「Spotifyのデータサイエンティストによるインサイトを効果的なアクションに変えるためのガイド」
Guide to transforming insights from Spotify's data scientists into effective actions
テック業界におけるデータサイエンティストの最初の年の記録
仕事を意味のある結果に変えるための最強のスキルコンボ
数ヶ月間、一心不乱にプロジェクトに取り組み、その成果物の一部または全部が棚上げされるという状況を想像してみてください。 多くのデータサイエンティストが直面するシナリオです。
私にも何度かそれが起こりました。最初にそれが起こった理由を疑問に思い、非常に苦い思いをしました。
これは通常、ビジネスの目標が変わると起こります。
プロジェクトが優先度を下げられ、あなたの貢献も同様になります。私の場合も同じでした。会社の賭けが変わることには何もできませんでした。
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他の場合は、利害関係者があなたの仕事をフォローアップしないことが原因です。
関係者があなたの洞察を理解できないか納得できない場合、関連性のあるメッセージであってもこれは起こる可能性があります。おそらくどこかでミスをしたためかもしれません。良いニュースは、これを防ぐためにできることがあるということです。
これも私に起こりましたが、具体的にどのようにミスをしたか、そしてライン上でどのようなスキルを身につけて洞察をアクションに変えたかをお伝えします。
データサイエンティストになるための公式は決して変わりません。それは非常にシンプルです – すべては次のようになります:
数学 + コード + ビジネスの知識 + ソフトスキル = データサイエンティストの公式
それだけです。特に「ソフトスキル」の部分が少しクレイジーです。プロジェクトの範囲のすべての段階で重要な役割を果たし、洞察を提供し、それらがアクションに変わることを確認する際にはさらに重要です。ただし、公式は簡単ではありません。
(また、もしもあなたがジュニアデータサイエンティストであるなら、私自身の経験を元にしたSpotifyでのトップ5の重要な教訓については、以下の私の記事もぜひご覧ください)
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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