一个数据科学负责人眼中的数据科学：太无聊了!

3.4 应对突发事件(10-50% 的时间)

对于任何交付团队的经理来说，这都是一场噩梦，而不是数据科学。不管时间线是怎么安排的，总会有事情发生，让你偏离正轨。具体来说，这些突发事件可以分为三类：a)外部问题，如范围更改、上游系统依赖性和客户投诉;b)内部团队问题，如恼人的 bug 需要比预期长得多的时间才能解决;人们需要过渡来适应新的工作内容得到新的工作;人员配备，性格冲突等，C)我自己的无知等等其它问题。

期望：从头到尾按部就班;来自客户、老板和团队的热烈掌声和拥抱。

现实：意想不到的事情通常发生在最不方便的时候。没有什么万全的办法来避免这些问题，这令人沮丧。

应对机制：1)将项目的时间线乘以 2-2.5 倍，以便在涉及到深层次的技术问题或跨团队活动时留出足够的缓冲空间;2)在内部设定进度时要有紧迫感;3)我在脑海中大声发誓，好吧，在适当的情况下，有时会口头发誓;4)呼吸、微笑和倾听，5)与团队一起探索所有可能的选择，并根据可行性、需要的努力和阻力确定优先顺序，6)如果这些都不起作用，不要等待，寻求帮助!7)执行。其中许多机制本身并不是应对机制，但它们是良好的做法，且一直运作良好。

4.总结

我想强调的是，每个人都需要有一个应对机制。

所有这些都是想告诉你，现实世界的数据科学是困难的。有志于从事 ML 职业的人应该认识到，除了建立模型之外还有很多事情要做。你最终会感到无聊和沮丧，就像你对任何职业一样。这是正常的。但最重要的是，你应该建立一个应对机制，这样你就可以长期留在这个游戏中，享受一路上的小奖励和最后的胜利。

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（编辑：西安站长网）

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