You're struggling to enhance your data analysis skills. How can you leverage feedback effectively?

Ask for Feedback from Multiple avenues. Get feedback from your team members, mentors, managers, and clients to gain different perspectives on your work in the field of data analytics. For instance your peers or manager will give you technical feedback on how to be more efficient or use a technology, whereas business stakeholders and clients will give you feedback on business impact of your work. Utilizing both structured performance reviews and casual conversations to gather insights has worked best for myself and be open during these.

It’s also important to prep before seeking feedback. 1. Set Clear Objectives: Define what you want to achieve and identify specific areas you aim to improve. 2. Identify the Right People: Choose feedback providers with relevant experience and insight into your work. 3. Prepare Specific Questions: Develop targeted questions and provide context to help the feedback provider give informed and relevant input. 4. Be Open-Minded and Ready: Mentally prepare yourself to receive both positive and constructive feedback, and be ready to take notes and ask follow-up questions. 5. Plan and Follow Up: Schedule feedback sessions at a convenient time, communicate your goals, and show appreciation for the feedback, planning to follow up as needed.

Buscar feedback ativamente é um passo proativo para melhorar suas habilidades de análise de dados. Entre em contato com analistas ou mentores mais experientes e peça suas opiniões sobre seu trabalho. Ao apresentar sua análise, seja claro sobre o tipo de feedback que você está procurando, como precisão técnica, eficácia na visualização de dados ou narrativa geral das descobertas. Lembre-se de que a crítica construtiva não é um reflexo de fracasso, mas uma oportunidade de crescimento. Esse processo não só aprimora suas competências, mas também fortalece sua rede profissional e sua capacidade de receber e implementar feedback de maneira eficaz.

Seek Constructive Criticism: Regularly ask for feedback from colleagues & mentors to identify areas for improvement in your data analysis techniques. Review Past Projects: Analyse feedback from previous projects to understand recurring patterns & common pitfalls, using this to refine your skills. Implement Feedback Immediately: Apply suggestions & corrections to your current work to reinforce learning & demonstrate a commitment to growth. Engage in Peer Reviews: Participate in peer review sessions to gain diverse perspectives & learn different approaches to data analysis. Continuous Learning: Use feedback to identify gaps in your knowledge & pursue relevant training or resources, such as online courses or workshops, to address them.

A habilidade em análise de dados não se resume apenas ao domínio das ferramentas e técnicas, mas também à sua capacidade de perceber e aceitar a realidade ao seu redor. Procurar ativamente feedback é um reflexo dessa percepção madura. Quando buscamos opiniões e críticas construtivas, estamos, na verdade, abrindo portas para enxergar além de nossas próprias limitações e vieses. Essa abertura para a realidade externa nos permite ajustar nossos métodos, refinar nossas análises e aprimorar a precisão de nossas interpretações.

You can Improve only when you can act on the same, If you seek help / feedbacks, only if you reflect you will be helped further! Now, Lets break it down for you! 1. Keep Note of What is being said, as Anyone whom you think is able to give you inputs, he should be feeling that he is being respected about his devotion of time. 2. Track the time and record progress, if you are spending time on something it's always good to record and see progress also helps to present it further in time of need. 3. Regular Updates to the Senior/ guide on what you do is also a way to get it rechecked when in doubt also helps you to get a follow up!

After getting feedback, take time to contemplate it thoroughly. Resist the temptation to reject criticism or react defensively. Instead, examine the input impartially and consider its relevance to your work. This reflection helps you absorb the feedback and grasp essential principles for improving your data analysis methods. For instance, after receiving comments on my reporting clarity, I carefully reviewed the suggestions and adjusted my presentation style. This led to more coherent and persuasive data visualizations, greatly enhancing the impact of my reports.

Depois de receber feedback, reserve um tempo para refletir profundamente sobre ele. Evite a tentação de descartar críticas ou ficar na defensiva. Em vez disso, analise a entrada objetivamente e considere como ela se aplica ao seu trabalho. A reflexão permite que você internalize o feedback e compreenda os princípios subjacentes que podem levar a melhores práticas de análise de dados. Essa introspecção pode resultar em momentos de "aha" que aumentam significativamente sua perspicácia analítica, transformando o feedback em uma poderosa ferramenta de desenvolvimento pessoal e profissional.

