hi大家好
我是JC我是在三年多以前
本科毕业的就直接在美国工作了
兼是在金融行业
现在呢是在科技行业做data scientist啊
那今天呢
主要是想和大家分享一些
从学生身份转换到职场身份
这样的一个过程当中
我们主要需要提高哪些素质和技能
算是给data应届生的一个职场第一课
我们先从heart scales开始说起啊
首先
对于已经拿到offer的小伙伴来说呢
我觉得大家应该有信心
因为面试的基本目的
就是通过heart scales去筛选候选人
呃那如果说你已经拿到了offer
就证明了
其实你已经具备了公司所期待
你所拥有的大部分hard skills
那对于还在找工作的小伙伴来说
其实data相关的岗位呢
主要就是要求以下的一些hard skills
比如包括Python啊
统计知识
以及一些knowledge
像a be testing machine learning
还有product sense啊
那大家也可以把找工作
准备面试这样的一个过程
当做是一个
夯实和提升自己heart skills的一个机会
另外一个Tips其实是呃
我觉得大家在入职后的头1到2个月内
应该去尽快的
熟悉内部的工具和技术站
了解清楚背后的细节和原理
尽管我们可能没有一个
立即需要去做的一个任务
或者项目
呃这样做好处是
呃这些工具和技术站
其实是我们长期需要依赖的东西
那在刚入职的1到2个月内呢
我们会有这样一个新人光环
那这样的一
个情况下
我们多问问题
往往会获得更多的包容和帮助
那么说完了hard skills
我们再来说一说soft skills
首先我觉得对于职场新人来说
最重要的一点就是要做到踏实靠谱
那这里呢
其实有两个比较核心的素养
第一个就是责任心啊
那作为学生的话
我们更多只是为自己负责
我们考试成绩好坏
GPA高低主要是影响自己的发展
但是在工作当中
我们的产出可能会影响一个团队运行
甚至是一个产品走向
所以说我们要有很强烈的意识
就要为自己的产出负责
第二点呢
其实是学习能力
尽管在工作当中呢
我们不再有来自考试
或者成绩这方面的压力
但其实我们也需要不断的去学习
新的知识和技能
就包括我刚刚提到的
掌握公司内部的工具和技术站
以及呢当行业和世界
发生了一些大的改变的时候
我们需要及时
敏锐的去学习新的知识和技能
就比如说大家最近都非常关注的LM
以及根据体的一些工具
像拆HPT等等等等
除了做到踏实靠谱以外呢
新人如果想成长的更快
也需要去体现出
自己可以独当一面的能力和潜质啊
那这里
其实也是有两个比较核心的素养
第一个呢
是我们的时间管理和prioritization
这样一个能力
尤其是在Deta相关的岗位上
我们日常工作中会遇到很多的ATOP
request这些临时的要求或者问题
往往是我们无法提前预知的
但很多情况下
有非常的紧急或者重要
如何更好的去分配时间啊
给不同的任务设立优先级
就是一个非常关键的能力
那第二点呢
就是我们deal with Ambiquity
这样的一个能力
换句话说
我们能否比较有效的去处理一些模糊
复杂电量很多的这样的问题啊
尤其是在data的岗位上呢
我们很多stakeholder
都是来自于其他部门的合作伙伴啊
比如PM engineer
designer等等
所以很多来自他们的问题或者诉求
都是比较方向性
比较笼统的
那其实是我们自己的责任
去clarify他们究竟想要什么
了解清楚整个事情的来龙去脉和背景
这样
我们才能有更好的一个计划和策略
帮助他们去回答或者解决他们的问题
那最后一个小的感悟想分享给大家啊
就认为作为data scientist
我们其实是一支产品团队当中
最适合也最应该去做深度的
理性思考的这样一群人
呃那在具体的工作当中
我们其实多应该想一想why
而不仅仅是局限在
或者沉迷于去研究how
或者what
当我们有一个新的任务
或者一个新的project需要去做的时候
我们应该多想一想
为什么要做这样一件事情
它对我们的产品和用户
究竟意味着什么
那至于我们具体使用什么样的模型
什么样的工具
什么样的技术手段
其实只是为了去更好的帮助我们
回答这个问题
