Wenn Sie schon eine Weile Datenwissenschaftler sind, werden Sie früher oder später feststellen, dass sich Ihr Alltag von einem VSCode-liebenden, Forschungsarbeiten lesenden und Git-Versionen festlegenden Datenwissenschaftler zu einem Datenwissenschaftler gewandelt hat, der die Zusammenarbeit vorantreibt , Projekt-Scoping, Stakeholder-Administration und Strategiefestlegung.
Dieser Wandel wird schrittweise und quick unmerklich erfolgen, aber er erfordert, dass Sie andere Aufgaben übernehmen, um sicherzustellen, dass Dateninitiativen auf dem richtigen Weg sind und Wirkung zeigen. An diesem Punkt werden Sie feststellen, dass Sie zusätzlich zu Ihren üblichen datenwissenschaftlichen Fähigkeiten einige betriebswirtschaftliche Fähigkeiten verfeinern müssen. Dies ist auch ein guter Hinweis darauf, dass Sie bereit sind, leitende Führungspositionen im technischen Bereich anzustreben, beispielsweise als Principal, Lead oder Employees DS.
Hier sind meine drei High-Tipps, die sich als sehr nützlich erwiesen haben, als ich eine Führungsrolle im Bereich Datenwissenschaft in einem FTSE-100-Unternehmen übernommen habe, die aber auch in einer schwierigen Startup-Umgebung nützlich wären.
Zu wissen, wie ein Unternehmen Geld verdient, ist unabhängig von der Größe des Unternehmens und Ihrer Rolle darin von entscheidender Bedeutung. Leider findet ein Großteil der datenwissenschaftlichen Arbeit oft in Silos statt, in denen die Problemstellung oder Hypothese oder der Analyse-Workflow von oben nach unten erfolgt und möglicherweise nicht direkt auf die finanziellen Ziele des Unternehmens abgestimmt ist.
Wenn Sie im Crew eine höhere Führungsrolle übernehmen, ist es wichtig, dass Sie sprechen Sie die Geschäftssprache. Ein umfassendes Verständnis von Begriffen wie CapEx vs. OpEx, EBITDA-Marge, Amortisation, gemischter CAC, Abwanderungskohorten, Honest-Share-Index usw. ist hilfreich, wenn Sie die Ergebnisse an Vorgesetzte kommunizieren. Auf diese Weise können Sie Ihre Erkenntnisse so anpassen, dass sie verdeutlichen, wie sich datenwissenschaftliche Initiativen auf diese Bereiche auswirken werden, sodass Ihre Analyse für Finanzakteure relevanter und überzeugender wird.
Wussten Sie, dass Apple im Jahr 2024 110 Milliarden US-Greenback für Aktienrückkäufe ausgegeben hat? Warum? Weniger Aktien auf dem Markt = höherer Gewinn professional Aktie (EPS), was den Aktienkurs in die Höhe treibt.
Die Kenntnis Ihrer Zahlen kann sowohl für Sie als auch für das Unternehmen von Vorteil sein: Wenn Sie Ihre Zahlen verstehen, wissen Sie, was für das Unternehmen funktioniert und was nicht, können Wachstumsbereiche identifizieren und auf der Grundlage von Daten fundierte finanzielle Entscheidungen treffen. Anstatt beispielsweise nur eine verbesserte Modellgenauigkeit aufzuzeigen, könnte man genau zeigen, wie sich die Vorhersagen auf das Endergebnis auswirken würden.
Ebenso können Sie durch die Darstellung, wie Ihre Arbeit direkt zum finanziellen Erfolg des Unternehmens beiträgt, sogar eine bessere Bezahlung aushandeln!
Aber es geht über die reine Kommunikation hinaus. Dieses Wissen öffnet Türen zu Möglichkeiten, die viele Datenwissenschaftler verpassen. Es gibt zum Beispiel solche Schemata die es Ihnen ermöglichen, Steuerrückerstattungen auf die Investitionsausgaben Ihres Unternehmens zu beantragen, die mit F&E-Aktivitäten verbunden sind (z. B. patentbezogene Kosten, spezielle Softwarelizenzen usw.).
Ich habe Groups gesehen, die sich eine Finanzierung sichern konnten, indem sie diese Finanzmechanismen verstanden und ihre ML-Infrastrukturinvestitionen als F&E-Initiativen positionierten.
Ebenso gibt es bestimmte staatliche Zuschüsse Je nachdem, in welchem Bereich Sie tätig sind, können Sie oder Ihr Unternehmen Anspruch darauf haben. Beispielsweise bietet das USDA (Landwirtschaftsministerium der Vereinigten Staaten) Zuschüsse und Finanzierung für Projekte im Bereich Agrartechnologie-Innovation an.
