Kỹ năng giao tiếp hiệu quả dành cho các nhà khoa học dữ liệu

Kỹ năng giao tiếp hiệu quả là kỹ năng cần phải có đối với các nhà khoa học dữ liệu, nhưng nó lại là thứ dễ bị bỏ qua. Thiếu kỹ năng này có thể dẫn đến sự kém hiệu quả trong các dự án và diễn giải sai các thông tin chi tiết, về tổng thể, điều này có thể gây tốn kém cho bất kỳ công ty nào.

Công việc của các nhà khoa học / phân tích dữ liệu không chỉ nhìn vào các con số mà còn là việc cung cấp thông tin chi tiết hữu ích và đưa ra các đề xuất theo hướng dữ liệu. Sau khi phân tích dữ liệu, cần giải thích kết quả cho các bên liên quan trong kinh doanh và giúp họ đưa ra các quyết định kịp thời. Do đó, có kỹ năng giao tiếp hiệu quả để có thể diễn giải công việc của bạn cho các bên liên quan và để họ áp dụng những phân tích của bạn là vô cùng quan trọng. Kỹ năng giao tiếp và nói trước đám đông là những lĩnh vực tôi vẫn đang tiếp tục cải thiện. Chúng ta càng biết nhiều, chúng ta càng nhận ra rằng thực ra là chúng ta vẫn còn thiếu sót nhiều thứ. 

Trong blog này, tôi muốn chia sẻ một số mẹo mà tôi đã học được từ khóa đào tạo Effective Training Solutions (ETS) và cách khóa đào tạo này đã giúp tôi giao tiếp tốt hơn với các bên liên quan và đồng nghiệp, và hy vọng, bạn cũng sẽ thấy chúng hữu ích! 

I. Hãy thoải mái và tự tin

Có thể bạn không tin, nhưng chỉ bằng cách ngồi hoặc đứng một cách thoải mái, bạn có thể ngay lập tức cải thiện sự tự tin của mình. Khi chúng ta cười, chúng ta có xu hướng cảm thấy hạnh phúc hơn. Điều này cũng có thể đúng với sự tự tin của ngôn ngữ cơ thể. Khi chúng ta ngồi và nói chuyện một cách thoải mái như thể chúng ta đang nói chuyện với bạn bè của mình, chúng ta thực sự có thể cảm thấy thư giãn và tự tin hơn. Kể từ khi bắt đầu áp dụng mẹo này, tôi nhận thấy giọng nói của mình có vẻ quyết đoán và đáng tin hơn rất nhiều.

Trước đây, tôi thường gặp khó khăn trong việc làm sao cho giọng nói của mình được chú ý và tôi thường phải cố gắng nói to hơn. Tôi nghĩ nếu tôi nói lớn hơn, ý kiến ​​của tôi sẽ được lắng nghe. Tuy nhiên, vấn đề không phải là về âm lượng, mà là giọng nói nghe có quyết đoán hay không. Trên thực tế, trong quá trình đào tạo, người huấn luyện và Giám đốc điều hành của  Effective Training Solutions, Ingrid Gudenas, đã cho cả lớp thực hành điều này và đó là một trải nghiệm giúp mọi người mở mang tầm mắt. Cách điều chỉnh nhỏ này có thể thay đổi cách người khác nhìn nhận chúng tôi một cách đáng kể. Bạn cũng hãy thử nhé!

II. Hãy lắng nghe và có sự chú ý cao độ

Trở thành một người biết lắng nghe có nghĩa là gì? Một người chăm chú nghe sẽ tương tác với người nói và biết cách đặt câu hỏi. Ở trường, chúng tôi không được đào tạo để đặt câu hỏi cho các bên liên quan, vì các câu hỏi thường do giáo viên cung cấp. Tuy nhiên, để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực, trước tiên chúng ta cần hiểu vấn đề kinh doanh mà các bên liên quan đang cố gắng giải quyết, sau đó tìm kiếm dữ liệu. Ngay cả khi bạn có nhiều năm kinh nghiệm làm việc với tư cách là nhà khoa học dữ liệu, bạn vẫn cần phải lắng nghe bối cảnh kinh doanh một cách cẩn thận, bởi vì bạn không muốn lãng phí hàng giờ để phân tích mà lại hiểu sai yêu cầu. Tôi thấy việc tắt điện thoại khi đang họp là vô cùng hữu ích. Bằng cách này, tôi có thể tập trung, tránh các cuộc trò chuyện bên lề và có thể đặt nhiều câu hỏi để làm rõ vấn đề.

 III. Hãy giao tiếp bằng mắt trong cuộc họp online

Trong suốt thời gian đại dịch, tôi chưa gặp trực tiếp bất kỳ đồng nghiệp nào của mình. Lúc đầu, tôi cảm thấy khó thiết lập mối quan hệ bền vững với đồng nghiệp. Làm việc từ xa khiến gia tăng khoảng cách. Ingrid đã khuyên chúng tôi nên nhìn vào máy ảnh khi chúng tôi nói. Điều này cũng giống như giao tiếp bằng mắt trong thực tế. Việc này cực kỳ hữu ích, đặc biệt là khi thuyết trình trước hơn 30 đồng nghiệp. Nhìn vào camera cũng giúp chúng ta cảm thấy mạnh mẽ và tự tin hơn. Và quan trọng nhất, điều này giúp gia tăng sự tập trung, chúng ta sẽ không bị phân tâm khi nghe thấy tiếng ồn xung quanh từ khán giả.

