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

如果您想要理解业务问题,并能够解释数据并沟通其背后的故事,那么倾听和真正考虑每个涉众观点的能力是至关重要的。拥有良好的沟通技巧也将帮助数据科学家吸收反馈,以微调算法,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他们?”
  • “他们可能会遇到意外后果吗?”

提前考虑这些和其他问题可以增加项目成功的可能性,并有助于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之前的APEX创新职位.为了避免这个陷阱,数据科学家在他们训练的每个算法中加入多样性是至关重要的。最好的方法之一就是保持开放的心态,不断地从不同背景的人那里征求意见。

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