼！“是的，除了欢呼，你解决的问题真的对企业有帮助吗？有什么价值？因此，解决对公司发展至关重要的问题是明智的。解决这些问题往往比解决问题更现实。当你对一个项目负责时，试着问自己“这样的项目将如何帮助公司成长”的问题是否值得用复杂的模型或一般的启发性方法来解决。请稍加注意那些极其困难的问题和未解决的问题——这些问题没有解决可能是有原因的——解决这些问题没有多大价值。对于企业来说，难题可能并不意味着它的价值也很高，除非它规模庞大，难以忽视。4.谈谈数据科学。当你得到第一份数据科学家的工作时，你很可能会发现和你有同样头衔的同龄人。让人觉得有希望的是，你的经理会对你作为数据科学家充满期待，但公司里的其他人不会有这样的期待。那你该怎么办？首先，你可以组织一个“午餐交流会”。你必须邀请你的同事参加你的非正式会议，在那里你必须准备一个同龄人之间的话题，或者和他们谈谈数据科学的重要性。其次，向你的同事解释一些酷炫的数据可视化图表的含义。然后准备公司最近的分析报告，向您展示以下数据科学技术是如何改善公司业务的！这些做法可以帮助你建立自己的联系。最重要的是让每个人都知道数据科学可以对财政收入产生积极的影响。5.离开你的电脑屏幕。如果你的职业目标是在领导方面取得成就，或者为组织带来改变，你需要的不仅仅是编写代码或分析。这些任务非常重要，你的专业知识可以给你带来很多机会，改善你的公司在这些方面的业务。在完成这些任务的同时，我建议你看看其他的机会！作为你的职业规划师，我想说的是，你不仅可以有机会主导事务的分析，还可以在公司投资领域和运营模式领域。如果你工作的企业生产商品，我希望你能亲自深入车间，了解商品的加工。了解你在车间里建立的模型是如何工作的。如果您的公司为他人提供服务，您需要了解如何将公司的服务交付给客户。您还需要与公司员工和消费者沟通。总之，一定要真正了解公司的业务！这样做，你的数据科学技术可以更扎根，也可以让你的执行更到位！现在有很多非常好的职业机会向数据科学家挥手。几乎每个行业都投资于数据收集和招聘数据科学家，希望该职位的人员能够在数据的海洋中找到企业的生存方式。但与此同时，所有公司都在视图上降低投资成本，尤其是人力资源成本。数据科学技术应该在相当长的一段时间内成为公司关注的焦点，因此数据科学家的就业前景相当好。但是，我们必须接受一个重要的建议。数据科学家的任务是为企业解决问题，为企业带来价值。和其他高端技术专业人士一样，如律师助理、医疗技术人员、绘画家、记者、摄影师、工程师，甚至目前的教授职位也面临着数字模型和自动化的威胁，所以我们应该期待新的商业模式，以降低企业雇佣数据科学家的成本。当然，外包可以降低成本。如今，许多数据科学技术主要用于数据的组织和分析。由于目前的软件技术和算法越来越先进，数据组织和操作可以在没有人工成本的情况下完成。这些高科技手段对企业来说是个好消息，因为企业可以降低数据科学的成本。这也意味着数据科学家花更少的时间在单调冗长的工作环节，这确实是个好消息！然而，谨慎行事是非常必要的。我记得在我职业生涯的早期阶段，我花了相当多的时间建立数据域和矩阵，以便操作一个简单的回归操作。即使在最后的绘图环节，我也花了很多时间。我的时间也是企业的一种成本。我能给公司带来的好处是我计算的结果。然而，如果我们把问题放在今天，我们有很多可用的（甚至免费的）软件工具，同样的任务（结果）可以在相对较少的时间（成本）完成。绘图也比以前简单方便。企业总是把工作当成资本投入，通过工作降低成本。同样的工作，但投资更少，这是所有企业的最佳选择。全球数据科学相关项目层出不穷，明年将有更多的毕业生涌入社会。对我来说，这表明数据科学家的作用不再停滞不前，但他们应该为企业开发提高企业发展的技能。朋友们，快去多了解贵公司的业务，掌握业务的运营流程，这是最重要的！

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