Insights chiave per i principianti di scienze dei dati dalla mia esperienza a Spotify (Continuità)
Nella seconda parte della nostra serie, ci immergiamo nella terza lezione essenziale per i data scientist junior: costruire la fiducia.
Un data scientist può stabilire i primi strati di fiducia essendo proattivo, facendo domande e mostrando umiltà. Essere proattivi significa fare domande ogni volta che è possibile e mostrare interesse nel capire come funziona qualcosa e perché. Questo approccio non solo dimostra un genuino desiderio di imparare, ma aiuta anche a identificare i potenziali problemi in anticipo.
Tuttavia, è importante evitare di esagerare. Tentare di imitare i senior e cercare aiuto in modo eccessivo può portare a sentimenti di inadeguatezza. Invece, rivolgersi ai propri pari per il supporto può fornire una prospettiva e alleviare questi sentimenti.
Le intuizioni e i consigli condivisi da un data scientist guidano il lavoro di tutto il team. Pertanto, è fondamentale essere trasparenti riguardo alla robustezza del proprio lavoro e ammettere quando non si sa qualcosa. L'umiltà è centrale nel ruolo di un data scientist.
L'autore si è imbattuto in una sfida riguardante l'inferenza causale. La metodologia del data scientist era fuori strada perché stavano confrontando due popolazioni che non potevano essere confrontate, il che ha mandato in tilt l'analisi. Questa esperienza sottolinea l'importanza di essere umili e chiedere chiarimenti quando necessario.
Tornare indietro alle risorse del passato dovrebbe sempre essere il primo passo quando si iniziano nuovi progetti. Rivolgersi alle persone che hanno lavorato sui progetti passati correlati a ciò su cui si sta lavorando può fornire informazioni preziose e aiutare a identificare le potenziali incongruenze.
Lavorare a stretto contatto con persone esperte è un'opportunità unica per crescere in buone mani, ma ci è voluto del tempo all'autore per sentirsi a proprio agio nel essere il meno esperto nella stanza. È importante tentare di risolvere un problema da soli per primi prima di cercare aiuto, ma sapere quando cercare aiuto è cruciale per imparare le giuste competenze.
Per convincere le persone ad ascoltare le idee, un data scientist deve imparare a farlo. Nessuno si aspetta che un data scientist junior sia un esperto dal giorno uno o anche dal giorno 100. Tuttavia, essere in grado di articolare le idee in modo chiaro e convincente è una skill preziosa che può aiutare i data scientist junior a fare la loro marca.
Iscrivendosi alla newsletter dell'autore, K's DataLadder, si otterrà una guida SQL definitiva e un altro regalo segreto. Questa newsletter è una risorsa preziosa per i data scientist junior che cercano di migliorare le loro competenze e restare aggiornati con le ultime tendenze del settore.
Nel prossimo capitolo di questa serie, esploreremo le restanti lezioni essenziali per i data scientist junior. Restate sintonizzati!
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