作者概述了五个策略，将使你的数据科学实践达到高级角色。
你已经作为数据科学家工作了几年，你的目标是达到下一个级别。在你当前的数据科学家角色中表现出色是至关重要的，但在许多组织中，光凭这个是不够的。你需要做更多 – 或者说是不同的事情。在本文中，我旨在为您提供宝贵的思路和示例，指导您成为一名高级数据科学家。无论您是追求内部晋升还是考虑外部申请，我希望这能帮助您成功！
数据科学家 vs. 高级数据科学家
尽管每个组织在如何定义不同级别的数据科学家时会有一些细微的差别，但许多人对每个级别的基本职责和工作范围都达成了一致意见。
在本文中，我概述了数据科学家的三层级别在工作范围上的差异。一些组织有更细致的级别，但我相信我描述的职业发展在许多公司中仍然成立。
解密数据科学家层级：从初级到高级 – 有何不同之处？
揭示初级、中级和高级数据科学家的工作范围预期
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掌握技术数据科学技能是成为高级数据科学家的必备条件。凭借多年的经验，你的技术工具包应该大幅增长，包括各种数据操作和准备技术，以及广泛的机器学习模型，你不仅可以应用，还可以进行调优、评估性能并了解其行为。此外，多年的经验还应该使你对所从事的业务有深刻的理解。
但仅凭这些还不足以让你达到高级/首席级别。
你需要扩大工作范围，包括…