Ci abbiamo riflettuto un po' e abbiamo trovato le 5 caratteristiche di quello che crediamo definisca un data scientist di successo.
Quali sono alcune delle caratteristiche intrinseche del data scientist di successo?
Quelle che accompagnano il data scientist alla professione vera e propria o quelle che possono essere sviluppate dopo aver raggiunto la professione?
Ecco le cinque caratteristiche che ci sono venute in mente che aiutano a distinguere il data scientist dalle altre professioni e ti aiutano a definire una carriera di successo.
Premettiamo questo facendo notare che tutti i ruoli di data scientist sono diversi, ma hanno tutti alcuni fili di collegamento comuni .
Data Scientists di successo 1) Mentalità di analisi predittiva
La mentalità dell'analisi predittiva è una delle principali caratteristiche distintive del data scientist, forse più di ogni altra. È l'unica caratteristica distintiva? Certo che no .
Avrebbe dovuto essere utilizzato in un diagramma di flusso per separare il data scientist da tutte le altre occupazioni? A posteriori, no, probabilmente no .
I data scientist eseguono analisi predittive? Assolutamente SI .
Anche i non data scientist? Certo .
Non è solo l'applicazione dell'analisi predittiva in situazioni particolari; è una mentalità. E non è solo una mentalità analitica (meno quella predittiva ), ma pensa sempre a come potremmo essere in grado di sfruttare ciò che già sappiamo per scoprire ciò che ancora non sappiamo. Ciò suggerisce che la predizione è parte integrante dell'equazione.
I data scientist non hanno solo in mente la previsione, ma, a nostro avviso, lavorare all'interno di questa mentalità è una delle caratteristiche che definiscono il ruolo e che molte altre professioni, legate ai dati o meno, non condividono. Altri che condividono questa caratteristica probabilmente lo collocano più in basso nell'elenco di quelli valutati per la professione in questione.
Data Scientists di successo 2) Curiosità
Cercare di usare ciò che sappiamo per scoprire ciò che non sappiamo non è abbastanza, ovviamente. I data scientist devono avere una curiosità su di loro che altri ruoli non devono necessariamente avere (nota che non ho detto che altri non hanno assolutamente questa curiosità). La curiosità è quasi il rovescio della medaglia della mentalità dell'analisi predittiva: mentre la mentalità dell'analisi predittiva sta cercando di risolvere X con Y , la curiosità determinerà in primo luogo cosa sia Y.
"Come possiamo aumentare le vendite?"
"Perché il tasso di abbandono è più alto in alcuni mesi che in altri?"
"Perché questo deve essere fatto così ? "
"Cosa succede se facciamo da X a Y?"
"Come interviene X in quello che succede qui?"
"Ci abbiamo provato...?"
E così via...
Se mentre analizzi i tuoi dati non ti viene spontaneo farti certe domande, molto probabilmente quei dati o quel progetto non ti entusiasmano così tanto.
È necessaria una curiosità naturale per essere un utile scienziato dei dati, fine della storia.
Se sei il tipo di persona che si sveglia la mattina e passa l'intera giornata senza pensare troppo e senza domandarsi continuamente il perchè di certi eventi, a qualsiasi livello, la scienza dei dati non fa per te.
Data Scientists di successo 3) Pensiero sistemico
Ecco un pezzo di filosofia che colpisce duramente: il mondo è un luogo complesso. Tutto è connesso in qualche modo, ben oltre l'ovvio, il che porta a strati su strati di complessità del mondo reale. I sistemi complessi interagiscono con altri sistemi complessi per produrre sistemi complessi aggiuntivi propri, e così va fino alla fine dell'universo. Questo gioco di complessità va oltre il semplice riconoscimento del quadro generale: dove si inserisce questo quadro generale nel quadro più ampio, e così via?
Ma questo non è solo filosofico. Questa rete infinita di complessità del mondo reale è riconosciuta dai data scientist. Sono interessati a sapere tutto sulle interazioni rilevanti, latenti o meno, mentre affrontano i loro problemi. Cercano elementi noti , incogniti e sconosciuti dipendenti dalla situazione , comprendendo che qualsiasi cambiamento potrebbe avere conseguenze indesiderate altrove.
