原文：
www.kdnuggets.com/2019/07/showcase-impact-data-science-work.html
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无论你现在是数据科学家，还是试图进入这一领域，学习如何向他人——如潜在雇主——传达你的技能影响至关重要。
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毕竟，雇佣你的人员可能并不一定具备数据科学的工作知识，他们的主要关注点可能是建立一个能够满足公司所有需求的有能力的团队。
也许你已经在数据科学领域工作，想要争取一个薪资更高、责任更大的职位。如果是这样，负责决定晋升的人员可能会难以确定你的能力如何适应业务需求。
下面是五个实用的方法，帮助你向他人传达你的数据科学成就的意义。
如果你对数据科学及其术语有一定了解，可能会特别难以摆脱这些术语和定义，并且记住其他人对这一主题的理解水平并不相同。在讨论你的数据科学工作时，尽量避免使用可能让其他人不断困惑的语言。
接下来，思考一下你在数据科学项目中使用的技能集，别人可以理解其重要性。例如，你可以谈谈你是如何从零开始构建数据科学项目，以及完成这个过程需要识别问题、清理数据、分析信息、选择模型等。
如果你选择易于理解的语言而不是数据科学的行话，你的听众更容易理解你的项目为何重要，并得出你必须运用多种技能才能成功的结论。
依赖类比也可能很有用。将你的数据科学工作与几乎所有人都能理解的例子关联起来，无论他们的背景如何。有一位专业人士需要说服一个没有数据专业知识的团队，证明建立一个集中化的元数据仓库的价值。她最终使用了安迪·沃霍尔著名的汤罐罐头流行艺术作品来与听众达成共识。
她让他们想象汤是数据，罐子是数据库，标签是元数据。然后，他们设想如果他们的储藏室里满是没有标签的汤罐会有多么困难。她通过将这种情景与缺乏元数据仓库如何为最终用户带来不必要的困惑联系起来，来传达她的信息，并获得了她想要的理解。
询问自己是否有类似的方式将类比应用于你的数据科学工作，以强调其重要性。如果你在争取上级批准一个需要额外资金或时间的数据科学项目时遇到困难，这种方法可能特别有价值。
在理想情况下，你的投资组合中会有适用于每个可能给你面试机会的公司的数据科学项目。由于这不太可能，你需要做下一步最好事情，通过不同的视角看待项目 —— 从公司的需求角度。查看你迄今为止完成的项目，然后评估你的专长如何适应公司的当前需求或未来计划。
例如，如果你投资组合中的某个数据科学项目涉及机器学习或神经网络，你可能会关注其效率或基于价值的指标。这将有助于解释你认为你专长与自动化能力的结合能够帮助公司达到下一个水平的信念。
在与潜在雇主会面时，不要展示你的完整数据科学投资组合，而是选择一两个最符合公司面临问题的项目。这样，你可以证明你已对公司进行了调研，并深入思考了数据科学如何使企业受益。
如果你参加过任何数据科学比赛并成为获奖者，请务必提到这一成就，以及使结果更加显著的相关细节。
例如，如果你讨论了成千上万来自世界各地的人参与其中，并且你最终成为了顶尖选手，这意味着评审小组认为你的项目或创意是有价值的。
那么，雇主应该更容易得出结论，认为你的工作具有其他人在具有挑战性的环境中认可的卓越因素，并且你可以将这些才能带到公司。
无论你是尝试为新雇主争取数据科学职位，还是发现自己在晋升的竞争中，你可能都会翻出简历，确保它是最新的，以便决策者能够获得有关你的最相关的信息。
你还可以在撰写更好的简历时展示数据科学项目的影响，尤其是如果你已经有在实际工作中应用这些项目的经验。在详细阐述你的职责部分时，特别强调你参与的项目如何为公司带来了具体的好处。
当雇主 审查数据科学作品集 时，他们寻找证据来证明所做的工作带来了直接的公司或客户价值，或从原始数据中生成了有用的见解。你可以通过指明类似“编写了一个从多个数据库聚合数据的脚本，并在数据分析过程中提高了用户生产力，平均提高了 40%”的内容来总结你在实现这些结果中的角色。
此外，鼓励阅读你简历的人通过查看你提供的作品集来参考你所指定的项目。这样，他们可以通过阅读简历中的条目获得最终结果的概览，然后深入了解细节。
当你将这五个技巧付诸实践时，始终记住以受众能理解的方式展示你工作的里程碑。这种方法无疑需要根据每个公司、个人或团队来调整你的信息，这没关系。
额外的努力将带来积极的结果，因为你会发现即使是对数据科学了解不深的人也能够突出你的价值。
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