3 Mindset เปลี่ยนสู่การเป็นนักวิเคราะห์ที่ดีขึ้น

โหนดต้นทาง: 1013337

3 Mindset เปลี่ยนสู่การเป็นนักวิเคราะห์ที่ดีขึ้น

เมื่อเพิ่งออกจากโรงเรียนและพร้อมที่จะก้าวเข้าสู่องค์กรในฐานะพนักงานใหม่ที่มีทักษะและความรู้ที่พัฒนาขึ้นใหม่ หลายคนได้เรียนรู้ว่าสิ่งต่างๆ มักจะแตกต่างออกไปเล็กน้อยใน "โลกแห่งความเป็นจริง" เมื่อเปรียบเทียบกับมหาวิทยาลัย การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในแนวทางการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและเพิ่มความมั่นใจอาจช่วยให้คุณก้าวไปอีกขั้นและเร็วขึ้นอย่างมืออาชีพ


By บ็อบบี้ ปิเนโร, CEO และผู้ร่วมก่อตั้ง Equals.

“เพื่อที่จะประสบความสำเร็จได้ด้วยตัวเอง คุณจะต้องละทิ้งกรอบความคิดแบบพาสซีฟที่คุณได้เรียนรู้ในโรงเรียนและหันมาใช้กรอบความคิดที่กระตือรือร้นแทน โรงเรียนสอนคุณว่าการเรียนรู้มาจากการนั่งฟังและการบริโภค ปรัชญา: ไปที่ชั้นเรียน ฟังครู. ทำซ้ำสิ่งที่พวกเขาพูดในการทดสอบ นั่นเป็นเรื่องไร้สาระ

ความจริงก็คือการเรียนรู้เป็นกระบวนการที่ยุ่งเหยิง ปัญญาได้มาโดยการกระทำ และการบริโภคเป็นเพียงก้าวแรกเท่านั้น คุณต้องสร้างด้วย” ~ เดวิด เพอร์เรล

ฉันได้ฝึกสอนนักวิเคราะห์หลายคนที่เข้าหางานของพวกเขาในลักษณะเดียวกับที่เราสอนให้เข้าหาโรงเรียน ฟังครู. ตอบคำถาม. ก้าวหน้า.

ท้ายที่สุดแล้ว นักวิเคราะห์มักเป็นคนที่เก่งที่สุดในระบบพาสซีฟนี้ – ได้เกรดดีและผ่านการทดสอบที่ดี!

และมันก็เป็นความมึนงงแบบเดิมที่ผู้คนต้องตื่นขึ้นเสมอ

การเป็นนักวิเคราะห์หมายถึงการคิดอย่างมีวิจารณญาณเกี่ยวกับธุรกิจ หมายถึงการสร้างความคิดเห็นและข้อเสนอแนะของคุณเอง จากนั้นดำเนินการตามนั้น ไม่ว่าใครก็ตามในองค์กรจะพูดหรือคาดหวังอะไรก็ตาม

ฉันจะแบ่งปันการเปลี่ยนแปลงกรอบความคิดบางอย่างที่ช่วยฉันได้จริงๆ

  1. ผู้จัดการของคุณไม่มีคำตอบต่างจากโรงเรียนและครู ฉันสัญญา. หากคุณเต็มใจที่จะทุ่มเททำงาน ก็ไม่มีเหตุผลว่าทำไมใครๆ ก็มีความสามารถมากกว่าคุณที่จะเข้าใจธุรกิจของคุณ สิ่งที่เราทำในโลกธุรกิจส่วนใหญ่ไม่ใช่ ที่ แข็ง. ฉันไม่ได้ตั้งใจที่จะมองข้ามคำถามที่ท้าทายที่เราทุกคนต้องเผชิญในที่ทำงาน เพราะทุกธุรกิจมีความซับซ้อนในแบบของตัวเอง และการสร้างธุรกิจนั้นเป็นงานหนัก อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือการรู้ว่าคุณสามารถเข้าใจธุรกิจใดก็ได้เช่นเดียวกับคนอื่นๆ – ตราบเท่าที่คุณเต็มใจที่จะทุ่มเทให้กับงาน
  2. อย่าอดทนรอให้โปรเจ็กต์ที่น่าสนใจมาถึงโต๊ะของคุณ ค้นหาพวกเขาอย่างแข็งขัน วิธีง่ายๆ อย่างหนึ่งที่ฉันเคยเริ่มกะนี้ตั้งแต่เนิ่นๆ ในอาชีพ: ฉันเก็บรายการคำถามที่ยังไม่ได้ตอบทุกข้อที่ฉันได้ยินในการประชุม โทรศัพท์ รับประทานอาหารกลางวัน ฯลฯ ยิ่งฉันได้ยินคำถามมากเท่าไร สัญญาณก็ยิ่งสำคัญที่ต้องตอบมากขึ้นเท่านั้น . จากนั้นไปตอบคำถาม (หรือแก้ไขปัญหา) โดยไม่ถูกขอให้ทำเช่นนั้น
  3. เข้าถึงทุกการวิเคราะห์เสมือนว่าคุณเป็น CEO โดยท้ายที่สุดแล้วคุณคือผู้ตัดสินใจและรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ นี่เป็นฟังก์ชันบังคับที่จะทำให้คุณรวบรวมข้อมูลทั้งหมดที่จำเป็น พิจารณาทุกทางเลือก และยังคงเป็นกลาง เป็นเจ้าของผลลัพธ์อย่างเต็มที่

ขณะที่ฉันพัฒนาและฝึกฝนกรอบความคิดเหล่านี้ ฉันพบว่าฉันได้รับความรับผิดชอบและทรัพยากรมากขึ้นอย่างเห็นได้ชัด และฉันคิดว่าเป็นเพราะยิ่งคุณแสดงให้เห็นว่าคุณสามารถหาโอกาสและแก้ไขปัญหาได้มากเท่าไร คนก็จะยิ่งพูดว่า “เฮ้ เรามามอบทรัพยากรให้กับบุคคลนั้นมากขึ้นกันเถอะ!” ในการทำเช่นนั้น คุณทำหน้าที่เพื่องานที่คุณต้องการ ไม่ใช่งานที่คุณมี

Original. โพสต์ใหม่โดยได้รับอนุญาต

ที่เกี่ยวข้อง



เรื่องเด่นใน 30 วันที่ผ่านมา
เป็นที่นิยม
  1. หลักสูตรออนไลน์วิทยาศาสตร์ข้อมูล 6 อันดับแรกในปี 2021
  2. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกร ML เป็นพนักงานที่หรูหรา
  3. คำแนะนำสำหรับการเรียนรู้ Data Science จากผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยของ Google
  4. GitHub Copilot โอเพ่นซอร์สทางเลือก
  5. รากฐานทางเรขาคณิตของการเรียนรู้เชิงลึก
แบ่งปันมากที่สุด
  1. ทำไมคุณควรเรียนรู้ "Productive Data Science" และอย่างไร
  2. ไม่เพียงแต่สำหรับ Deep Learning เท่านั้น: GPUs เร่งความเร็ว Data Science & Data Analytics ได้อย่างไร
  3. บูตสแตรป Modern Data Stack ใน 5 นาทีด้วย Terraform
  4. วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย GPU (ไม่ใช่การเรียนรู้เชิงลึก) ด้วย RAPIDS
  5. มาเป็นวิศวกรวิเคราะห์ใน 90 วัน

ที่มา: https://www.kdnuggets.com/2021/08/3-mindset-changes-better-analyst.html

ประทับเวลา:

เพิ่มเติมจาก KD นักเก็ต