È compito dello scienziato dei dati sapere quanto più possibile sui loro sistemi rilevanti e sfruttare la loro curiosità e la loro mentalità analitica predittiva per tenere conto del maggior numero possibile di operazioni e interazioni di questi sistemi, al fine di mantenerli funzionanti senza intoppi anche quando sono ottimizzato. Se non sei in grado di capire perché nessuna persona è in grado di spiegare completamente come funziona l'economia, la scienza dei dati non fa per te.
Data Scientists di successo 4) Creatività
Ora siamo arrivati alla nostra caratteristica caratteristica di "pensare fuori dagli schemi". Incoraggiamo tutti a farlo? Certo che lo facciamo.
Ma non intendo allo stesso modo qui.
Ricorda che i data scientist non lavorano da soli; lavoriamo con tutti i tipi di ruoli diversi e incontriamo tutti i tipi di esperti di domini diversi nei nostri viaggi. Questi esperti di domini hanno modi particolari di guardare ai loro domini particolari, anche quando pensano fuori dagli schemi. In qualità di data scientist, con un insieme unico di abilità e un particolare tipo di mentalità puoi affrontare i problemi dall'esterno vedendo cose che gli esperti di quel dominio non vedono. Puoi essere il nuovo paio di occhi che guarda un problema sotto una nuova luce, a condizione, ovviamente, che tu capisca il problema abbastanza bene. La tua creatività ti aiuterà a evocare nuove idee e prospettive per farlo.
Questo non è per sminuire gli esperti di dominio; in effetti, è il contrario. Noi data scientist siamo il loro supporto e, portando un insieme di competenze addestrate a fare ciò che facciamo, siamo (si spera) in grado di portare una nuova prospettiva nel nostro ruolo di supporto per contribuire agli esperti di dominio in grado di eccellere in ciò che fanno . Questa nuova prospettiva sarà guidata dal pensiero creativo del data scientist, una creatività che, se abbinata alla curiosità, porterà a essere in grado di porre domande e cercare risposte.
Certo, abbiamo bisogno delle competenze tecniche, statistiche e aggiuntive per poter dare seguito a queste domande, ma queste competenze sono inutili se non abbiamo la creatività per pensare a modi interessanti e non ovvi per poter indagare e infine fornire risposte. Questo è il motivo per cui i data scientist devono essere intrinsecamente creativi.
Data Scientists di successo 5) Comunicazione
Tutti devono essere in grado di comunicare efficacemente con gli altri, indipendentemente dalla loro posizione nella vita. I data scientist non sono diversi.
Ma anche oltre a ciò, i data scientist spesso devono tenersi per mano quando spiegano il loro lavoro ad altre parti interessate che potrebbero non essere completamente immerse nell'Universo dell'Analisi Statistica e della programmazione di Modelli.
Un data scientist deve essere in grado di narrare a qualcuno come è arrivato dai dati del punto A a delle risposte per il punto B, anche se quel qualcuno ha poca idea di cosa siano, esattamente, uno di questi punti . In parole povere, lo storytelling è essere in grado di raccontare una narrazione realistica da alcuni dati e dal tuo processo analitico: come siamo passati da questo a questo .
Questo non si limita a dichiarare semplicemente i fatti; lo scienziato dei dati deve vedere dove si inserisce lo stakeholder nell'equazione e rendere rilevante il viaggio narrativo, magari con elementi visivi utili o altri oggetti di scena per aiutare a chiudere il proverbiale accordo.
Questa narrazione non è come la narrazione di fantasia; è più come "spiegare fantasia" o fornire una spiegazione intuitiva su misura per l'ascoltatore. Non racconteresti una storia di Stephen King a un bambino di cinque anni prima di coricarsi, proprio come non approfondiresti una narrativa secca e prolissa sulle metriche della catena di approvvigionamento a qualcuno che lavora nella ricerca e sviluppo. Sii consapevole del tuo pubblico.
Anche questa narrazione non è di natura persuasiva; è esplicativa. Non siamo politici dei dati, siamo scienziati dei dati . Non ne viene mai niente di buono dagli scienziati che travisano le statistiche per piegare gli altri alla loro volontà. Lascia che siano i funzionari eletti.
Spero che questo abbia contribuito a dipingere un quadro ricco di quelle che riteniamo essere caratteristiche importanti di un data scientist di successo. Ti auguriamo di riuscire a sviluppare tutte queste skill mentre prosegui nella tua carriera.
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