由Polly Mitchell-Guthrie，副總裁，行業(yè)拓展和思想領(lǐng)導(dǎo)，Kinaxis。

如果一位數(shù)據(jù)科學(xué)總監(jiān)領(lǐng)導(dǎo)分析團(tuán)隊(duì)超過(guò)10年，她的團(tuán)隊(duì)因其工作獲獎(jiǎng)，在會(huì)議上積極發(fā)言，并且擁有頂級(jí)項(xiàng)目的工業(yè)工程博士學(xué)位，你會(huì)雇傭她嗎？當(dāng)然了！但是，如果她沒(méi)有像深度學(xué)習(xí)、Kubernetes和TensorFlow這樣的工具/技術(shù)的大量實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，這會(huì)讓你停頓嗎？這不應(yīng)該，但這一工作要求在許多高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)導(dǎo)者的職位招聘中一直存在，所以讓我解釋一下誰(shuí)適合領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)，以及為什么使用最新玩具的經(jīng)驗(yàn)不應(yīng)該排在第一位。

幾個(gè)月前，我和我上面提到的一位專業(yè)同事談過(guò)，因?yàn)樗谝患邑?cái)富100強(qiáng)公司領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)多年后，在一個(gè)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)爭(zhēng)激烈的行業(yè)上市了。她哀嘆如此多的職位描述需要使用最新工具的“實(shí)際操作”經(jīng)驗(yàn)。我很久以前就看到了需求和招聘需求之間的差距，所以我在LinkedIn上寫(xiě)了這篇文章。這篇文章引起了很大的討論，所以我認(rèn)為值得進(jìn)一步評(píng)論。

我將向人力資源和那些雇傭數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)導(dǎo)者的人重復(fù)我的請(qǐng)求：如果你想讓你的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的成果最大化，請(qǐng)雇傭那些擅長(zhǎng)領(lǐng)導(dǎo)人們并有數(shù)據(jù)科學(xué)成果交付經(jīng)驗(yàn)的人。不要再堅(jiān)持多年的最新工具和技術(shù)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，一旦他們被雇傭，他們就不會(huì)碰他們自己了。相反，重視他們實(shí)際需要的技能，這些技能對(duì)團(tuán)隊(duì)的成功比精通GPT-3更重要。

雖然您不希望有人與業(yè)務(wù)脫節(jié)，但您確實(shí)希望有人知道如何構(gòu)建業(yè)務(wù)問(wèn)題，幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家將業(yè)務(wù)問(wèn)題抽象為他們可以建模的技術(shù)結(jié)構(gòu)，指導(dǎo)他們向業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)人解釋他們的結(jié)果，考慮可用性和部署，并發(fā)展職業(yè)生涯。我認(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)所需的技能就像凳子上的腿一樣。編程經(jīng)驗(yàn)、定量嚴(yán)謹(jǐn)性、商業(yè)敏銳性和人際交往技巧都是必不可少的，但大便需要一段時(shí)間才能平衡。一個(gè)初級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家是一個(gè)團(tuán)隊(duì)的一部分，所以你可以負(fù)擔(dān)得起他的凳子搖搖晃晃，因?yàn)槠渌丝梢匝a(bǔ)償他薄弱的地方。你領(lǐng)導(dǎo)的凳子需要平衡，但這種平衡是隨著時(shí)間的推移發(fā)展成穩(wěn)定的技能的結(jié)果。

幾年前，我與另一位前同事安妮·特杰普（Annie Tjetjep）的一次交流很好地說(shuō)明了這種平衡，她將數(shù)據(jù)科學(xué)家的開(kāi)發(fā)與冷凍酸奶聯(lián)系起來(lái)。她認(rèn)為，人們從一套力量開(kāi)始，就像第一個(gè)加入杯子的冷凍酸奶漩渦一樣。對(duì)于大多數(shù)初級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)說(shuō)，首先要發(fā)展的是編程和定量嚴(yán)謹(jǐn)性，這是他們?cè)诖髮W(xué)或通過(guò)在線課程和實(shí)踐學(xué)習(xí)的。盡管研究表明，對(duì)溝通和人際交往技能的興趣比任何其他技能都更能主導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)家的廣告，但學(xué)術(shù)項(xiàng)目繼續(xù)在這些領(lǐng)域缺乏課程設(shè)置。

隨著時(shí)間的推移，安妮可能會(huì)補(bǔ)充道：“……創(chuàng)造力（我稱之為信心），它改善了建模，然后是業(yè)務(wù)，然后是改進(jìn)建模和創(chuàng)造力，然后是通信，然后是改進(jìn)建模、創(chuàng)造力、業(yè)務(wù)和編程，但然后選擇專注于通信、業(yè)務(wù)、編程和/或建模--如果沒(méi)有其他維度，這些都無(wú)法在分析中可信地完成。在任何給定的時(shí)間里，維度上的優(yōu)勢(shì)都不一樣強(qiáng)，除非他們什么都不知道或什么都不知道--兩種選擇都不太有效--誰(shuí)會(huì)想要一層froyo？人的進(jìn)化是不平等的，發(fā)展所有技能都需要時(shí)間，即使一旦你發(fā)展了它們，你可能會(huì)選擇不積極保留所有技能?！邦~外口味的酸奶會(huì)被添加進(jìn)來(lái)，就像數(shù)據(jù)科學(xué)家用經(jīng)驗(yàn)添加她的技能集一樣。