Wie baut man diese Fähigkeit auf?
- Lesen Sie Finanzbücher, um wichtige Begriffe schnell zu verstehen und aus Fallstudien anderer Unternehmen in derselben Nische wie Sie zu lernen (im schlimmsten Fall – Sie scheitern schnell oder im besten Fall – lernen Sie häufige Fallstricke kennen, die es zu vermeiden gilt).
Wenn Sie nicht die Zeit haben, Bücher vollständig zu lesen, machen Sie sich zumindest mit ihren Kerngedanken vertraut. Ich benutze Beschleunigt um Buchzusammenfassungen zu erhalten, aber es gibt auch andere Optionen, aus denen Sie auswählen können, die ich in besprochen habe Das Artikel.
PS Hier ist mein Büchersammlung zur Weiterbildung im Finanzbereich, einschließlich Büchern wie Die Alchemie der Finanzen, Worth Investing, Und One Up an der Wall Avenue. - Konsumieren Sie Inhalte von YT-Kanälen wie DerFinanceStoryteller Und Investopedia die komplexe Finanzthemen in mundgerechte Häppchen zerlegen.
- Halten Sie Ausschau nach Stipendien und Zuschüssen, die für Ihr Unternehmen gelten.
- Betreuen Sie Ihre COOs, Betriebsleiter oder in manchen Fällen sogar Ihre POs (meine struggle von Gott gesandt, da sie mir hilft, Wertberechnungen im Gesundheitssektor zu verstehen und mein Verständnis der Unternehmensfinanzierung zu verbessern).
Ob man es liebt oder hasst, aber man kann nicht leugnen, dass sich der Bereich KI/ML/generative KI in einem beispiellosen Tempo entwickelt. Ich habe oft Nachrichtenartikel gelesen, in denen beschrieben wird, dass Technologie X Technologie Y ersetzt hat, und ich frage mich: Was ist Technologie Y?
Im Durchschnitt werden jeden Monat etwa 8000 neue Forschungsarbeiten (in der Kategorie Informatik) auf arXiv veröffentlicht! (Quelle)
Um in dieser neuen Rolle eine Artwork Vordenkerrolle zu übernehmen, müssen Ihre Branche und Ihr Technologiebewusstsein auf zwei Ebenen agieren: lokal Und world.
Bleiben Sie auf dem Laufenden lokal Kurve Es geht darum, über die neuesten Instruments, Techniken und Developments auf dem Laufenden zu bleiben. In der Praxis würde dies bedeuten, dass man (a) weiß, welche Modelle an der Spitze stehen Bestenliste für Ihren Anwendungsfall (sei es Prognose, generative KI oder Pc Imaginative and prescient), (b) alle neuen bahnbrechenden Frameworks, die für Ihr Fachgebiet bahnbrechend sein könnten (z. B. Baidu hat es kürzlich vorgestellt). iRAG-Technologie das das Drawback von Halluzinationen bei der Bilderzeugung angeht) und (c) Fortschritte bei DevOps/LLMOps/MLOps, die Arbeitsabläufe rationalisieren und die Effizienz verbessern könnten.
Bleiben Sie auf dem Laufenden world Kurve bedeutet, das Gesamtbild rund um den Technologiebereich anzuerkennen – zu verstehen, wie Innovationen Industrien prägen und welche breiteren ethischen und gesellschaftlichen Auswirkungen diese Technologien haben – insbesondere, da Regierungen auf der ganzen Welt Schritte unternehmen, um den Technologiebereich zu regulieren.
In der Praxis könnte dies bedeuten, dass Sie sich über die Vorschriften in dem Bereich, in dem Sie tätig sind (Recht, Gesundheitswesen, FMCG usw.), auf dem Laufenden halten und die Einhaltung relevanter Richtlinien überprüfen.
Zum Beispiel die KI-Gesetz 2024 der Europäischen Uniondas kürzlich in Kraft getreten ist, enthält detaillierte Richtlinien zu den Geboten und Verboten im Zusammenhang mit der Entwicklung, Bereitstellung und Verwendung von KI, einschließlich Richtlinien wie obligatorischem Wasserzeichen für von KI generierte Inhalte.
