Non essere uno scienziato dei dati se… |  di Zijing Zhu, Ph.D. |  Marzo 2024

 | Intelligenza-Artificiale

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La mia comprensione del ruolo dopo aver lavorato per più di tre anni

È passato un po' di tempo dall'ultima volta che ho chiuso il Leggi con me serie. Durante questo periodo, ho festeggiato il capodanno cinese con i miei genitori in Cina e ho effettuato una verifica delle prestazioni di metà anno con il mio manager. Mentre io ho vloggato la mia esperienza in Cina con un videoNon ho ancora raccolto il feedback che ho ricevuto dalla mia revisione delle prestazioni, che sarebbe una grande opportunità da condividere in questo articolo. Dopotutto, a poche settimane dal mio terzo anniversario di lavoro, sono arrivato a un buon punto per riflettere su ciò che ho imparato lungo il percorso. Sebbene il titolo possa sembrare un clickbait, è un riepilogo di ciò che ho imparato finora dal mio viaggio.

È molto comune averlo sindrome dell’impostore durante le fasi iniziali della carriera, spesso dubitiamo di essere qualificati per offrirci questo lavoro. È particolarmente onnipresente nel settore tecnologico perché è un campo in rapida crescita. Alcuni algoritmi utilizzati l’anno scorso potrebbero essere già obsoleti. Tutti rincorrono le ultime parole d'ordine, il che può creare molto stress alle persone in cerca di lavoro e a chi lavora.

Non c’è modo di sbarazzarsi di questo senso di indegnità senza mantenere una mentalità di crescita. Una mentalità di crescita crede nella capacità di sviluppare e migliorare l’intelligenza attraverso il duro lavoro, l’apprendimento e la perseveranza nel tempo. È l’opposto di una mentalità fissa, che crede che abilità e intelligenza siano tratti innati e immutabili.

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Gli individui con una mentalità di crescita hanno maggiori probabilità di accettare le sfide, persistere nonostante le battute d’arresto, vedere lo sforzo come un percorso verso la maestria e imparare dalle critiche.

Un trucco che ho trovato utile per mantenere una mentalità di crescita è “fingere finché non ce la fai”. Potrei non essere molto bravo a fare A o utilizzare B, ma credo di poterlo padroneggiare in seguito attraverso l'autoapprendimento, l'apprendimento dagli altri e fare pratica.

Fonte: towardsdatascience.com

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