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学姐导读：今天给大家分享的是我采访的第4位数据分析师，钱兵的成长故事。
钱兵是我的一位十年老朋友，目前在运营商行业做总监。同是社会学文科出身，钱兵却靠他的一身自学硬本领成为了AI研发总监。他的成长秘诀主要是技术硬+向上沟通机制。在他初入职场时，遇到了一位赏识他的领导，照耀了迷茫懵懂的他。而现在他自己变成那一束光，照耀更多的新人。
钱兵介绍：社会学硕士，咨询公司背景，目前是一家运营商单位的AI研发中心总监。
以下仅把涉及到的新人成长经验拿出来做分享。全文请参考：4/100数据人访谈：如何成长为领导信任的员工？
新人成长经验篇
要想成长为领导信任的人，要抓这两手
我说我的理解吧，因为大家都是从小兵开始做起的，当年都是被领导劈头盖脸，批评成长起来的。然后犯各种各样的小错误。时间长了，我自己总结的就是为什么不好，是因为跟领导的交互不好，沟通不好。领导交付完这个需求之后，自己以为理解了。我现在跟年轻的人交代也是一样的，很多做研发的人，他不擅长沟通。你跟他交代完需求之后问有没有问题，很多人说没有问题，我听懂了。做领导的期望小兵怎么做？就是跟领导沟通完这个需求之后要重复一下需求。跟领导确认您刚才说的几点需求，我复述一下。您想要得到一个什么样的结果，我跟您再确认一下。这个确认的环节很多人不具备，然后很多人也不擅长，或者很多人不敢跟领导确认这个事情。这个是我特别是希望新人要掌握沟通能力，是非常重要的。很多人听完需求之后就回去了，工作一周之后领导问他进度怎么样，他反馈那个进度，绝大部分人都得不到领导期望的结果。
这个是非常糟糕的，那如果一直这么持续的沟通下去，这个人很可能三年内要么被淘汰，要么不会成长很明显。这个是很可怕的事情，我自己深有体会这个事。然后是沟通过程当中，你再去研发的过程当中，再去给领导反馈你的中间结果。而不是等领导去问。也就是中间过程要保持跟领导交互。那等你走上团队的大头兵或者管理人员的时候，你跟客户也要保持跟你的上级领导也要保持这种交互，我觉得是一直是要保持下去的，这个是不断的一个成长的一个阶段。因为我们做数据分析，有很多新的技术。那领导一般情况下不太懂这些新的技术的，或者他的跟进没有你了解，那你自己要去不断的去在网上去找这些新的技术，有看文献的能力，看二手资料的能力，然后看这些新的技术不会的时候，自己去找一些资料去给他复现。复现只是你的叫做第一阶段的学习，还有一个更重要的就是你把复现完之后应用到你当前的这个项目里面去。还有一个最重要的阶段，就是用完的效果要给你的直接领导反馈！你在学习新的东西的时候，尝试新技术，得到一个新进展的时候，要给你们领导知道。新技术的复现，可以在你的项目里面复现，也可以参加一些外部的比赛。我自己的体会就是，这样会给你团队的人，或者是你的领导加分非常多的。这个事情不是你领导安排的，是你自己去安排的。然后一旦有一些成绩。会让人刮目相看的，所以会给自己加分很多。技能提升其实就是让你多了一些服务能力，然后让领导看见了之后领导会给你派更多的活，承担更多的责任，你不就成长起来了吗？我觉得我就分享这两点，一个是沟通，一个是技能提升。
作为领导，重点培养的是哪类员工？
他在之前我给的工作安排当中，大多数的时候都能高质高量的去完成。他的沟通能力是没有多大问题的，他是喜欢跟我反馈进度的。
我每周五的下班前我要问他进度。我问进度我都不是私信问的，我直接在群里面。我得让大家知道你要定期给我反馈进度的，是在提醒很多人，你要稍微聪明一点，你就知道你得经常给我反馈进度的。
