不言而喻,数据科学家必须具有先进的技术和分析能力。但这些不是唯一需要成功的技能。由于人工智能(AI)处理人们在现实世界中斗争的问题,众多软技能对帮助数据科学家获得新的想法,见解和思维方式来说也至关重要。软技能也在帮助数据科学家在企业范围内传达其结果的重要作用,而且反过来加速了该计划的好处。

考虑到这一点,请阅读一些必备的软技能来培养您的数据科学团队。

沟通

如果您想了解业务问题并能够解释数据并传达它背后的故事,请聆听和真正考虑每个利益相关者的观点的能力至关重要。拥有良好的沟通技巧还将帮助数据科学家吸收反馈,以便进行微调算法,并确保他们正在解决正确的问题。

同情

同理心对看其他人的角度来说至关重要。通过一种同志方法,数据科学家可以评估以下问题:

  • “各种商业单位的痛点是什么?”
  • “潜在的解决方案将如何影响它们?”
  • “他们可能会遇到意外后果吗?”

考虑到这些和其他问题提高了项目成功的可能性,并有助于推动立即采用新的解决方案或方法。

团队合作

预计数据科学家将与同行以及软件工程师,项目经理以及项目中涉及的其他角色密切合作。因此,与他人合作,合作和合作的能力是关注的重要技能。

开放式

我们已经审查了算法偏差的挑战以前的创新帖子顶点。为了避免这种陷阱,数据科学家将多样性纳入他们训练的每一种算法是至关重要的。这样做的最佳方法之一是保持开放的思想和不断征求的人与不同的背景。

企业思维

企业正在成为越来越多的数据驱动,并遵循数据科学家应作为业务团队的一部分运作。通过商业镜头查看数据问题可确保结果经过优化,以驱动积极的业务结果,帮助公司维持竞争优势,并加速数据驱动的洞察力。

有关这些软技能的更多信息以及如何在组织内培养它们,请看看这一点福布斯文章