Ich habe DoorDash vor etwa fünf Monaten gemacht. Dies ist das erste Mal, dass ich als Information Science Supervisor in einem neuen Unternehmen anfänge. DoorDash entwickelt sich schnell, die Erwartungen sind hoch und der Domänenkontext ist tiefgreifend, was das Onboarding zu einer Herausforderung macht. Allerdings struggle es auch eine der am schnellsten wachsenden Phasen meiner Karriere.

Die ersten drei Monate an einem neuen Arbeitsplatz sind grundsätzlich eine Aufbauphase – Aufbau von Verbindungen, Domänenverständnis und Datenwissen – und ein reibungsloses Onboarding legt den Grundstein für den späteren Erfolg. Deshalb erzähle ich in diesem Artikel, was in den ersten Monaten am wichtigsten struggle, und meine Checkliste für jedes Information Science-Onboarding.

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I. Verbindungen aufbauen

Lassen Sie mich vor allem mit dem Aufbau von Verbindungen beginnen. Als ich in der Schule struggle, habe ich mir Datenwissenschaftler als Menschen vorgestellt, die den ganzen Tag mit gesenktem Kopf Code schreiben und Modelle erstellen. Als ich jedoch älter wurde, wurde mir klar, dass Datenwissenschaftler echte Auswirkungen haben, indem sie sich tief in das Unternehmen vertiefen, Daten nutzen, um Chancen zu identifizieren und Geschäftsentscheidungen voranzutreiben. Dies gilt insbesondere heute, da die Zahl der DS-Mitarbeiter kleiner ist und die KI grundlegende Codierungs- und Analyse-Workflows automatisiert.

Daher sollte der Aufbau von Verbindungen und der Erhalt eines Platzes am Tisch beim Onboarding oberste Priorität haben. Dazu gehört:

• Regelmäßige Onboarding-Sitzungen mit Ihrem Supervisor und Onboarding-Buddy. Dies sind die Menschen, die Ihren zukünftigen Umfang, Ihre Erwartungen und Prioritäten am besten verstehen. In meinem Fall struggle mein Vorgesetzter mein Onboarding-Kumpel und wir trafen uns in den ersten zwei Wochen quick täglich. Ich hatte immer eine vorbereitete Liste mit Fragen dabei, die mir während des Onboardings begegneten.
• Vereinbaren Sie Meet-and-Greet-Anrufe mit funktionsübergreifenden Partnern.Hier ist die Agenda, die ich bei diesen Anrufen normalerweise befolge:
  • 1. Persönliche Vorstellung
  • 2. Ihr Schwerpunkt und ihre obersten Prioritäten
  • 3. Wie mein Crew sie am besten unterstützen kann
  • 4. Onboarding-Ratschläge oder „Dinge, die ich wissen sollte“
  • Die letzte Frage gefällt mir besonders intestine, da sie durchweg tolle Erkenntnisse liefert. Vor fünf Jahren, als ich bei Brex anfing, stellte ich dieselbe Frage und fasste die Antworten in Kategorien zusammen Hier. Das Beste, was ich dieses Mal bekommen habe, ist „Haben Sie keine Angst, dumme Fragen zu stellen. Spielen Sie die Neueinstellungskarte in den ersten drei Monaten so oft wie möglich aus.”
• Für diese wichtigen Accomplice: Richten Sie wöchentliche/zweiwöchentliche Einzelgespräche ein und nehmen Sie an wiederkehrenden Projektbesprechungen teil. Möglicherweise tragen Sie zunächst nicht viel bei, aber es ist hilfreich, einfach nur zuzuhören und den Kontext und die Fragen zu sammeln.
• Wenn Sie wie ich als Supervisor einsteigen, sollten Sie das tun Sprechen Sie frühzeitig mit Ihren direkt unterstellten Mitarbeitern. Während des Onboardings möchte ich drei Dinge von meinen direkten Mitarbeitern lernen: 1. Ihre Projekte und Herausforderungen, 2. Ihre Erwartungen an mich als Führungskraft, 3. Ihre Karriereziele. Das erste hilft mir, mich auf dem Gebiet weiterzuentwickeln. Die beiden letztgenannten sind entscheidend für den frühzeitigen Aufbau von Vertrauen und einer kooperativen Arbeitsbeziehung.

II. Erstellen Sie einen Domänenkontext

Datenwissenschaftler sind dann erfolgreich, wenn sie das Geschäft intestine genug verstehen, um Entscheidungen zu beeinflussen – und nicht nur Ergebnisse analysieren. Daher besteht eine weitere Priorität beim Onboarding darin, Ihr Domänenwissen auszubauen. Zu den gängigen Strategien gehören: Mit Leuten reden, Dokumente lesen, Slack durchsuchen und viele Fragen stellen.

