聊聊什么是理想的「资深数据分析师」？｜feat. 抖音面试200+的资深面试官/DS界著名评论家
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- Опубликовано: 24 июн 2021
- 资深数据科学家，尤其是analytics track，究竟需要什么能力，一直是一个迷。主要原因是analytics的能力太“软”，不像编程或者做model，有客观评价体系。说实话，以大多数公司的能力，可能都还没有让analytics发挥出价值，就更不要说有能力鉴别好坏了。
这期视频我们请来了数据科学界著名评论家-邹昕老师-和我一起聊一下资深数据科学家到底有那些方面的软实力，好的和坏的区别又在哪里。
邹昕老师经历过Discover，Facebook，Airbnb。两年前加入Tiktok，一年面试200+候选人。他自己公众号中有很多对DS的思考：www.1point3acres.com/bbs/thre...
这里是视频里我们讨论一些问题的例子：
- Modeling比Analytics高端吗？
- Senior Analytics的核心能力是什么？
- 面试中一些误区？
- 如何积累domain knowledge和product sense？
- 值得培养的junior有什么潜质？
- 理想候选人是什么样的？
多的不介绍了，视频保证干货满满，正本清源。希望能帮这条路上的小伙伴鉴别清楚自己价值所在，带着好奇心，去做有意义的事情。 
Наука
![NoCap - Maliboo [Official Music Video]](http://i.ytimg.com/vi/FUV7E0QyniU/mqdefault.jpg)
帮课代表做课代表：
和邹昕老师的对谈
DS看重的能力：
1. Domain knowledge + product sense
1. 第一性原理出发，用户出发
2. 常识+逻辑出发 积累经验
3. (domain) product sense
1. 实践经历+总结
2. 挑战复杂问题，事后总结复盘
1. Framing and operationalization
1. 不要看太多面经
2. 同1 解决复杂问题和复盘
2. Influence without authorization
3. Build up a team, share the experience
1. 分享好的方面，改进队员坏的方面
2. 潜力：curiosity + proactive + take feedback(growth feedback)
4. expertise
1. 对某一技术领域（广告，游戏，因果推断等）特别擅长
面试中欠缺
1. framing和业务场景结合
1. 没有理解清楚，不主动追问
2. 太套路，思考不够深入，没有总结元模型 而是直接套用
2. 针对新的问题
1. 能够提出解决方案
2. 能够良好沟通出解决方案
好的候选人（senior) 经验可迁移，分析结合具体场景，能指出有潜力和没潜力的尝试的方向
感谢孙老师带飞，聊的很开心，希望对听众有帮助！
给邹老师打call!
非常深刻 感谢双方大佬！
Xin哥，之前有在LinkedIn reach out你，感谢上次的建议！又看到你了，请问一下这里的senior大概指得是对L5的要求？(各个公司对Senior定义不太一样，好奇这里大概是接近什么职级)
@@jimmychen9821 high end L5+
很好的分享啊，支持加油做下去！
1. Domain knowledge + product sense
2. Framing and operationalization
3. Influence without authorization
4. Build up a team, share the experience
5. expertise
邹老师，哈哈哈，几年前就关注了
非常感谢！讲的太好了。
终于见到邹老师本尊了
谢谢分享！
多谢分享！
都有講中重點！ 謝謝🙏 學到了
Watching and mark first!
最后说的提到了重点。最好的候选人就是在别的地方已经做过相关的内容了。这也确实是Senior的头衔应该有的意义。
有靠谱相关经验肯定是加分的，但是数量有限。大家在senior跳槽的时候，也会想跳去不同行业
学到了！！！
2:08 找工作 4:30 Madeline versus analytics 5:24业务 6:06 推项目能力 6:19 AS RS 7:40 核心能力：业务理解，方向变窄。 8:30 问题变实 9:04 影响别人 10:37 引导别人 11:46 framing and operationalization 11:51 4. 带新人 12:42 5. 某领域特别擅长 13:51 6. Framing方面，好的和不好的常见pattern 19:59 product sense 23:19 coaching
19:59 produce Sense
27:25 集合具体场景
感谢邹老师的分享！“modeling比analytics更高端吗？” 等这个问题的分析等了好久了
活捉大佬！
说的太对了。自己的思考模式就是公司带来的。对我自己说的 是找借口吗 不是吧多少是有影响的
看了几期，内容很好，但为什么音频质量都这么次？能不能改进一下？
绝对干货！有个问题🤗 我现在实习的公司还满大的，所以当然有很多数据可以给我捣腾， 不过我觉得我的EDA 来来回回就是那么几个图。 请问还有没有什么关于EDA的视频和书籍推荐。 还是说因为有可能是我hypotheses 的原因，不管我拿到的是哪个database 的数据， EDA就只能来来回回的这样了😭
你做的事情应该是business决定的 而不是手上的数据决定的
@@kedaibiao 我还正想补充是传统行业。因为刚刚在看你的另外一个视频 👻
邹老师yyds!
感谢高质量的分享！15:08 first principle 指的是啥？
jamesclear.com/first-principles
9:16 有個疑問，DS不寫production code是指analyst職位嗎？那analyst實際職責是什麼呢？謝謝
好问题。不写production code是不写像software engineer那样，可以直接进入production的代码。但是还是会写很多分析类的code。
职责就是通过自己的分析，引导产品的方向，让大家一起做出更好的决定。
连面试机会都没有怎么办😅
博主是不是有知乎账号，我好像在知乎上看到过你
是
什么是“推项目”？
如果不知道这个的含义的话，那大概率是工作中还用不到
我猜是專案管理或是銷售業務
@@coladock 是“推动项目前进”/"drive project forward"
@@coladock 专案管理是project management吗？
@@TianxiaZhou yes
邹老师也去虾图啦
是我去了湾区
@@kedaibiao 典型的混淆了 assumption 跟 hypothesis？😂
感觉课代表一直在圆场hh
收货很大！
## 面试官看的东西有什么变化
现在更加侧重：业务方向。business model是否匹配
## Modeling比Analytics高端吗？
senior差别不多，级别上升，不同岗位重合越来越大
Analytics入门容易，进阶难
## 推项目能力，modeling需要吗
找到问题，找到数据，找到model
## Senior Analytics的核心能力是什么？
1. 行业、产品本身的理解 Domain knowledge + product sense
2. 虚的问题去一步一步明确，变得更加实际问题，拆分成可以用数据去解决的问题 Framing and operationalization
3. 推动业务团队 Influence without authorization
4. 如何去build up团队，经验分享junior减少弯路
5. 某个角度特别擅长，如增长、实验 expertise
## 如何更好去推动
让别人觉得这个东西是他想出来的
## 面试中的一些误区
从框架开始是好的开始，不要忽略了真正的问题，框架能力和场景结合，不要太套路了
面试的时候，能不能有互相的input
问题背后的why是什么
## 如何积累domain knowledge和product sense？
一些多年工作的人也没有dk的原因：
1. 工作内容或场景简单
2. 却少思考为什么这么做，好奇心
## coaching的tips
1. 有没有去coaching的动机
2. 分享
## 值得培养的junior有什么潜质？
1. 好奇心
2. 愿意花功夫
3. 愿意去寻求feedback
## 理想候选人是什么样的？
1. 框架能力和场景结合，不要太套路了，面试是工作的模拟，拿到新问题，希望给出解决问题的思路
2. 在以前的工作中也遇到过，有过往经验，有些以前的经验，能不能transfer到新的场景
3. 沟通效率高
同在IEG做DS，立正老师加油！