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不知道大年夜家以前听没据说过“10x Developer”这个词，如不雅你连听都还没据说过，那可真是时刻推敲放弃本身的法度榜样猿事业了。就像传说一样，一些法度榜样猿的┞方斗力能达到同业的10倍，也就是说一个10x法度榜样猿可以或许调换一个10人的开辟团队。

以下正文

H. Sackman，W. J. Erikson和E. E. Grant在1968年进行了一个叫做“比较在线和离线编程机能的摸索性实验研究”的实验，发明法度榜样员在完成写代码的义务上有很大年夜的时光差别。

比来我在PyData Seattle(https://pydata.org/seattle2017/)揭橥了一个关于若何经由过程借鉴开辟社区的提示和桥绫桥来进步数据科学技能的主题演讲。这些建议将赞助开辟者成为一名异常受团队成员和其他人迎接的数据科学方面的老司机。

这篇文┞仿分为五部分，个中包含：

• 10x开辟者的汗青和争议
• 项目设计
• 代码设计
• 工尴尬刁难象
• 临盆模式

当然，如不雅你想不雅看原始演讲的视频，可以点击这里

10x开辟人员，顾名思义，就是比通俗开辟人员临盆力赶过10倍的人。

一个10x的开辟人员，不只是能在一准时光内比通俗开辟人员临盆更多代码，还能像boss一样调试bug，代率攀里的bug也更少。因为他们会测试代码，指导初级开辟人员，编写本身的文档，并且拥有很多其他技能来让本身超出仅仅知道若何写代码的境界。

固然该实验拔取的被研究人员平均开辟经验已经达到了七年之久，但互相之间的时光差别却能达到惊人的20倍。

固然关于到底存不存在10x开辟人员如有着广泛的┞幅论，但本文重点存眷的不是这些，而是存眷开辟人员，若何经由过程大年夜那些经验丰富并且被认为开辟速度更快的人那边获得的提示和桥绫桥，成为一名更有临盆效力的数据科学家。

你得真正懂得营业

不管你是为教导、生物技巧照样金融公司工作，都应当至少对解决问题的营业有一个比较深刻的懂得。

为了有效地沟通数据分析背后的故事，你应当懂得是什么在驱动营业，并且懂得营业目标。

本篇文┞仿我们就针对数据科学，来谈一谈若何才能成为一名传说中的10x老司机。本文作者重要大年夜事数据发掘及处理方面的开辟工作，是西雅图女性法度榜样员俱乐部PyLadies开创人，曾在PyData Seattle 2015上做过关于经由过程天然说话处理和机械进修查询拜访取户体验的主题演讲。

例如，如不雅你负责优化食物卡车的地位，那么你就须要懂得客流量，竞争，该地区产生的事宜，甚至气象。你须要想懂得公司为什么要优化地位。可能是因为公司要增长现有卡车的发卖量，或者是想要增长卡车数量。

哪怕你可能是今天在搜刮网站工作，明天就到了金融公司去当数据科学家，你也应当为了使你的分析与好处相干者相干知道是什么让营业成为可能。

你还应当懂得你地点项目标营业流程，例如知道谁须要签订最终结不雅，一旦你负责的部分完成，数据模型被传递给谁，以及预期的时光表是若何安排的。

最后，你应当确保你知道这个项目标好处相干者是谁，并且可以或许向不懂技巧的好处相干者疏解白这个项目实际的效不雅。就像是成为教导工作者一样，并可以或许向不懂技巧的好处相干者疏解白为什么杀青目标可能须要比他们预期的更多时光或资本。

当你懂得了好处相干方的目标，并可以或许确保你沟通技巧，专业常识和建立解决筹划所需的时光，那么你在你们公司的价值必定会变得更大年夜。

你得真正懂得数据

懂得营业很重要，懂得数据更重要。你须要知道数据该如何提取，何时提取，谁负责质量控制，为什么数据会可能存在差距(例如供给商的变更或提取办法的变更)，什么可能会损掉，并且哪些其他数据源可以被添加进来以创建一个更精确的模型。

这真的须要你去和不合的团队交谈，并且赓续地提出问题。不关键怕问他们正在做哪些工作，也不关键怕跟他们评论辩论你正在做哪些工作，因为你永远不知道大年夜家是不是在做反复的工作，或者他们是否有一个更干净的版本的数据，而这恰好是你须要数据。如许可以节俭你大年夜量萌芽数据库的时光，例如对SiteCatalyst进行多个API调用。

为什么在项目设计过程中多花费一些时光和精力可以让你成为10x数据科学家?

• 你只须要做那些须要完成的工作(在写代码之前已经思虑过)，如许就可以快速完成项目，因为你会削减工作量!
• 经由过程在客户/用户认为他们须要的器械和他们真正须要的器械之间发明不合，你就能把本身定位成这个范畴的专家和共鸣的制订者。
• 你会巩固本身对问题的懂得，大年夜而减小犯那些重大年夜缺点的几率。

你得懂得代码设计

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本文标题：如何成为一名顶级战斗力的数据分析师？

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