Normalerweise beginne ich mit Gesprächen, um wichtige Geschäftskontexte und Projekte zu identifizieren. Dann stöbere ich in relevanten Dokumenten in Google Drive oder Confluence und lese Slack-Nachrichten in Projektkanälen. Ich stelle die Fragen auch zusammen, nachdem ich die Dokumente gelesen habe, und stelle sie 1:1.

Eine Herausforderung, auf die ich jedoch gestoßen bin, besteht darin, in den Kaninchenbau der Dokumente einzutauchen. Jedes Dokument führt zu weiteren Dokumenten mit zahlreichen unbekannten Metriken, Akronymnamen und Projekten. Als Supervisor stellt dies eine besondere Herausforderung dar: Wenn jedes Ihrer Teammitglieder drei Projekte hat, bedeutet dies, dass bei fünf Personen 15 Projekte aufzuholen sind. Zu einem bestimmten Zeitpunkt waren in der Registerkartengruppe „Zum Lesen“ meines Browsers über 30 Registerkarten geöffnet.

Glücklicherweise sind KI-Instruments zur Rettung da. Während es hilfreich ist, alle Dokumente einzeln zu lesen, um ein detailliertes Verständnis zu erlangen, eignen sich KI-Instruments hervorragend, um eine ganzheitliche Sicht zu bieten und die einzelnen Punkte miteinander zu verbinden. Zum Beispiel,

• Bei DoorDash hat Glean Zugriff auf interne Dokumente und Slack. Ich chatte oft mit Glean und stelle Fragen wie „Wie wird der GOV berechnet?“, „Geben Sie eine Zusammenfassung des Projekts X, einschließlich Ziel, Zeitplan, Ergebnisse und Schlussfolgerung.“ Es enthält Hyperlinks zu den Dokumentquellen, sodass ich bei Bedarf immer noch schnell tiefer eintauchen kann.
• Ein weiteres Instrument, das ich ausprobiert habe, ist NotebookLM. Ich habe die Dokumente zu einem bestimmten Thema mit ihm geteilt und es gebeten, Zusammenfassungen und Mindmaps zu erstellen, damit ich meine Gedanken besser organisiert sammeln kann. Es können auch Podcasts erstellt werden, die manchmal leichter verdaulich sind als das Lesen von Dokumenten.
• Andere KI-Instruments wie ChatGPT können ebenfalls eine Verbindung zu internen Dokumenten herstellen und einem ähnlichen Zweck dienen.

III. Bauen Sie Datenwissen auf

Der Aufbau von Datenwissen ist für Datenwissenschaftler ebenso wichtig wie der Aufbau von Domänenwissen. Als Supervisor an vorderster Entrance stelle ich mir einen einfachen Maßstab: Ich sollte in der Lage sein, praktische Datenarbeit intestine genug durchzuführen, um meinem Crew praktische und glaubwürdige Anleitung zu geben.

Folgendes hat mir geholfen, schnell hochzufahren:

1. Richten Sie den Tech-Stack in der ersten Woche ein: Ich empfehle, den Tech-Stack und die Entwicklerumgebung frühzeitig einzurichten. Warum? Zugriffsprobleme, Berechtigungen und seltsame Umgebungsprobleme dauern immer länger als erwartet. Je früher Sie alles eingerichtet haben, desto eher können Sie mit den Daten spielen.
2. Nutzen Sie die KI-gestützten Datentools voll aus: Jedes Technologieunternehmen integriert KI in seine Datenworkflows. Bei DoorDash haben wir beispielsweise Cursor mit Snowflake verbunden und verfügen über interne Datenkenntnisse und Kontext, um SQL-Abfragen und Analysen basierend auf unseren Daten zu generieren. Obwohl die generierten Abfragen noch nicht 100 % genau sind, sind die Tabellen, Verknüpfungen und früheren Abfragen meiner Meinung nach hervorragende Ausgangspunkte. Es wird Ihr technisches Urteilsvermögen nicht ersetzen, aber es verkürzt die Zeit bis zum ersten Einblick erheblich.
3. Verstehen Sie wichtige Kennzahlen und ihre Beziehungen: Datenwissen bedeutet nicht nur, auf die Daten zugreifen und diese abfragen zu können, sondern auch, das Unternehmen aus der Datenperspektive zu verstehen. Normalerweise beginne ich mit wöchentlichen Geschäftsbewertungen, um die Kernkennzahlen und deren Development zu ermitteln. Dies ist auch eine großartige Möglichkeit, die Kennzahlen zu kontextualisieren und eine Vorstellung davon zu bekommen, wie „regular“ aussieht. Ich habe festgestellt, dass dies bei der späteren Überprüfung von Analysen und Experimentergebnissen unglaublich hilfreich ist.
4. Machen Sie sich die Hände schmutzig : Nichts stärkt Ihr Datenverständnis mehr als praktische Arbeit. Ein gutes Onboarding-Programm beinhaltet normalerweise ein Mini-Starterprojekt. Selbst als Supervisor habe ich während meiner Einarbeitung einige IC-Arbeiten übernommen, darunter die Dimensionierung von Chancen für den Planungszyklus, das Entwerfen und Analysieren mehrerer Experimente sowie das Diagnostizieren und Prognostizieren von Metrikbewegungen. Diese Projekte haben mein Lernen weitaus stärker beschleunigt als passives Lesen.

