如果我們能說我們什么都知道，我們都會喜歡的。不幸的是，這是不可能的。有時我會告訴自己“我什么都不知道”，以此來推動自己學習，不斷提高。

數據科學是那些需要不斷學習的領域之一，并且總是有改進的空間。在數據科學的世界里，很難保持在事情的頂端并感到成就感。一旦你學完了一件事，并對它感到自信，你就會發(fā)現(xiàn)自己在尋找新的主題或領域去學習。

沒人能坐在這里說他們什么都知道。你有資深的數據科學家，他們在這個領域工作了10年以上，仍然需要谷歌如何加入兩個數據集。這并不意味著他們不知道它，他們可能只是在一段時間內沒有使用該代碼，他們已經忘記了。

一旦您開始在數據科學領域工作，您將與其他數據科學家、分析師、機器學習工程師以及更多的相互交流知識。然而，你可能不知道你的同事做的事情，反之亦然。然而，在你不知道的情況下告訴你的同事你知道一些事情，有時會損害你的信心。

如果手頭的任務你不知道做可以簡單地用谷歌，看一個YouTube視頻，或看看堆棧溢出解決，那就太好了。但是，如果你繼續(xù)不停地告訴你的同事或老板你知道一些事情，而你不知道；你會發(fā)現(xiàn)自己淹沒在額外的學習中。相反，你可以說“對不起，但我不知道怎么做”。這樣，你的同事和老板就會了解你的優(yōu)勢和劣勢，為你提供正確的支持/培訓，以便你在特定的領域有所提高。

這也適用于擔任高級職務的人。如果你沒有正確的技能來管理和指導一個團隊，你會不知所措，壓力水平會增加，這可能會讓你考慮你的位置。

你的第一份工作總是讓人害怕。說出自己的觀點你會感到焦慮和緊張。我將介紹幾點，我認為每個人都應該融入他們的工作和個人生活。

1.了解自己的長處和短處

你不必事事出類拔萃。然而，要從事數據科學，你需要基本的技能。如果你是一名數據科學家，喜歡數據爭論，創(chuàng)建數據可視化，但在構建機器學習模型方面幾乎沒有經驗；這是你的一個弱點，你可以努力解決。向自己承認，你不會在數據科學家手中的每一項技能上都取得進步，這是成長為數據科學家的第一步。

一旦你確定了自己的長處和短處，你喜歡什么，不知道什么；你可以縮小自我發(fā)展的范圍。如果你對成為機器學習工程師特別感興趣，你作為數據科學家的技能將派上用場。然而，您需要研究諸如算法、自然語言處理、神經網絡等學習領域。

你需要了解哪些技能對你的職業(yè)生涯是有益的，目前或將來。如果你的職業(yè)規(guī)劃要求你使用Python和R作為編程語言，那么學習另一種語言如HTML就沒有用了。你不會想做什么都是菜鳥，什么都不是高手。

2.大聲說出來！

如果你不問，你就得不到。數據科學家的角色需要大量的技術技能，以及軟技能。這是不幸的，但許多人會認為你會知道如何做幾乎所有的事情，因為你申請了一個特定的角色。我們已經知道，事實并非如此?？偸怯懈倪M的空間和學習不同技能的時間。

如果工作中的一個項目有一個嚴格的最后期限，你被要求完成一個特定的任務來快速跟蹤這個過程，然而，你不知道如何處理它，因為你不具備這些技能。你會發(fā)現(xiàn)自己陷入困境。從長遠來看，直言不諱地告訴你的同事你能做什么和不能做什么，而不是感到緊張和羞恥，會拯救你。你可能會被分配另一項任務，其他團隊成員都知道你很樂意做，以確保每個人都能在最后期限前完成。

與你的前輩談論你的弱點，開啟了一場關于自我發(fā)展的對話。公司可能希望你在這些方面有所改進，并讓你接受特定的培訓，或者在工作時間為你分配自我發(fā)展時間來支持你。如果一家公司能幫助你成為最好的數據科學家之一，他們會的。

另一方面，你可能會覺得分配給你的任務低于你的技能。重要的是，不要把一天的時間花在做一些簡單的事情上，而這些事情對你在另一個領域有好處。這是爬上梯子最簡單的方法。和你的上司談談你的優(yōu)勢，以及他們如何提高公司的效率，可以解決許多業(yè)務問題。這是一個雙贏的局面。

3.你還能采取什么措施？

申請合適的工作

眾所周知，人們申請需要特定技能的空缺職位，但自己并不具備這些技能。如果你這樣做，你就會失敗。與其根據薪水來申請工作，不如根據你目前的技能來申請。

做一份入門級的工作，培養(yǎng)你的技能，然后從那里開始努力，并沒有什么壞處。謙卑自己，量入為出是建立職業(yè)生涯的第一步。關鍵字是'building'。它不會交給你，所以你必須從某個地方開始。寧可從頭開始工作，也不要從頭上摔下來。

在線課程

有各種各樣的在線課程，你可以參加，以提高和增加你的技能。您可以通過Udemy、Coursera、Udacity等學習課程。他們可以學習特定的編程語言，如Python或C++，或者理解數據庫管理和SQL。

閱讀

網上有很多閱讀材料可以幫助你提高對各種主題的理解。教科書，學術論文在網上以及KDNuggets等平臺上都可以獲得，為您提供優(yōu)質的資源材料來指導，幫助您理解和建立您的職業(yè)生涯。

4.持續(xù)學習

持續(xù)學習是你的自我激勵和堅持不懈的方式，以擴大你的技能和發(fā)展未來的機會，無論是個人還是專業(yè)。你可以決定有一天你對醫(yī)學感興趣，并想在該領域結合你的數據科學技能?；蛘?，您可能想成為一名高級數據科學家，但意識到自己缺乏SQL知識。

學習永不停息。總是對自己說“我什么都不知道”；它給了你繼續(xù)學習之旅的決心。知識唾手可得，如果你不利用它，你就會停留在原地。
能夠謙遜自己，推動自己不斷學習，這將幫助你提升自己的形象，保持相關性，為自己打開新的大門，并為意想不到的事情做好準備。