hi大家好我是JC，我是在三年多以前本科毕业的就直接在美国工作了，以前是在金融行业，现在是在科技行业做data scientist啊。那今天主要是想和大家分享一些从学生身份转换到职场身份这样的一个过程当中，我们主要需要提高哪些素质和技能，算是给data应届生的一个职场第一课。
我们先从heartscales开始说起，首先对于已经拿到offer的小伙伴来说呢，我觉得大家应该有信心。因为面试的基本目的就是通过heartscales去筛选候选人，那如果说你已经拿到了offer就证明了，其实你已经具备了公司所期待你所拥有的大部分hard skills。那对于还在找工作的小伙伴来说其实data相关的岗位主要就是要求以下的一些hard skills，比如包括Python、统计知识以及一些knowledge，像AB testing machine learning还有product sense。那大家也可以把找工作准备面试这样的一个过程，当做是一个夯实和提升自己heart skills的一个机会。
另外一个Tips其实是我觉得大家在入职后的头1到2个月内，应该去尽快的熟悉内部的工具和技术站，了解清楚背后的细节和原理。尽管我们可能没有一个立即需要去做的一个任务或者项目，这样做好处是这些工具和技术站其实是我们长期需要依赖的东西，那在刚入职的1到2个月内，我们会有这样一个新人光环。
那这样的一个情况下我们多问问题往往会获得更多的包容和帮助，那么说完了hard skills，我们再来说一说soft skills。首先我觉得对于职场新人来说最重要的一点就是要做到踏实靠谱。那这里其实有两个比较核心的素养。第一个就是责任心，那作为学生的话我们更多只是为自己负责，我们考试成绩好坏、GPA高低主要是影响自己的发展。但是在工作当中我们的产出可能会影响一个团队运行甚至是一个产品走向，所以说我们要有很强烈的意识，就要为自己的产出负责。
第二点其实是学习能力，尽管在工作当中我们不再有来自考试或者成绩这方面的压力，但其实我们也需要不断的去学习新的知识和技能，就包括我刚刚提到的掌握公司内部的工具和技术站以及当行业和世界发生了一些大的改变的时候，我们需要及时敏锐的去学习新的知识和技能，就比如说大家最近都非常关注的LLM以及更具体的一些工具像ChatGPT等等。
除了做到踏实靠谱以外，新人如果想成长的更快也需要去体现出自己可以独当一面的能力和潜质。那这里其实也是有两个比较核心的素养，第一个是我们的时间管理和prioritization这样一个能力，尤其是在Data相关的岗位上，我们日常工作中会遇到很多的ad-hoc request，这些临时的要求或者问题往往是我们无法提前预知的。但很多情况下有非常的紧急或者重要如何更好的去分配时间，给不同的任务设立优先级就是一个非常关键的能力。
那第二点就是我们deal with Ambiguity这样的一个能力，换句话说我们能否比较有效的去处理一些模糊、复杂、变量很多的这样的问题，尤其是在data的岗位上，我们很多stakeholder
都是来自于其他部门的合作伙伴，比如PM engineer、 designer等等，所以很多来自他们的问题或者诉求都是比较方向性比较笼统的，那其实是我们自己的责任去clarify他们究竟想要什么，了解清楚整个事情的来龙去脉和背景。这样我们才能有更好的一个计划和策略帮助他们去回答或者解决他们的问题。
那最后一个小的感悟想分享给大家，我认为作为data scientist，我们其实是一支产品团队当中最适合也最应该去做深度的理性思考的这样一群人，那在具体的工作当中我们其实多应该想一想why，而不仅仅是局限在或者沉迷于去研究how或者what，当我们有一个新的任务或者一个新的project需要去做的时候，我们应该多想一想为什么要做这样一件事情，它对我们的产品和用户究竟意味着什么，至于我们具体使用什么样的模型，什么样的工具，什么样的技术手段其实只是为了去更好的帮助我们回答这个问题。
