哥大Jace笔记：
全栈数据人才养成攻略

如果你想成为一名顶尖的数据人才，但又不知从何下手，这份来自哥伦比亚大学数据科学在读学生Jace的学习笔记，将为你勾勒出清晰的技能图谱，并揭示驱动成功的职业素养与产品思维。

核心技能版图

SQL、Python、因果推断与深度学习

精通复杂数据处理，构建“好看又好用”的数据看板。

&

熟练运用于EDA、机器学习建模，挖掘业务洞察。

因果
推断

从“发生了什么”到“为什么发生”，理解AB测试与离线数据因果关系，真正驱动业务决策。

从NLP基础方案入手展示价值，并对数据仓库建表和工作流了然于胸。

“分析一针见血，挖insight直接掘地三尺”

立场中立、动机纯粹与全局视角

服务业务，也敢于指出潜在问题，做业务的“侦探”和“诊断师”。

避免沦为“撕逼工具”，坚持说正确的话、做正确的事。

从更高层面理解业务价值，主动拓宽分析边界以推动决策。

识别认知偏差和逻辑谬误，并能坦诚清晰地表达复杂问题，是专业素养的关键。

BA+DA+PM
+DE+MLE

同理心、想象力与逻辑的融合

借鉴张一鸣的理念，Jace将PM思维总结为：

“同理心是地基，
想象力是天空，
中间是逻辑和工具。”

这种跨领域的思维融合，使得数据科学家能够更好地连接技术与业务，驱动创新和增长。

全栈数据人才的核心画像

成为一名全栈数据分析师/科学家需要掌握SQL、R、Python三大语言，并精通EDA、ML建模。

因果推断是区分普通数据分析与高级数据科学的关键能力，能支持更深层次的业务决策。

优秀的DS需要具备立场中立、动机纯粹、视角全局的职业素养。

借鉴产品经理的思维模式，强调同理心、想象力和逻辑的结合，能提升数据分析的价值和创新性。