职场方法论总结(1)-如何获得晋升

如何获得晋升

1、只做公司认可的高价值的事情,不做那些低效的,重复的,琐碎的事情。 (对公司和老板来说,有长远价值的事,而不是由自己性子的事,那是满足自己的无效努力);

2、把握战略和全局,不是只顾一亩三分地,而是要看你这个部件整体的情况;

3、和领导沟通反馈,你分析的结果,要做的事情;

4、分享自己做的事儿具有的价值。周会,跨部门的会议,讲出你认为的风险。让大部分人,认识到你的价值;

5、 不用负向的词汇去和领导沟通,所有事情都能完成,问题在于“这个需求有没有必要做,应该排在什么优先级,需求本身有没有问题,需要什么资源才能完成,时间节点上有没有风险,需要其他部门做什么配合”;从业务本身出发,而不是从自身的困难和利益出发;
不要习惯性地叹气,抱怨;

6、激励团队士气,平息意见的冲突和分歧,和人做好沟通,带领大家做事。获得下属和需求方的认可,才能一起把事情做好;做好知识和经验的开源;

7、开拓思路,不畏难地创新,赋予业务更大的价值,整合流程效率;

职场发展的4个阶段

发展阶段职责战略
专业人士从一线开始,自己拿结果1、通过专业能力发展,多和老人请教;
2、承担更大的责任,熟悉多块的业务线,理解业务运行的逻辑;
中层带领团队创造更大的价值1、制定团队战略,明确需求的优先级,拒绝不合理的需求;
2、做好团队的工作分配,知道成员适合干什么;
3、传递上下信息,向上反馈问题风险,向下解读上层含义;
4、提供技术建议,负责产品和服务的质量改进;
5、优化业务链条,提升部门效率;
6、公司后进人才的培养和团队知识体系构建;
高层把握公司和下属团队的战略方向和其他部门做好平衡博弈;判断运营和团队发展的整体趋势,博弈和抗风险的能力;未来企划:我能往下想多少步;
创业者自己决定自己的结果稳定人才组织架构、保证资金来源、拓展客户、优化服务链条、授权下属、把握产品和服务的质量改进;
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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