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首頁大數(shù)據(jù)時代誰適合領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)?
誰適合領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)?
2022-03-14
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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10年,她的團(tuán)隊(duì)因其工作獲獎,在會議上積極發(fā)言,并且擁有頂級項(xiàng)目的工業(yè)工程博士學(xué)位,你會雇傭她嗎?當(dāng)然了!但是,如果她沒有像深度學(xué)習(xí)、Kubernetes和TensorFlow這樣的工具/技術(shù)的大量實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),這會讓你停頓嗎?這不應(yīng)該,但這一工作要求在許多高級數(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。

幾個月前,我和我上面提到的一位專業(yè)同事談過,因?yàn)樗谝患邑?cái)富100強(qiáng)公司領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)多年后,在一個分析和數(shù)據(jù)科學(xué)競爭激烈的行業(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,請雇傭那些擅長領(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)問題,幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家將業(yè)務(wù)問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,但大便需要一段時間才能平衡。一個初級數(shù)據(jù)科學(xué)家是一個團(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明了這種平衡,她將數(shù)據(jù)科學(xué)家的開發(fā)與冷凍酸奶聯(lián)系起來。她認(rèn)為,人們從一套力量開始,就像第一個加入杯子的冷凍酸奶漩渦一樣。對于大多數(shù)初級數(shù)據(jù)科學(xué)家來說,首先要發(fā)展的是編程和定量嚴(yán)謹(jǐn)性,這是他們在大學(xué)或通過在線課程和實(shí)踐學(xué)習(xí)的。盡管研究表明,對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。

隨著時間的推移,安妮可能會補(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--如果沒有其他維度,這些都無法在分析中可信地完成。在任何給定的時間里,維度上的優(yōu)勢都不一樣強(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--誰會想要一層froyo?人的進(jìn)化是不平等的,發(fā)展所有技能都需要時間,即使一旦你發(fā)展了它們,你可能會選擇不積極保留所有技能。“額外口味的酸奶會被添加進(jìn)來,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)級別或更高的級別時,她可能已經(jīng)好幾年沒有寫過動手代碼了,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),并將這種價值轉(zhuǎn)化給非技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)人。即使她錯過了親自動手編程,她也沒有時間跟上最新的玩具和她盤子里的其他東西。

然而,這里有一個數(shù)據(jù)科學(xué)SVP最近的工作描述:“對R、SQL和Python(包括Tensorflow,KerasXGBoost庫)有很強(qiáng)的熟練能力。”此人還被期望領(lǐng)導(dǎo)一個“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……提取有價值的業(yè)務(wù)見解,這些見解轉(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……與各部門的業(yè)務(wù)領(lǐng)域主題專家合作理解問題和目標(biāo)?!?

斜體是我的,因?yàn)槲业挠^點(diǎn)是,斜體動詞是我希望高級領(lǐng)導(dǎo)級別的人做的事情,而不是寫代碼。領(lǐng)導(dǎo)者需要理解Tensorflow、KerasXGBoost的業(yè)務(wù)價值、技術(shù)優(yōu)勢和局限性,但她不需要通過手工獲得這些知識。在高級領(lǐng)導(dǎo)層面,自從這些工具誕生以來,她至少花了5-6年時間在領(lǐng)導(dǎo)級別上不斷上升,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,如深度學(xué)習(xí)和包中的編程,如GPT-3。但是,盡管工具會發(fā)生變化,但最近的畢業(yè)生不會有深入的知識,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、合作和理解等動詞能力方面出類拔萃所必需的。

這些技能是吸取經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)的結(jié)果,是多年來傾聽業(yè)務(wù)用戶抱怨他們的問題,并將這些癥狀轉(zhuǎn)化為合理框架的業(yè)務(wù)問題的結(jié)果。初級數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會跳起來解決問題的第一關(guān),并投入他們所知道的最奇妙的數(shù)學(xué)來解決問題。隨著時間的推移,他們會在正確地抽象問題和選擇正確的方法(不總是最新的)來解決問題方面有所提高,但如果由已經(jīng)吸取這些教訓(xùn)的人領(lǐng)導(dǎo),他們會更快地到達(dá)那里。經(jīng)驗(yàn)教會了我大量的知識,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)在去年沒有增加他們的GitHub回購。咨詢公司麥肯錫列出的10個失敗原因都與我上面強(qiáng)調(diào)的動詞有關(guān)--缺乏清晰的愿景、對業(yè)務(wù)價值的理解不足、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)任過幾個角色。她一直非常參與INFORMS的工作,這是一個領(lǐng)先的分析和運(yùn)籌學(xué)專業(yè)協(xié)會。


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