什么是数据科学团队的技能框架
还没发文章的小羊
2024-09-20 12:57:30
来源于Jose Parreño
对于那些领导数据科学团队的人来说，以下是6项重要的能力，它们能客观、公正地区分初级和高级数据科学家。2021年，365 DataScience 对成千上万个LinkedIn个人资料进行了一项研究，了解数据科学领域的趋势。几个突出的发现是：“很少有人（不到2%）在同一份工作上待超过5年”和“我们研究中的数据科学家的平均在职时间是1.7年”。幸运的是，我的团队中没有看到这种高流动性，但我认识的许多数据科学家大多认为“角色不清晰”是他们面临的三大挑战之一。如果你觉得这种情况在你或你的团队中发生，希望这篇文章能帮助你构建一个适应性强、公平且稳健的能力框架，来解决这种角色不清晰的问题。
首先，为什么我们需要一个技能框架？
框架是一种沟通工具，用来明确团队中不同角色或级别所需、被重视、认可和奖励的行为。例如，初级数据科学家的期望应该与首席数据科学家不同。对于两个类似的高级数据科学家，一个是个体贡献者，另一个是管理者，期望也应有所不同。
如果你在领导一个数据科学团队，我敢保证你会被问到这样的问题：“我如何晋升到下一个级别？”、“我需要做什么才能获得更高的奖金？”或者“我做了所有要求的事情，为什么没有得到应有的奖励？”作为团队领导者，你必须能够以公平和稳健的方式回答这些问题。你不能在第一季度说一套，第三季度又说另一套。对一个下属有效的标准，也必须对其他下属有效。纵向和横向的角色都需要定义清晰，并对每个人透明。总之，你需要一个坚实的能力框架。
让我引导你了解我构建能力框架的思路。自然，我将重点放在数据科学领域，但希望这对其他领域也有用。
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