Ebenso ist es umso wichtiger, den Überblick über die großen Tech-Participant wie NVIDIA, OpenAI, Anthropic usw. zu behalten, um kurz- und langfristige technologische Veränderungen für Ihr Unternehmen vorherzusehen. Ein kurzfristiges Beispiel wären die jüngsten Nachrichten vom OpenAI-Microsoft-Partnerschaft wird schiefwas sich auf laufende Projekte auswirken könnte, wenn Sie sich auf Microsofts Azure OpenAI als LLM-Anbieter verlassen.
Ein langfristiges Beispiel ist das jüngste Investitionen in Kernenergieprojekte von Unternehmen wie Microsoft, Amazon und Google, um der wachsenden Nachfrage nach hohem Energieverbrauch durch große Sprachmodelle (LLMs) gerecht zu werden, die oft als Engpass für KI-Fortschritte angesehen werden. Eine stabile, vorhersehbare und CO2-freie Energiequelle könnte langfristige Kosteneinsparungen für Ihr KI-gesteuertes Unternehmen bedeuten.
Wie baut man diese Fähigkeit auf?
- Erhalten Sie täglich eine Dosis Tech-Information über Apps (wie Kuriosität) oder Web sites wie HackerNews.
- Abonnieren Sie ein paar wöchentliche KI-E-newsletter oder so viele, wie Sie angesichts Ihrer Arbeitsbelastung realistischerweise bewältigen können. Ich bin sehr selbstbewusst und meine einzige Anlaufstelle ist Die Cost.
Für einige wenige Glückliche, die vom Datenwissenschaftler in diese neue Führungsrolle aufsteigen, weiche Kommunikationsfähigkeiten – nützlich für die Verwaltung von Groups, das Storytelling von Daten und die teamübergreifende Zusammenarbeit – sind für sie selbstverständlich. Für den Relaxation gibt es Hoffnung! Mit etwas Übung ist es möglich, jede Fertigkeit zu erreichen.
Und bevor Sie fragen, warum das so wichtig ist: Stellen Sie sich vor, Sie wissen nicht, wie das geht Pitchen Sie Ihr hervorragendes Datenprodukt an eine Gruppe nicht-technischer VCs und Investoren. Oder ein effektiver Weg dazu Erkenntnisse vermitteln aus Ihrem einwöchigen EDA-Prozess. Oder der richtige Weg dazu motivieren Ihre brillanten, aber überforderten Datenwissenschaftler während einer kritischen Produkteinführung.
Um eine Führungsposition zu übernehmen, müssen Sie bestimmt, aber höflich sein, klar erklären, was das Crew tun muss, und den Stakeholdern klar machen, dass es technische Einschränkungen zwischen ihrer Anfrage und dem, was im Bereich der Möglichkeiten liegt, gibt – unter Berücksichtigung von Einschränkungen wie Kosten, Latenz usw .
Es bedeutet, cool zu bleiben, wenn ein Stakeholder sagt: „ChatGPT kann das in Sekundenschnelle erledigen“ oder wenn jemand „ein 100 % genaues Modell“ verlangt.
Um dies effektiv umzusetzen, müssen Sie die unterschiedlichen Dynamiken kennen lernen, die im Spiel sind. Sie müssen diplomatischer und rationaler sein, anstatt impulsiv zu reagieren, wenn jemand Vorschläge macht „Probieren Sie diese 20 Ideen aus, die während des Treffens entstanden sind“ oder Sie verwenden unangemessene verbale und nonverbale Hinweise, wenn Sie das Scope Creep deutlich erkennen können.
Wie baut man diese Fähigkeit auf?
- Auch hier können Bücher Ihr bester Freund sein. Hier ist mein Büchersammlung zum Administration der Teamdynamik, einschließlich Büchern wie Emotionale Intelligenz 2.0, Die fünf Funktionsstörungen eines Groups und entscheidende Gespräche: Werkzeuge zum Reden, wenn viel auf dem Spiel steht, gemacht zum Bleiben. Ich habe kürzlich darüber geschrieben, wie wahnsinnig nützlich diese Bücher waren Ich rette meinen Verstand als technischer Leiter.
- (Bücher können Sie nur bis zu einem bestimmten Punkt bringen.) Leiten Sie Stakeholder-Conferences am Arbeitsplatz. Nichts geht über ein praktisches Erlebnis.
- Nehmen Sie ehrenamtlich an Diskussionsrunden und Kamingesprächen auf Konferenzen und Seminaren teil. Diese Formate sind entspannter und entlastender als wenn Sie der einzige Vortragende sind und die anderen passiv zuhören. Untermauern Sie Ihre Diskussionspunkte mit Fakten und Beweisfetzen aus Büchern, aktuellen Nachrichten und renommierten Forschungsarbeiten, um sicherzustellen, dass Ihre Argumentation Bestand hat.