对于那些不太爱沟通，那我主动去跟他沟通。我跟他讲清楚需求。不是一周结束之后我才去问他进度，周中我就会去问他进度。确实有内向的人。刚才说统计学的专业的人就非常内向。他还是还主要还是靠我去跟他沟通，但是他的能力是非常没有问题的，所以那我就跟他沟通。那我也跟他提了，我说以后有进度尽量主动的去汇报，那我有可能想不起来，你可以主动的跟我说这个事情。毕业生要在2年内打通和领导的正向循环
来了一个新人，我倾心去相助。我去打开我去引导你，然后鼓励你培养你，成长的速度更快一些。确实靠一些新人应届生自己去把正向循环走下来，确实有点难，他得遇到一个好的引路人。带着他把正向循环建立起来，他才能走下去，我觉得。刚开始的那一到两年还是靠他的直接领导，带着他。如果他这一两年没有遇到好的引路人，他在这一两年的打磨过程当中，自己总结，把心智培养更成熟了，愿意更有胆量跟领导沟通了，然后在第三年以后去建立这个正向循环。在刚开始我估计建立这个正向循环挺难，但是期望是在一两年的这个被折磨，被批评的过程当中，成熟起来，尽快成熟起来。招聘毕业生入职的条件？
这些学生不一定有实习经验，但是他一定在学校里面干过事的。21年面试过我印象非常深。985高校的应届生他们在学校里面没有任何研发经验，没跟老师做过正儿八经的课题，没发表过正儿八经的论文。然后他的简历里面的研发经历在学校里面是空白，这些人我觉得就比较可怕了。我们希望是在学校里面他做过一些研发的事情。因为我们是属于研发中心。技术我们有技术的题去考核他，但是他的研发项目经历最好有。实习经历他有也会加分。我们就会问他具体做这些事情。算法更倾向于招计算机出身的人，但如果提前准备统计学知识就更好了
因为我部门是做AI，我原先做数据分析。我发现计算机出身的人跟统计出身的人完全不一样。数据分析那些套路搞计算机的人完全不懂。我招算法的人，我肯定是希望他懂统计的。但招的算法的人，他通常是学信息工程学、计算机科学。数据预处理的套路、假设检验的那些套路几乎是空白。比如说我让他做数据统计图，叫做统计一下指标的数据分布。他给我统计的数据分布是啥？他们理解数据分布是均值标准差，最大值最小值，就这个统计一个表格就完事了。这是他们理解的数据分布。他们也不知道左偏右偏这些东西，然后峰度偏度这些他不懂。也不知道怎么做对比实验。他们知道的要做数据分析就是做机器学习里面的分类模型，然后深度学习里面的CNN RNN这些做这些事情。那技术路线差异是蛮大的。那我得跟他一步步的去讲，有时候甚至我想把我要得到的结果字段都设计清楚了，让他按照我给的模板去输出。所以信息工程和计科这些专业的人，他其实计算机方面很厉害，但是对于统计学的一些基础或者数据分析的一些理论基础不太掌握。鼓励学生和员工参加比赛
然后18年19年我只要能看到市场上有的我就鼓励他去参加。现在我们内部也有比赛，外部也有比赛，我反正鼓励大家去参加比赛。能看到的直观的感受是这个人，他愿意加班；第二是他在项目里面，他愿意自己会找一些新的方法。不是我传统跟他说的一些常规的方法。比如说做预测算法，我做预测，我也就知道那几个模型，那除了那几个模型之外，他能给你找一些新的方法来去尝试算结果，那这些人就肯学习的。我看到有些人就不愿意学习，就用传统的一些算法，用完之后就说这个效果不好，他就会给你找很多理由说不可行，做的效果不好。阿里的比赛比较多一些，然后全国数学建模竞赛，然后研究生建模竞赛，美国建模竞赛这类的比较多。还有kaggle，我们非常认可的。我只要在简历上看到了比赛经历，我肯定会问他参赛了几个人，你在其中承担什么角色，然后你负责哪一部分，然后你在当中获得了哪些成就。
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