133 | 职场话题:当数据科学家遇见产品团队
洪亮劼
该思维导图由 AI 生成,仅供参考
我们在之前的分享中已经聊了数据科学家应该具备的基本能力,主要是希望从机器学习、统计知识、系统知识等方面给你一个完整的基本知识框架。然后我们聊了一些数据科学家的高阶能力,主要是能够通过分析产品、建立产品的评估体系以及对产品的长短期目标进行建模来系统性地提升产品性能。
今天我们就把话题从数据科学家和人工智能算法工程师自身的修养和提升,扩展到一个更大的范围,那就是在职场中必然会遇到的发展和协作问题,我们来聊聊数据科学家和产品团队的关系这个话题。
作为数据科学家或者算法专家,不知道你有没有遇到过这样的场景:
你正在开发最新的推荐算法,产品经理找到你说,希望给在北京的女性用户推荐一款红色的高跟鞋;
你正在研究如何使用最新的深度学习技术来提高搜索结果,产品的设计师告诉你,产品团队现在决定在近期做一个推广,需要在搜索结果上方展示一个很大的条幅,使得整个搜索页面往下移动了不少;
你正在给公司的广告系统设计新的模型,产品的营销人员告诉你,这周需要展示给用户的折扣信息,广告位从以前的 6 个变成了 3 个。
相信类似的场景你应该不陌生。这也就是我们今天要探讨的问题,数据科学家如何在一个更加广阔的环境中协作。
数据科学家和产品团队的关系会出问题吗?
数据科学家和产品团队究竟有着怎样的关系呢?先理清楚这个问题,我们才能去探讨这样的关系会有怎样的互相依赖以及可能存在的问题。
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数据科学家和产品团队之间的协作关系是职场中常见的挑战之一。本文深入分析了这一关系的重要性,并提出了一些实用的建议。作者首先介绍了可能出现的问题和互相依赖,强调了数据科学在产品团队中的重要性。针对这一关系,文章提出了建立良好关系、教育团队成员、理解产品效果的复杂性和组合性,以及利用人工智能和数据科学帮助产品团队的建议。通过这些建议,读者能更好地理解和应用这些观点。文章以一个思考题作为结尾,引发读者思考和讨论。整体而言,本文通过深入分析数据科学家和产品团队之间的关系,强调了数据科学在产品团队中的重要性,并提出了一些实用的建议,使读者能够更好地理解和应用这些观点。
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- 何涛(Louis)第一:我会考虑该营销方案对于算法上改动的难度和时间。做一个可行性分析 第二:如果有类似营销方案的案例,如果有成功案例会倾向于尝试新的营销方案实现。 不成熟的想法,还望请老师指正~2020-06-151
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