為什麼優秀的數據科學家會成為優秀的產品經理？
引言
本文是 TalkingData 靜怡翻譯自 Medium 的一篇文章，介紹了優秀的數據科學家轉向做優秀的數據產品經理時的共同點，以及可能遇到的問題。
當我的職業生涯從數據科學家過渡到產品經理時，我徵求了許多數據科學家和產品經理的意見，希望聽取其他嘗試這種轉變的人的建議。
讓我驚訝的是我經常聽到「嗯，我不知道任何人做了這樣的過渡，而對我來說這樣的轉變似乎有點奇怪」。
我一直認為最好的數據科學家是注重產品的，在腦海中有用戶和他們的需求。為了訓練模型而訓練模型在實現產品化之前並不真正有用。對我來說，這似乎是一個非常自然的過渡。
我並沒有氣餒，為了那些可能正在考慮進行這種轉變的人，或者考慮聘請數據科學家作為產品經理的 HR 的利益，我願意提供一些觀點。
圖片來自：Product Coalition
1 優秀的數據科學家和產品經理之間的天然親和力
1.1 數據科學家和產品經理利用數據做出決定
數據科學家工作的一個重要組成部分是，通過確定相關的評估指標，預測特定干預的潛在影響，以清晰簡潔的方式向相關方傳達這些結果，並在適當的技術層面上進行選擇，從而在相互競爭的選項之間進行抉擇。
產品經理也不例外。你需要知道「我如何知道我的產品是否成功」、「我認為這個新功能會產生多大的影響」，你需要向高級管理人員和初級工程師溝通原因。
另外，數據科學家了解 SQL，可以自己做快速分析。他們知道不要對他們的指標反應過度，並知道實驗對隨機來說是很好的補救措施。
1.2 數據科學家和產品經理跨職能工作
大多數數據科學家習慣於與不同角色的同事跨組一起工作，從營銷人員到工程師到設計人員。他們知道，他們需要考慮如何序列化模型以及如何將模型的預測展示給用戶。他們知道，他們不能只是建立一個模型，把它扔在牆上，以便重新實現工程。
產品經理從寫作、向工程師解釋驗收標準和規格、報告產品的性能中跳出，通過線框和模型與設計師協同進行工作。他們知道，如果他們想要產出他們的產品，他們需要足夠的技術性，足夠的面向商業和足夠重視設計。
1.3 數據科學家和產品經理選中目標函數並對其進行優化
優秀的數據科學家知道優化問題總是涉及到權衡。想要最大限度地提高網站特定部分的點擊率？那就要準備好其他部分的點擊率相應下降。選擇正確的目標函數與為機器學習模型找到正確的功能同樣重要，明確所做的權衡是經驗豐富的專業人員的標誌。
作為一名產品經理，你總是需要問：「X 的工作是否幫助我實現了 Y 目標的產出？」時間、金錢和人們處理事情的能力是有限的。你做任何事情的決定都決定了不做其他事情。
2 一些會使大多數數據科學家不舒服的事情
2.1 產品經理經常用不完整的數據做決策或者做沒有數據的決策
當你決定作為產品經理進入一個新的市場，開始做一個新的功能，或許多其他的東西，你通常不會獲得作為一個數據科學家時所擁有的數據來做出決策，但你仍然必須作出決定。你無法對你的解決方案進行 A/B 測試，因為無法構建產品的兩個版本或進入多個市場。
也許你會得到一些定性的數據，或者一些傳聞數據（我可以感覺到數據科學家們在這個措辭上的反應），但是你不能為了做出決定而等待。
最初幾次這是非常不舒服的。處理這個問題的關鍵是：
特別是在早期階段的初創公司或新產品，你可能會缺乏數據或者數據質量很低。設定收集數據的途徑並建立報告這些數據的實踐，對於作為新產品經理的你來說可能是一個重大的勝利。
我不打算在這裡輕鬆一下，說你必須「相信你的直覺」，但我會說，許多決定可能最終像拋硬幣。這沒關係，因為許多決定並不像他們當時所感受到的那麼重要。
2.2 產品經理與設計和 UX 有非常密切的關係
你將與 UX 中的同事密切合作，作為產品經理進行設計，而不是你曾經擔任的數據科學家。如果你習慣於進行非常定量的討論，那就需要稍微調整一下。
對於一些數據科學家來說，這需要切實估算他們實際上有多重視定性研究和用戶研究。最大限度地減少這些規律是一個錯誤，但我懷疑很多數據科學家轉向產品經理時能否做到這一點。
2.3 簡單的解決方案幾乎總是最好的選擇
數據科學家變成了 PM，他們會試圖進入他們的工具箱，將機器學習應用到他們所遇到的每一個問題上。他們同事中可能有相應的工程師和數據科學家這樣做，也可能沒有，但這是否是一個好主意所做出的決定還不確定。作為新產品經理，我希望你首先要非常確定機器學習是解決你的問題的恰當方法。
用一些簡單的啟發式方法或用戶體驗的改變，你能得到多少？可能相當遠。當你分散基礎架構、收集數據、訓練模型並生產它們時，你的競爭可能已經選擇了簡單的路線。除非有保證，否則你要對機器學習說「不」。
希望我說服你認可：對於正確類型的數據科學家來說，數據科學家到產品經理並不是一個巨大的飛躍。對於數據科學家來說，產品經理的職業發展路徑要好得多，我相信在未來的幾年裡會有更多的人做這個轉變。與此同時，當這個數據科學家的簡歷落在你的桌子上時，給他一個機會。
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