数据科学中的ImposterSyndrome

有能力的人因自我怀疑而烦恼，这种现象可以被称为“Imposter Syndrome”。维基百科中有关于这个词的解释：

https://en.wikipedia.org/wiki/Impostor_syndrome

Impostor syndrome is a psychological phenomenon in whichpeople are unable to internalize their accomplishments. Despite externalevidence of their competence, those with the syndrome remain convinced thatthey are frauds and do not deserve the success they have achieved.

说白话：“把注意力集中在自己的缺点和别人的优势上，从而认为自己不行”、“我没有别人以为的那样优秀”。

对自己的价值毫无自信

举个例子，当在比赛中取得一些成就时，有些人会想“这个比赛太水了，我其实什么都不会”或者“我太幸运了，其实我根本没有取得这个荣誉的资格”。不过说实话，有这种想法的人在我身边不在少数。最近看到的一篇文章就在讨论，为什么在数据科学中，这种现象尤甚。

Caitlin Hudon的一篇文章讨论了这种现象的根源：

Caitlin Hudon

数据科学是一个新领域。

我们一直在搞清楚数据科学是什么，不同的数据科学家的定义导致了大家的困惑。另外，因为“数据科学”在此之前并没有在大学里教过，绝大多数数据科学家没有“数据科学”的文凭。所以，大多数数据科学家来自其他领域。

数据科学是其他领域的组合。

根据谁你问，数据科学家是一些组合分析师/统计员/工程师/可视化/数据库专家/业务专家。其中的每一个都是在自己的权利的深刻位置，这是完全合理的，期望来自这些领域的任何一个数据科学的人将有明显的差距，当涉及到名单上的其他领域。

数据科学正在飞速发展。

随着计算速度越来越高，越来越多的人对数据科学和数据科学相关领域的学习和贡献感兴趣，围绕数据科学的技术以飞速增长。这对于行业发展来说是非常棒的，但是却为数据科学家们带来了更多压力。

上面这张图比较形象地展示了ImposterSyndrome，总认为别人知道的多，自己知道的很少，其实事实是大家都是互补的。

所以，我们有来自不同背景的人来到一个新的领域，导致对整个领域的知识不可避免地存在空白，而且技术的变化速度不是一个人赶得上的。Caitlin认为这是数据科学家在2018年的困境。

顺便给大家提出以下意见：

知之为知之，不知为不知

当你意识到自己不知道什么时，需要勇及时承认。因为总会有没有接触过的知识，不懂装懂只会让问题解决变得更加困难。

鼓励提问，多多交流

提问的好处有两方面：

1）通过围绕问题的谈话获得其他人的想法

2）公开提问也鼓励他人提问