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科技领域导师制度与因果分析方法解析

导师的承诺与职业轨迹

Nanneh Chehras 是一位资深经济学家,以倡导同事、指导下一代和投资女性而闻名。在四年任职期间,她从数据科学转向经济学,始终致力于从数据中挖掘故事。

从数据科学到经济学的转变

2017年加入某中心后,Chehras 最初在配送团队担任数据科学家,专注于因果分析,研究各种因素对配送时间的影响。三个月后,她转任经济学家,这一角色更符合她的技能组合。

"实际上,数据科学、经济学和研究科学之间的界限是模糊的,"她表示。关键在于将耗时的研究过程与变化的业务需求相结合,需要具备判断何时采用快速解决方案,何时需要更长时间改进方法的能力。

方法论与应用

在配送团队中,她使用的工具与研究生院时期的基础方法相似,包括:

  • 双重差分法
  • 倾向得分匹配
  • 其他因果计量经济学方法

她指出,虽然实验是因果分析的黄金标准,但并非总是可行。在这种情况下,团队会使用合成控制等方法评估影响。

导师制度的重要性

Chehras 特别重视指导年轻专业人士。她积极回复 LinkedIn 上的咨询,分享在科技公司担任经济学家的经验。

"我认为导师制度非常重要,无论处于职业生涯的哪个阶段,人们都可以成为导师,"她说。关键在于保持可用性,"倾听和提问往往能提供95%的价值。"

她共同领导某中心女性工程师亲和团体,致力于促进女性工程师之间的社区建设。她的合作负责人 Julie Friend 回忆说,Chehras 曾在职业转型关键时期为她积极争取机会。

行业交流与知识分享

2019年,Chehras 参加了 Grace Hopper 会议,2020年作为演讲者回归。她与同事 Mallory Montgomery 展示了在某中心使用的两种因果分析方法。

通过假设案例——医院新型口罩的使用影响,她们演示了如何在不进行实验的情况下进行因果分析。这种分析方法可应用于评估新项目在国家层面的影响。

科学研究的理想环境

在某中心近四年的工作让 Chehras 感到充满力量:可以相对轻松地提出和探索新项目,拥有大量可用数据,以及愿意提供帮助的同事。

"某中心就像是科学家的游乐场,"她说,"我所获得的经验和机会远远超出了最初的期望。"
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