IV. Fangen Sie klein an und leisten Sie frühzeitig einen Beitrag

Während es beim Onboarding in erster Linie ums Lernen geht, empfehle ich dringend, klein anzufangen und früh einen Beitrag zu leisten. Frühzeitige Beiträge signalisieren Eigenverantwortung und schaffen Vertrauen – oft schneller als das Warten auf ein „perfektes“ Projekt. Hier sind einige konkrete Möglichkeiten:

• Verbessern Sie die Onboarding-Dokumentation: Während Sie das Onboarding-Dokument durchgehen, werden Sie zufällig auf technische Probleme stoßen, defekte Hyperlinks bemerken oder veraltete Anweisungen finden. Sie nicht nur selbst zu überwinden, sondern auch die Onboarding-Dokumente zu verbessern, ist eine großartige Möglichkeit zu zeigen, dass Sie ein Teamplayer sind und das Onboarding für zukünftige Mitarbeiter verbessern möchten.
• Construct-Dokumentation:Kein Unternehmen verfügt über eine perfekte Dokumentation – aus eigener Erfahrung und aus Gesprächen mit meinen Freunden habe ich festgestellt, dass die meisten Datenteams mit der Herausforderung veralteter oder fehlender Dokumentation konfrontiert sind. Da Sie sich in der Einarbeitung befinden und noch nicht mit Projekten beschäftigt sind, ist es der perfekte Zeitpunkt, diese Lücken zu schließen. Beispielsweise habe ich für mein Crew ein Projektverzeichnis erstellt, um vergangene und laufende Projekte mit wichtigen Erkenntnissen und klaren Ansprechpartnern zu zentralisieren. Außerdem habe ich eine Sammlung heuristischer Metriken erstellt, die den Kausalzusammenhang zwischen verschiedenen Metriken zusammenfasst, die wir aus früheren Experimenten und Analysen gelernt haben. Beachten Sie, dass alle diese Dokumente auch zu einem wertvollen Kontext für KI-Agenten werden und die Qualität und Relevanz der KI-generierten Ergebnisse verbessern.
• Schlagen Sie Prozessverbesserungen vor: Jedes Datenteam arbeitet anders, mit Vor- und Nachteilen. Der Beitritt zu einem neuen Crew bedeutet, dass Sie eine neue Perspektive auf Teamprozesse einbringen und möglicherweise Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung erkennen. Durchdachte Vorschläge, die auf Ihren bisherigen Erfahrungen basieren, sind äußerst wertvoll.

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Meiner Meinung nach zielt ein erfolgreiches Onboarding darauf ab, sich zu etablierenfunktionsübergreifende Ausrichtung, Geschäftskenntnisse und Datenintuition.

Hier ist meine Onboarding-Checkliste:

1. Woche 1–2: Grundlagen
   – Treffen Sie wichtige Geschäftspartner
   – Lassen Sie sich zu wichtigen funktionsübergreifenden Besprechungen hinzufügen
   – Verstehen Sie den Fokus und die Prioritäten des Groups auf hohem Niveau
   – Richten Sie Tech-Stack, Zugriff und Berechtigungen ein
   – Schreiben Sie Ihre erste Codezeile
   – Lesen Sie die Dokumentation und stellen Sie Fragen
2. Woche 2–6: Machen Sie sich die Hände schmutzig
   – Tauchen Sie tief in Crew-OKR und häufig verwendete Datentabellen ein
   – Tauchen Sie tief in Ihren Schwerpunktbereich ein (weitere Dokumente und Fragen)
   – Schließen Sie ein Starterprojekt Ende-zu-Ende ab
   – Machen Sie frühzeitig Beiträge: Aktualisieren Sie veraltete Informationen, erstellen Sie eine Dokumentation oder schlagen Sie eine Prozessverbesserung vor usw.
3. Woche 6–12: Eigentum
   – Seien Sie in der Lage, in funktionsübergreifenden Besprechungen das Wort zu ergreifen und Ihren datenbasierten Standpunkt darzulegen
   – Bauen Sie Vertrauen als Ansprechpartner für Ihre Area auf

