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作为编辑如何工作使我成为一个更好的数据科学家Danielle Boccelli.
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我最初被数据科学所吸引，因为它令人难以置信的潜力来解决多种复杂的问题，我认为许多人在今天作为数据科学家工作的许多人也是如此。鉴于几乎任何问题，可以组装数据集通过哪个洞察力可以收集到哪些洞察力并开发解决方案。因此，数据科学家是一种非常多样化的束，这可能是最有趣的好奇心和对解决问题的热情 - 而且我认为这是领域的最大实力。
然而，尽管我的同龄人的多样性，但我在花一些时间作为一个家庭母亲的时间后重新进入就业市场，我想知道我最近的经历是否将我作为申请人在数据科学职位上。具体而言，在将我的上次全日制作用作为数据科学家之后，我花了大约两年的技术编辑工作。我假设这种经验被招聘经理被认为是奇怪的 - 这是奇怪的，当被视为肤浅时 - 但它也很大影响了我对复杂信息的演示的方式，因此，它让我很多更强大的数据科学家。
在本文中，我想讨论数据科学中沟通的重要性以及与编辑眼睛观看技术信息的益处。
沟通在数据科学中的重要性在许多公司中，数据科学家跨越商业领域与技术领域之间的差距。通过这种方式，数据科学家类似于与客户和利益相关者合作的口译员，以定义业务问题，然后将这些问题转化为可以遵循的技术程序或研究研究，以才能获得洞察洞察力。通常，然后必须将这些洞察力重新翻译成可交付成果的语言和解决方案可以实现解决方案之前的技术可行性。
由于数据驱动项目的迭代和多学科方面，因此可能发生误区的许多点。
作为一个可以想象，这种定义，翻译和重传过程可以重复AD Nauseam作为项目的发展。此外，由于数据驱动项目的迭代和多学科方面，因此可能发生误解的许多点。因此，通信是项目流动和成功的关键。更具体地说，如果数据科学家无法从利益相关者提供的信息中蒸馏出特定的业务问题，那么他或她可能会浪费大量的时间和资源，探索似状的道路。此外，如果数据科学家不能清楚和令人信服地展示从分析中得出的见解，那么利益攸关方可能不支持实施提议的解决方案。
虽然数据科学家在业务和技术之间发挥着核心作用，但许多职位描述强调了熟悉数十种平台和方法的重要性，同时只保留一个或两个用于所谓的软技能，如书面和口头沟通。我认为这种不均匀性是不公平的两个原因：（1）如上所述，不准确地描绘了数据科学角色中沟通的重要性，并且（2）这意味着，虽然技术技能是艰苦的和基础的，但沟通技巧很容易获得，并且很重要。
软技能很难学习我是一个害羞的孩子，所以当我决定将化学工程作为本科生学习时，我发现了刻板印象的溶解，工程师是臭名昭着的沟通者。我假设，如果工程师被认为在沟通方面不好，那么通过成为工程师，我可以安全地留在羞怯的壳中。然而，在完成我的学士学位后，我决定在分析中追求（非常多学科）硕士学位，我很快意识到我必须放弃我贝壳的温暖和熟悉，沿着这个新的职业道路茁壮成长。在我的第一个学期甚至开始之前，在一周的长期训练过程中强调了分析中沟通和协作的重要性，在此期间，我的同事和我在审查该计划的背景材料时混在一起。
我对技术技能更为重要并且比沟通技巧更难以掌握的含义感到失望。
符合其多学科焦点，该计划托管了网络事件和关于常规课程内未涵盖的主题的讲习班。一个这样的研讨会 - 公共说出六周的课程 - 是我在研究生院期间的最困难的课程。每次我要说话时，我都非常紧张，当我想到我对小猫的爱时，我仍然有尴尬。（我不知道为什么我选择谈论小猫;我当时甚至没有小猫。）即便如此，我并不后悔我的参与，因为我对公众发言的恐惧并没有完全缓解，我现在在人群面前比我想象的更舒服地说话。
所以鉴于我的初始斗争沟通，当我看到所讨论的职位描述，当忽略以提及沟通时，我对技术技能更为重要并且比沟通技巧更难以掌握的含义感到失望。具体而言，作为最初选择令人恐惧的人际交往的舒适性的人，我知道，虽然我可以快速学习潜在的理论，但如果我没有，我无法通过软技能取得类似的舒适性花费更多努力来学习它们。
编辑视角的好处当我的丈夫和我从克利夫兰搬迁到费城时，他可以在家庭状态练习法律，我选择自由职业，而不是找到全职数据科学立场。我的初步计划是找到分析项目，但在长时间之前，我陷入了一致的工作编辑研究手稿。令我惊讶的是，我喜欢编辑这么多，因为这是我唯一的收入来源，这是两年的更好的部分。
考虑信息的方式 - 无论是口头还是视觉沟通 - 可以通过不同背景或技能的人不同地理解。
技术编辑以两种方式满足了我的好奇心：（1）我必须从计算，工程和数学等领域开始向上读取20个研究论文，（2）我有足够的空闲时间来探索长期被忽视的兴趣作为心理学。此外，我对语言学和通信产生了激情：我编辑的许多论文是由非正式英语扬声器编写的，并且有人令人着迷，看看英语是如何由不同母语的人以不同的方式杠杆杠杆;最终，我可以通过言语的节奏来告诉来自巴西纸的中国纸。然而，最重要的是，在编辑论文时，我被迫解释作者的预期含义，并将文本塑造成一个形式，以便提高依从性和清晰度。
对我来说，编辑过程突出了多种语方式，其中何种文字传达思想和巨大歧义的巨大力量来掩盖句子的含义。因此，虽然我不一定建议作为数据科学家的每个人投入到自由编辑的时间，但我相信所有数据科学家都可以从我作为编辑那里学习的同理心的课程中受益：向不同的受众传达复杂的想法，考虑信息的方式 - 无论是口头还是视觉沟通 - 可以通过不同背景或技能的人不同地理解。
结论最终，我厌倦了编辑。在两年的标志中，解码作者意图所需的大部分工作都成为第二种，编辑过程变得重复。因此，在编辑近2,000个手稿（通过婴儿期指导我的儿子）后，我将帖子作为编辑咨询数据科学项目。我没有专注于数据科学大约两年;然而，在第一个项目上工作时，我意识到我比以前的角色更加自信：我更好地听着客户，定义业务问题，并将这些问题转化为可行的计划，我能够对我的方法提供更强大的书面和口头解释以及我的工作结果 - 所有这些都是我归于通过编辑获得的沟通的升值。
因此，我对数据科学的道路有点奇怪，但我更愿意将其视为多样化，这是它最大的实力。
(本文由闻数起舞翻译自Christopher Tao的文章《The complex art of simple technical communication》，转载请注明出处，原文链接：https://towardsdatascience.com/the-complex-art-of-simple-technical-communication-4f19952d330a)
