避免“默认路径”并在工作中找到成就感的路线图
因为数据科学仍然是一个相对较新的领域，很难知道在10年后你的职业生涯会是什么样。
Kaggle的一项调查发现，从事数据科学工作的人通常每周花费1-2小时寻找新工作。但是我们应该寻找什么？
当然，简单地“顺其自然”而不制定明确的计划也是有价值的。但我认为这种做法的风险在于，你可能无意中陷入了保罗·米勒所称的“默认路径”，然后开始认为你唯一的选择是向上爬梯子（初级数据科学家→数据科学家→高级数据科学家→首席数据科学家→…→数据科学少将→…等等）。
在本文中，我将概述三个关键问题，这些问题应该有助于您仔细思考自己的职业生涯。如果您是一位新的或有抱负的数据科学家，这将帮助您在考虑未来职业和实际想做的事情时进行更加战略思考（而不仅仅是做别人都在做的事情）。
问题1：你想成为独立贡献者、经理还是两者兼而有之？
对于Matheus Facure而言，决定放弃管理岗位重新成为独立贡献者（IC）是一个非常明智的决定。
Matheus在一家大型金融科技公司开始他的数据科学职业，3年内已晋升为经理：
公司发展得如此之快，以至于我的同期任职的几乎每个IC都被迫担任管理职位。
虽然在担任经理期间他学到了很多东西，但Matheus最终决定这并不适合他（至少目前不适合）：
我一直在考虑自己作为IC没有学到的所有东西。三年时间对于成为一个稍微优秀的数据科学家来说太短了[…]即使将来我能再次成为经理，我觉得如果在成为IC之前有足够的时间来成熟，我会成为一个更好的经理。