Das Onboarding sieht je nach Unternehmen, Rolle und Dienstalter unterschiedlich aus. Aber die Prinzipien bleiben konsistent. Wenn Sie bald eine neue Rolle antreten, hoffe ich, dass Ihnen diese Checkliste dabei hilft, mit mehr Klarheit und Selbstvertrauen einzusteigen.

Anleger an der Wall Avenue stellten fest, dass Anlageklassen wie Gold und Bitcoin kurzfristig die Entwicklung während der ersten Präsidentschaft von Donald Trump widerspiegeln könnten. Die Stimmung im Hinblick auf Trumps wirtschaftsfreundliche zweite Amtszeit struggle weitgehend optimistisch, wobei der S&P 500 seit der Präsidentschaftswahl um quick 4 % gestiegen ist. Zuletzt stieg der Index um 2,9 % und markierte damit die beste wöchentliche Efficiency seit Anfang November. Dieses Wachstum erfolgt vor dem Hintergrund der Marktunsicherheit, einschließlich potenzieller Zölle, einer Verlangsamung des Zinssenkungszyklus und Fragen zu den Regulierungsagenden der neuen Regierung.

Marktentwicklung während Trumps vorheriger Amtszeit

In den ersten 100 Tagen von Trumps vorheriger Präsidentschaft im Jahr 2017 verzeichneten die drei großen Indizes deutliche Zuwächse: Der S&P 500 stieg um 5,3 %, der Dow Jones Industrial Common stieg um 6,1 % und der Nasdaq Composite legte um 9,2 % zu. Die derzeitige Stimmung der Anleger lässt darauf schließen, dass eine weitere deutliche Erholung dieses Mal unwahrscheinlich sein dürfte. Jeff Kilburg, Gründer und CEO von KKM Monetary, angegeben„Im Gegensatz zu Trump 1.0 haben wir gesehen, dass der S&P 500 zwei Jahre in Folge eine Rendite von quick 25 % erzielte.“ Es ist wirklich schwierig, eine Wiederholung zu erreichen, es sei denn, wir sehen eine stärkere Verbraucherstärke und zusätzliche Gewinne von den Unternehmen.“

Artwork Hogan, leitender Marktstratege bei B. Riley Wealth Administration, merkte an, dass die aktuelle Section eine Pause in der Rallye erfordert, da die Anleger auf Klarheit über die neue Verwaltungspolitik warten, und deutete an: „Wir sind im Grunde genommen auf Jahressicht stagniert.“

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Aktienmärkte gehen vorsichtig vor: Noch gibt es keine neuen Zölle auf China, Trump warnt vor bevorstehenden Maßnahmen

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Branchenspezifische Analyse

Im Jahr 2017 verzeichnete der Technologiesektor in den ersten 100 Tagen von Trump einen Anstieg von 11,5 %, während der Energiesektor um 8,2 % zurückging. Im laufenden Jahr legte der Energiesektor jedoch um 9,2 % zu und lag damit an der Spitze, während Technologiewerte 0,2 % verloren. Anleger gehen davon aus, dass Energieaktien ihre starke Efficiency beibehalten werden. Hogan bemerkte: „Angebot und Nachfrage nach Energieprodukten sind viel ausgeglichener als das, was sich in den Rohstoffpreisen widerspiegelt.“

Während Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz wahrscheinlich Technologieaktien zugute kommen werden, gehen Anleger nicht davon aus, dass der Sektor die gleiche Dynamik wie in den vergangenen Jahren erreichen wird. Kilburg erklärte: „Technologie wird im Jahr 2025 immer noch ein Thema sein, aber ich denke, dass in der ersten Jahreshälfte eine large Preisanpassung bevorsteht, nur weil sie zu groß und zu schnell geworden ist.“ Hogan und Kilburg hoben außerdem das Gesundheitswesen und den Finanzsektor als Sektoren hervor, die in naher Zukunft eine Outperformance erzielen könnten.

