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雷达卡
想象一下，您是公司中的第一位数据科学家，可能是在工业公司，旧工业之一，旧经济分支中。那么，你是独角兽。基本上，您是从头开始进行数据科学的：您必须介绍，解释，促进和建立数据科学。为了管理这项艰巨的任务，敢于简单！
三年前，我正好在这里-在传统的，古老的工业公司中，是第一位，也是一段时间以来唯一的数据科学家。挑战是开始。他们都说，要从低落的果实开始。对于数据科学家而言，低挂的果实是KPI和其他指标，报告，仪表板，历史分析。但这是事情。一方面，您对机器学习项目的想法，对高级，高级方法的培训，这些都是您真正希望应用的。另一方面，正在进行但尚未完成的数字化转型，数据混乱的现实使人们无法完全了解您的工作，也不知道有什么可能。为了克服这种低落的水果困境，我需要摆脱我那有点势利的学术眼镜。
从低落的果实开始有很多原因。最重要的是，这些用例可帮助您了解业务模型。这是每个数据科学家在任何公司都应始终采取的第一件事。深入研究业务模型可帮助您访问您的贡献，高影响的用例和项目，业务价值。有时应用的方法等于商业价值。但不幸的是，对我们而言，方法亲密的人，公司的组织需求仅取决于任何项目或用例的业务价值，而不能确定方法。仪表板和报表之类的应用程序相对来说生产起来相对简单，即使很耗时，对公司也有很大的影响。而且，它们易于沟通。特别，如果您的公司正处于数据科学之旅的开始，那么高业务价值和项目良好的沟通相结合将帮助您促进和建立数据科学。人们会认识您，建立网络，并与利益相关者建立信任。这将推动数据科学在您公司的发展，以及您的个人成功和即将来临的复杂项目。
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