隨著一名數(shù)據(jù)科學(xué)家在職業(yè)生涯中進(jìn)入更高級(jí)的領(lǐng)導(dǎo)角色，她將需要發(fā)展自己的大便腿，專注于商業(yè)敏銳性和人際交往技能。當(dāng)她達(dá)到總監(jiān)級(jí)別或更高的級(jí)別時(shí)，她可能已經(jīng)好幾年沒(méi)有寫(xiě)過(guò)動(dòng)手代碼了，也不應(yīng)該。她將忙于領(lǐng)導(dǎo)，這意味著她沉浸在公司的業(yè)務(wù)中，吸引、留住和培養(yǎng)人才，確定數(shù)據(jù)科學(xué)可以在哪里增加最大的價(jià)值，確保數(shù)據(jù)科學(xué)成功地從實(shí)驗(yàn)室轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)，并將這種價(jià)值轉(zhuǎn)化給非技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)人。即使她錯(cuò)過(guò)了親自動(dòng)手編程，她也沒(méi)有時(shí)間跟上最新的玩具和她盤(pán)子里的其他東西。

然而，這里有一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)SVP最近的工作描述：“對(duì)R、SQL和Python（包括Tensorflow,Keras和XGBoost庫(kù)）有很強(qiáng)的熟練能力。”此人還被期望領(lǐng)導(dǎo)一個(gè)“大型數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)”，以“提高公司的盈利能力，改善我們的客戶體驗(yàn)，提高我們度量和管理風(fēng)險(xiǎn)的能力……提取有價(jià)值的業(yè)務(wù)見(jiàn)解，將這些見(jiàn)解轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)世界的好處，并向執(zhí)行團(tuán)隊(duì)傳達(dá)結(jié)果……與各部門(mén)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域主題專家合作以理解問(wèn)題和目標(biāo)?！?

斜體是我的，因?yàn)槲业挠^點(diǎn)是，斜體動(dòng)詞是我希望高級(jí)領(lǐng)導(dǎo)級(jí)別的人做的事情，而不是寫(xiě)代碼。領(lǐng)導(dǎo)者需要理解Tensorflow、Keras和XGBoost的業(yè)務(wù)價(jià)值、技術(shù)優(yōu)勢(shì)和局限性，但她不需要通過(guò)手工獲得這些知識(shí)。在高級(jí)領(lǐng)導(dǎo)層面，自從這些工具誕生以來(lái)，她至少花了5-6年時(shí)間在領(lǐng)導(dǎo)級(jí)別上不斷上升，不再處于戰(zhàn)壕中。

從大學(xué)里雇傭新鮮人才的價(jià)值在于他們確實(shí)有這樣的經(jīng)驗(yàn)，在最新算法的定量嚴(yán)謹(jǐn)性方面有優(yōu)勢(shì)，如深度學(xué)習(xí)和包中的編程，如GPT-3。但是，盡管工具會(huì)發(fā)生變化，但最近的畢業(yè)生不會(huì)有深入的知識(shí)，因?yàn)檎缢赋龅?，即使是最好的、最全面的課程也很難教授的，是持久的商業(yè)敏銳性和人際交往技能，這是在翻譯、溝通、合作和理解等動(dòng)詞能力方面出類(lèi)拔萃所必需的。

這些技能是吸取經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)的結(jié)果，是多年來(lái)傾聽(tīng)業(yè)務(wù)用戶抱怨他們的問(wèn)題，并將這些癥狀轉(zhuǎn)化為合理框架的業(yè)務(wù)問(wèn)題的結(jié)果。初級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會(huì)跳起來(lái)解決問(wèn)題的第一關(guān)，并投入他們所知道的最奇妙的數(shù)學(xué)來(lái)解決問(wèn)題。隨著時(shí)間的推移，他們會(huì)在正確地抽象問(wèn)題和選擇正確的方法（不總是最新的）來(lái)解決問(wèn)題方面有所提高，但如果由已經(jīng)吸取這些教訓(xùn)的人領(lǐng)導(dǎo)，他們會(huì)更快地到達(dá)那里。經(jīng)驗(yàn)教會(huì)了我大量的知識(shí)，比如最終成功地向那些認(rèn)為或意味著手術(shù)室的醫(yī)療保健領(lǐng)導(dǎo)人解釋運(yùn)籌學(xué)，或者讓我的團(tuán)隊(duì)的模型因我們沒(méi)有盡快將其納入部署計(jì)劃而萎靡不振。

數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)劃的失敗是由于領(lǐng)導(dǎo)的原因，而不是因?yàn)轭I(lǐng)導(dǎo)在去年沒(méi)有增加他們的GitHub回購(gòu)。咨詢公司麥肯錫列出的10個(gè)失敗原因都與我上面強(qiáng)調(diào)的動(dòng)詞有關(guān)--缺乏清晰的愿景、對(duì)業(yè)務(wù)價(jià)值的理解不足、翻譯方面的差距、角色模糊、團(tuán)隊(duì)孤立等等。太多的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目失敗了，所以讓我們通過(guò)雇傭適合領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的領(lǐng)導(dǎo)者來(lái)讓它們成功，而不是為它們編程。

生物:Polly Mitchell-Guthrie(@pollymguthrie)是Kinaxis行業(yè)拓展和思想領(lǐng)袖的副總裁，是授權(quán)人們做出自信的供應(yīng)鏈決策的領(lǐng)導(dǎo)者。此前，她曾在北卡羅來(lái)納大學(xué)醫(yī)療保健系統(tǒng)擔(dān)任分析咨詢服務(wù)主任，并在SAS擔(dān)任過(guò)幾個(gè)角色。她一直非常參與INFORMS的工作，這是一個(gè)領(lǐng)先的分析和運(yùn)籌學(xué)專業(yè)協(xié)會(huì)。