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对于刚刚踏足数据科学领域的开发人员来说，谁都希望尽快成长为独当一面的专业数据科学家 / 工程师。但面对五花八门的技术选项、业务需求和岗位职责时，即便是有一定经验的大数据开发人员也很容易迷失方向。
无论你主攻的方向是 ETL 还是 Hadoop，无论你熟悉的语言是 Java 还是 Python，感兴趣的是研发还是运维，需要关注的核心内容是不变的。总结起来，数据科学学习的关键在于:业务能力、管理能力、技术技能、架构技能和沟通能力。这五大能力仿佛神话中降妖除魔的“钉耙”一般，打磨好这些能力，数据科学的职业生涯自然就会一帆风顺。
要打造自身高水平的“钉耙式”技术栈，典型的方法是“向前看”和“向后看”。所谓“向前看”，就是根据自身的职业目标拟定发展路径，调研所需的各项能力，了解技术前沿发展趋势，并就自己的弱项进行学习强化，逐渐构筑通向目标的技能“天梯”。
而“向后看”则指的是根据以往的工作内容与实践经验做深度复盘总结，找出自身的问题和不足，探索可能的优化方向，再做针对性的查漏补缺。例如，作为 ETL 工程师，上一个参与的数仓项目都涉及哪些技术细节？源系统、ETL 服务器和目标系统都有哪些组成部分？操作步骤有哪些瓶颈和亮点？
无论是向前看还是向后看，都需要把握的一个核心思想就是“数据价值”。任何技能、方案的最终目的都是要充分挖掘数据中潜藏的价值。以金融领域客户画像为例，为了从海量信息中描绘出符合需求的画像，首先要知道运用哪些数据可以更好地了解客户的消费、借贷习惯？如何高效地收集、处理这些数据？使用哪些工具可以获得最佳的成本产出比？始终牢记，无论是技术积累还是软性能力，终归要服务业务需求，立足于企业的价值实现目标。
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发表于 2021-6-30 22:18:12
