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《RISE-UP 科技人才升級週報》#18：你聽過 Mob Programming 嗎？（不是「暴民開發」）｜新手技術主管可以換個角度看待頑固的工程師

本週我們想跟大家分享一個比較少見的開發模式「mob programming」（可不是叫「暴民開發」），同時延續上週的「幫房子寫技術文件」與「不要有產品經理」的後續，最後是我們極力推薦技術主管收聽的一集 podcast。

我們在上一期推薦了 Airbnb 創辦人暨執行長 Brian Chesky 談管理變革的 podcast，我的同事 Karen 則是近一步推薦一篇文章，文章的兩位作者針對 Chesky 的說法提出一些疑問，我認為是很好的平衡，歡迎讀者跟我們分享你的看法。

本文要推薦四份數據分析主題的電子報，外加兩個部落格。不論是準備跨足數據分析領域、對資料視覺化與資料科學感興趣，或是已經在業界耕耘多年，一定都能從這些電子報中挖掘出有幫助的內容。

最近為了要準備年底的數據分析課程，我們研究並整理了市場在 2024 年對數據能力的需求，以及它們對個人職涯發展的意義。

在關心 OpenAI 新聞之餘，我們很推薦大家花點時間收聽/觀看 Airbnb 管理變革的 podcast，相信各位讀者不論是在產品管理、組織架構、企業管理和產品設計等面向與背後的思路，都能有所收穫。

「我以後要當技術主管還是獨立貢獻者（IC）？」相信是許多工程師職涯走到某個階段後會面臨的選擇，而且會擔心如果選擇管理職，日後就不能再回去當 IC，但這其實是一項誤解。

數據分析是幾乎所有產業、職位都通用的能力，越來越多人想要轉往資料分析領域工作，但幾乎沒有什麼資源，能真正把數據分析要學什麼、學到什麼程度講清楚。我們花了一年深入瞭解產業需要的資料分析技能，現在想要帶你認識資料分析學習範圍，找出最佳學習路徑。

我們知道 Netflix 影像創意團隊會製作大量發表在 X、IG 上的短影音或 GIF，還有預告片等等。那麼如何才能快速找到所需的片段呢？若每次都要捲動整部影片去找合適的鏡頭，豈不很沒效率？他們的工程團隊怎麼解決這個問題？

本期我們推薦的文章聚焦在職場，包含面對職場問題時該抱持的態度，以及大型組織內部轉職成為資料科學家的經驗分享，還有「直接詢問」與「猜測」兩種文化的問題。