 IV. Thấu hiểu người nghe

Thấu hiểu người nghe và trình bày với họ thông tin họ muốn bằng một cách diễn đạt và từ ngữ mà họ có thể hiểu được. Trước hết, chúng ta cần biết những gì khán giả quan tâm và những gì họ đã biết. Chúng ta chắc chắn không muốn lãng phí thời gian lặp đi lặp lại cùng một điều, đặc biệt là những điều người nghe đã biết.

Trên thực tế, các bên liên quan và giám đốc điều hành của doanh nghiệp không quan tâm chúng tôi đã sử dụng công cụ nào để phân tích, họ quan tâm nhiều hơn đến những phát hiện, hướng đi của doanh nghiệp và những gì họ có thể làm tiếp theo; các nhà khoa học / nhà phân tích dữ liệu / Kỹ sư ML thì quan tâm nhiều hơn đến cách tiếp cận của bạn. Khi chúng tôi hiểu khán giả, chúng tôi có thể điều chỉnh và cung cấp những thông tin đúng với nhu cầu của họ. Với những công ty không liên quan đến kỹ thuật, chúng ta nên tránh các thuật ngữ mang tính kỹ thuật cao. Đừng cho rằng mọi người đều biết bạn đang nói về điều gì. Nếu chúng ta không thể giải thích những điều phức tạp theo từ ngữ giản đơn, chúng ta sẽ thất bại với tư cách là những nhà khoa học dữ liệu giỏi. Trở thành một nhà khoa học dữ liệu giỏi không phải là xây dựng các mô hình hay ho, mà là sử dụng dữ liệu để kể một câu chuyện giúp đưa ra kế hoạch kinh doanh chiến lược.

V. Hãy lắng nếu có bất đồng ý kiến ​​

Để thay đổi ý kiến của mọi người là không dễ dàng. Thế nên trong trường hợp này, chúng ta cần phải kiên nhẫn hơn nữa. Bất đồng ý kiến có thể luôn xảy ra! Thay vì coi đó là một vấn đề, hãy coi đó như một cơ hội để bạn giải thích rõ hơn về bản thân và dự án của bạn. Khi có bất đồng ý kiến, hãy có một cuộc họp để giải quyết thay vì chỉ nhắn tin.

Hãy là một người biết lắng nghe và có sự đồng cảm. Cố gắng hiểu tại sao khách hàng hoặc đối tác của chúng ta không đồng ý và giải thích quan điểm của bạn một cách bình tĩnh. Trong cuộc họp, cả hai bên có thể thảo luận các vấn đề và đưa ra giải pháp tiềm năng. Điều này có nghĩa là cả hai bên thực hiện một thỏa thuận bằng lời nói và sẽ thực hiện giải pháp đã nêu.

Nếu bạn đã đợi vài tuần mà vẫn không thấy đối tác phản hồi gì. Bạn mở lờ “Tôi nghĩ chúng ta đã có một sự thoả thuận?” Ingrid nói với chúng tôi rằng chúng tôi thực sự có thể biết liệu thỏa thuận có thưc sự ổn hay không thông qua ngôn ngữ cơ thể và nét mặt. Ví dụ, những biểu hiện như: tránh giao tiếp bằng mắt, nhìn bối rối, hạ cả hai lông mày là những dấu hiệu cho thấy họ vẫn không đồng ý với bạn. Khi điều này xảy ra, hãy thừa nhận và lắng nghe cho đến khi đối tác cởi mở với những gì bạn nói. Điều rất quan trọng là phải lên lịch một cuộc họp tiếp theo để xem mọi thứ đang diễn ra như thế nào với họ.

VI. Nếu bạn không biết, hãy cứ thừa nhận “Tôi không biết”. Điều này hoàn toàn ổn.

Trước hết, không có gì phải xấu hổ khi chúng ta cần sự giúp đỡ. Bạn không cần phải cảm thấy mình luôn biết và giỏi mọi thứ trong lĩnh vực này. Trên thực tế, các nhà khoa học dữ liệu luôn được khuyến khích đặt câu hỏi. Bằng cách đặt câu hỏi, bạn đang cung cấp một góc nhìn khác và có thể không phải chỉ có một mình bạn không hiểu. Sẽ tốt hơn nếu nói “Tôi không biết” thay vì giả vờ chúng ta hiểu câu hỏi khi chúng ta không hiểu và đưa ra một câu trả lời sai. Không có câu hỏi nào là ngu ngốc, nhưng nếu ai đó đã nói với bạn vấn đề đó nhiều lần, có lẽ bạn nên suy nghĩ trước khi hỏi lại những câu hỏi tương tự.

Lời kết: Giao tiếp hiệu quả là một trong những kỹ năng quan trọng nhất để trở thành một nhà khoa học dữ liệu giỏi. Cần có thời gian, nỗ lực và luyện tập để phát triển kỹ năng này. Những mẹo trên mà tôi học được thông qua khóa đào tạo Effective Training Solutions (ETS) đã giúp tôi cải thiện kỹ năng giao tiếp của mình và tôi thực sự hy vọng bạn cũng có thực hiện và nhận được kết quả tốt. 

Tìm hiểu thêm các khoá học về Data Science của FUNiX tại đây.

Hồng Ngọc – Lược dịch từ towardsdatascience.com