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超越技能：释放数据科学家的全部潜力
图片由作者通过 DALL-E / OpenAI 创建。超越技能：释放数据科学家的全部潜力。通过赋予数据科学家超越技术任务的能力来推动创新和战略洞察，释放数据科学家的隐藏价值。[本文转载自 O’Reilly Radar]简介现代组织将数据视为推动效率、增强决策能力并为客户创造新价值的战略资产。整个组织（产品管理、营销、运营、财务等）的团队都充满了关于数据如何提升业务的想法。为了将这些想法变成现实，公司热切地聘请数据科学家来发挥他们的技术技能（Python、统计、机器学习、SQL 等）。尽管热情高涨，但许多公司的数据科学家利用率却远远不足。组织仍然只专注于雇用数据科学家来执行现有的想法，而忽视了他们带来的更广泛价值。除了技能之外，数据科学家还拥有独特的视角，使他们能够提出自己的创新商业理念 — — 这些理念新颖、具有战略性或与众不同，不太可能来自数据科学家以外的任何人。错误地关注技能和执行可悲的是，许多公司的行为方式表明他们对数据科学家的想法不感兴趣。相反，他们将数据科学家视为一种资源，仅用于他们的技能。职能团队提供需求
来源:走向数据科学超越技能：释放数据科学家的全部潜力。
通过使他们超越技术任务来推动创新和战略见解，以释放数据科学家的隐藏价值。
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在这里简介
现代组织将数据视为提高效率，提高决策并为客户创造新价值的战略资产。在整个组织中，产品管理，市场营销，运营，金融等 - 团队都充斥着有关如何提高业务的想法。为了使这些想法栩栩如生，公司急切地雇用数据科学家的技术技能（Python，统计，机器学习，SQL等）。
尽管有这种热情，但许多公司的数据科学家却大大不足。组织仍然专注于采用数据科学家执行先前存在的想法，忽略其带来的更广泛的价值。除了他们的技能外，数据科学家还具有独特的观点，使他们能够提出自己的创新业务思想 - 新颖，战略性或差异化的想法，并且不太可能来自数据科学家。
放错了关注技能和执行
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利用独特认知库的想法
认知曲目是个人可以借鉴思维，解决问题或处理信息的工具，策略和方法的范围（Page 2017）。这些曲目是由我们的背景塑造的 - 教育，经验，培训等。特定功能团队的成员由于共同的背景而经常具有类似的曲目。例如，营销人员被教授诸如SWOT分析和ROA之类的框架，而金融专业人士则学习ROIC和Black-Scholes等模型。
SWOT分析 ROAS ROIC 黑色choles 新闻供应商模型 旅行推销员问题 生日问题 o（n²） 从数据中观察到的想法 ROAS ROIC 黑色choles 新闻供应商模型 旅行推销员问题 生日问题