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
在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05