Prognosen für Rohöl und Benzin

Die Rohölpreise schwankten während der ersten Amtszeit von Trump, gingen aber letztendlich zurück. Derzeit prognostizieren alle drei Investoren steigende Preise für Rohöl. Kilburg erklärte: „Wenn es Trump gelingt, Frieden im Nahen Osten zu schaffen – den er anscheinend schon vor der Amtseinführung hierher gebracht hat –, dann wird der Ölpreis steigen.“ Die Rohöl-Futures von West Texas Intermediate und Brent sind im Jahr 2025 um über 8 % gestiegen. Darüber hinaus nannte Boockvar neue US-Sanktionen gegen russische Ölproduzenten als Katalysator für mögliche Preiserhöhungen.

Was die Benzinpreise betrifft, die von Januar bis April 2017 gestiegen sind, ist die Vorhersage ihrer künftigen Entwicklung diesmal komplexer. Boockvar erklärte, dass die Benzinpreise den jüngsten Anstieg des Rohölpreises noch nicht widerspiegeln. Hogan erwähnte: „Der Durchschnittspreis professional Barrel Öl für WTI wird wahrscheinlich zwischen 75 und 85 US-Greenback liegen. Das bedeutet etwa 3 US-Greenback Benzin, alle Dinge bleiben gleich.“ Umgekehrt warnte Kilburg, dass die Schmerzen an der Zapfsäule für US-Verbraucher aufgrund früher niedrigerer Rohölpreise zunehmen könnten.

Ausblick auf Gold, Bitcoin und den US-Greenback

Alle Anleger gehen davon aus, dass der Goldpreis in den nächsten 100 Tagen steigen wird und damit die Developments aus dem Jahr 2017 widerspiegeln. Hogan nannte als Grund die geopolitische Unsicherheit, während Kilburg Inflationssorgen anführte. Boockvar bemerkte: „Gold konnte sich trotz eines starken {Dollars} und steigender Realzinsen erholen, und das liegt an der unersättlichen Nachfrage der Zentralbanken.“

Andererseits könnte die Entwicklung von Bitcoin durch Verwaltungsrichtlinien beeinflusst werden, wobei Hogan vermutet, dass ein kryptofreundlicher Ansatz seinen Wert steigern könnte. Bitcoin hat kürzlich die 100.000-Greenback-Marke überschritten. Kilburg warnte jedoch vor einem möglichen Rückgang und sagte: „Es ist ein altes Sprichwort, Gerüchte zu kaufen und Nachrichten zu verkaufen.“ Wenn die US-Regierung nicht in den ersten 100 Tagen Bitcoin kauft, werden wir einen Rückgang bei Bitcoin erleben.“

Der Wert des US-{Dollars} gegenüber den Hauptwährungen stieg von Januar bis April 2017 und zeigte nach Trumps Wiederwahl ähnliche Muster. Boockvar prognostizierte, dass diese Greenback-Rallye an Schwung verlieren könnte, und erklärte: „Ich habe das Gefühl, dass Trump einen schwächeren Greenback wollen wird.“ Hogan wies darauf hin, dass ein Rückgang des BIP in den USA auch die Stärke des {Dollars} begrenzen könnte.

Dennoch zeigte sich Kilburg optimistisch, dass der Greenback weiter steigen könnte, obwohl er erklärte: „Wir werden keinen weiteren Anstieg um 10 % erleben, es sei denn, wir sehen etwas Massives in Bezug auf die Zölle.“

Renditen von Staatsanleihen angesichts sich ändernder wirtschaftlicher Bedingungen

Seit 2017 sind die Renditen von US-Staatsanleihen deutlich gestiegen, wobei die Rendite zweijähriger Staatsanleihen zuletzt bei etwa 4,283 % und die Rendite zehnjähriger Staatsanleihen bei etwa 4,623 % lag. Anleger gehen davon aus, dass die 2-Jahres-Rendite wahrscheinlich stabil bleiben wird, was die erwartete Geldpolitik der Federal Reserve widerspiegelt. Hogan erklärte: „Der Zweijahreszeitraum spiegelt wahrscheinlich weiterhin wider, wie wir die Geldpolitik der Fed interpretieren werden.“

Die 10-Jahres-Rendite, die die allgemeine Wirtschaftswachstumsstimmung widerspiegelt, könnte sich zwischen 4,25 % und 4,75 % einpendeln. Kilburg erklärte, dass es zu einer vorübergehenden Versteilung der Zinsstrukturkurve kommen könnte, da Anleihegläubiger aufgrund des Risikos höhere Renditen anstreben könnten. „Ich glaube tatsächlich, dass wir im 10-Jahres-Bereich kurzfristig eine Bewegung über 5 % erleben werden. Dann wird es zu einer Neuausrichtung einiger der größten institutionell positionierten Treasury-Inhaber kommen“, fügte Kilburg hinzu.

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Hervorgehobener Bildnachweis: Kerem Gülen/Ideogramm

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