京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在数据科学领域工作了几年,我试图了解学习和教授数据科学的最佳方法。
我希望我们的团队在通过MOOCs进行教学方面做得很好。
“50多万学生不会错的,”正如广告所说。
虽然在线课程是最实惠的学习方式,但在线辅导也不应该被低估。
在需求方面,对于任何人来说,这是一个更昂贵但极其有效的方法来推进他们的数据科学职业生涯。
在供应方面,许多专业人士在他们的数据科学团队中是令人惊叹的导师,但没有考虑将家教作为额外收入的来源。
在本文中,我们将把这个问题作为一个“在线数据科学辅导”的商业案例来探讨。
抖音很热,但很容易。我花了一个小时才“得到它”
数据科学很热,但很难。我花了几年时间才“得到它”,然而,我仍然觉得不舒服说,“我得到了数据科学。”
这主要是因为数据科学确实是一个没完没了的话题。
没有人能说:“我知道关于数据科学的一切。”
它有许多不同的方面:
你明白重点了。
要成为一名优秀的数据科学家,必须具备这些技能的综合。再加上更多。
你们中的一些人可以自学,另一些人--不是真的。
在整个过程中会出现许多问题,如果有人在那里回答这些问题,这将是一个巨大的帮助。
你可能就是那个人!当然是一定的价格。
你有资格吗?如果你了解KDnuggets上一半的博客,你肯定有资格通过帮助有抱负的数据科学家来获得额外的收入。
辅导有抱负的人的不同方法包括:
这是一个双赢的局面,你可以把你对数据科学的热情转化为额外的收入,并可能在此过程中学到一些新的东西。
谁会对你的服务感兴趣?
有抱负的数据科学家目前在大学,参加在线课程,或与书本学习。他们总是需要一只额外的手。
但是,不仅仅是他们。
每一个愿意学习新东西的数据科学家,即每一个明智的数据科学家,都可以真正从您提供的东西中受益。
也不要低估经验丰富的数据科学家。
如果他们是“数学难”的类型,他们肯定需要一些数据科学沟通技能。
如果他们是“创造性”的数据可视化类型,他们可能需要“销售人员”类型的帮助,将他们的工作从非常漂亮到非常有说服力。
请放心,在这个过程中你也会学到很多东西。
你需要三件事:
设置基础结构以主办会议并获得报酬
你如何确保视频通话发生并获得报酬?
为什么?因为人们必须能在网上找到你。更重要的是,您需要记录了解您的人数的数据。不管是一个简单的预订页面还是一个辅导市场,你必须存在于互联网上。如果你正在寻找一些更私人但更容易的东西,那么Wix和Squarespace将是一个很好的匹配。
当你开始的时候,你可以自己安排会议。但那不是自动化的。作为一名数据科学家,您可能更喜欢自动化或至少半自动化调度。您可以使用Calendly或HubSpot。
这是旧闻:缩放,谷歌见面,微软团队拯救世界!
PayPal、Stripe和Revolut都是很好的候选人。
集成这四个工具,甚至至少视频和支付,将是您的技术基础设施。
如果你太忙或不想麻烦,你可以选择端到端付费在线会议的解决方案之一。我鼓励你尝试一下3Veta.com。
学习在线教学的基本知识
确保你没有跳过这一步。这听起来可能很平凡,但事实并非如此。
首先,你必须学会如何准备一个会议和领导一个会议。所有类型的在线咨询规则都是一样的。这些步骤很容易遵循--所有与建立、准备设备、收集材料等相关的步骤。让自己熟悉这个阶段,我强烈建议有一个清单。
其次,了解这个人面临的问题。
你在那里不是为了教他们“所有的数据科学”,你在那里是因为他们有一个特定的数据科学问题,你有专业知识来解决。
问很多问题。转移您的数据科学技能,并深入挖掘,直到您达到问题的根本原因。个人只不过是一个极其庞大的数据集合。
例如,他们告诉你,“我需要帮助来创建图表。”所以对话可以是这样的:
你用的是什么软件?你在编码,啊哈。
用什么编程语言?蟒蛇!不错的选择。
您首选的IDE是什么?嗯,Jupyter对初学者很好,但你可以考虑在未来转向其他东西。
您发现有有用的库吗?MatPlotLib是一个非常坚固的,但你试过Seaborn吗?我想这可能更适合你的案子。一个有趣的也是阴谋。但是如果你想在MatPlotLib上做得更好,我听到了,我会帮助你的。
那么您到底想要创建什么呢?你在创作它或设计它时挣扎吗?造型很重要。但是如果外表是你追求的,MatPlotLib不适合你。也许Python也不是正确的选择。在Tableau或Powerbi中试试这个怎么样?我可以给你看。
你是专家。指导他们成为一个更好的数据科学家,并分享你的错误或偏见。
联系目标客户
你需要对你的目标客户有所帮助。知道他们存在的地方或上网。
您真的能做到这一点吗?
开始在网上赚取额外收入从来没有这么容易过,我已经提倡这一点很长一段时间了。
听起来可能很难,但你知道吗?你是数据科学专家,不是抖音!
你的事业通常更难,但总是更有回报!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04