A agilidade emocional, que é fundamental para qualquer profissional, especialmente para um cientista de dados, depende de três pilares: conhecimento, aceitação e a busca constante pelo equilíbrio físico e mental. Conhecimento e aceitação da realidade permitem que enfrentemos desafios com clareza e resiliência. A busca profissional por terapia, bem como manter o corpo saudável, são essenciais para uma mente equilibrada e pronta para absorver e aplicar feedback de maneira construtiva. Essa combinação de fatores não apenas melhora nossa capacidade de interpretar dados com precisão, mas também nos prepara para lidar com as críticas e sugestões de forma positiva.

Here comes the Practical aspect of what you have learnt and practiced, As Obvious you will not be playing with the real data neither should you if you are practicing, Now that you have Learnt things you can implement the same over your Data / Model and see if it is doing better Analytics!

Depois de refletir sobre o feedback recebido, é crucial implementar as mudanças necessárias. Por exemplo, se alguém apontou um erro no seu modelo de dados, revise sua abordagem e faça as correções necessárias. Use o feedback como uma oportunidade de aprendizado para refinar seus métodos e estratégias. A implementação das mudanças pode exigir o aprendizado de novos softwares ou técnicas, portanto, esteja preparado para investir tempo e esforço na aquisição dessas habilidades. A aplicação prática do feedback é onde ocorre a melhoria real e onde você pode demonstrar seu compromisso com o desenvolvimento contínuo de suas habilidades de análise de dados.

Um cientista de dados emocionalmente ágil é capaz de ver o feedback como uma ferramenta valiosa para crescimento, aprimorando sua percepção do mundo e elevando a qualidade de suas análises.

Maintaining a record of the feedback you receive and the subsequent changes you implement can be highly beneficial. Use a simple tool like a spreadsheet or a formal personal development plan to track these adjustments. This record not only allows you to monitor your progress and identify areas needing further improvement but also serves as a motivational overview of your learning journey. Over time, reviewing this documented history can be both rewarding and inspiring.

Acompanhar o progresso das alterações feitas com base no feedback é fundamental para o desenvolvimento contínuo. Manter um registro dos comentários recebidos e das ações tomadas pode ser feito através de uma planilha simples ou um plano de desenvolvimento pessoal mais estruturado. Esse registro não apenas ajuda a visualizar o progresso alcançado, mas também identifica as áreas que ainda precisam de atenção. Além disso, proporciona um histórico documentado da sua jornada de aprendizado, o que pode ser muito motivador e gratificante ao ver como você evolui ao longo do tempo.

Analytics == Insights If you are able to really dig deep into datasets and crunch numbers - if you know how to do it! A part of your job is Done! That being said is not just the Job Responsibilities, we are humans (still better than robots XD) so we can look back at our mistakes and add up on real quick,

Compartilhar seus insights após incorporar o feedback completa o ciclo de aprendizado de maneira significativa. Ao discutir o que você aprendeu com colegas ou mentores, você não apenas solidifica sua própria compreensão, mas também pode agregar valor aos outros. Essa troca de informações frequentemente resulta em mais feedback e novas perspectivas, criando um ciclo contínuo de aprendizado e aprimoramento mútuo. Além disso, ensinar outras pessoas é uma das melhores maneiras de aprofundar seu próprio conhecimento, pois você precisa articular e explicar conceitos de maneira clara e concisa. Essa prática não só beneficia você individualmente, mas fortalece a equipe e promove um ambiente de colaboração e crescimento coletivo.

Questions Help you gauge Deeper! More Often than not, if you don't resolve your doubts you will end up in ambiguity which is not just time taking but as an employee every productive hour of your bring time a cost or revenue! Even if we go other way round, If I as a manager will be given a chance to choose between: I will go for the team which can collaborate and work effectively but asks the right set of questions when in doubt rather than being puzzled

Por fim, não hesite em fazer perguntas ao receber feedback. Se algo não estiver claro ou se você precisar de mais informações para entender uma sugestão, busque esclarecimentos. Fazer perguntas não apenas ajuda a aprofundar sua compreensão do feedback, mas também demonstra seu compromisso com o aprendizado e o crescimento profissional. É um indicativo de um analista de dados dedicado que valoriza seu trabalho e está motivado a alcançar excelência. Portanto, encoraje-se a buscar clarificações sempre que necessário para maximizar os benefícios do feedback recebido.

Genuine Interest in the Subject: If you enjoy upskilling the way I do, it will be comparatively easier for you to get the above mentioned as your focus would be to get the result and you may not restrict yourself to walk extra mile! We all have some skills which we are good at, and Data Analytics has a huge list of transferable skillset, if you find the synergy between you will feel easy to navigate through!