Ken Jee 是一位数据科学家和 YouTube 内容创作者,他以制作引人入胜且易于跟踪的视频而迅速出名。 Jee 帮助了无数人学习数据科学、机器学习和人工智能,并且是流行 #66daysofdata 运动的发起人。
目前, Jee 在 Scouts Consulting Group 担任 数据科学负责人 。在这篇文章中,他讨论了自己作为数据科学家的工作,并为任何希望进入该领域的人提供了建议。我们探讨了大学教育的重要性,数学对数据科学家的相关性,在行业内创造可见性,以及在新技术方面开放思维的价值。
这篇文章是我很高兴在播客上与之对话的吉智慧的零碎抄本。在本文结束时,您将找到指向整个讨论的链接。虽然 Jee 提供的答案中有许多编辑,以确保简洁明了,但他的答案的意图保持不变。
你为什么开始在 YouTube 上制作数据科学视频?
我开始在 YouTube 上制作数据科学视频,因为我在学习数据科学时没有看到我正在寻找的资源。
我还认为制作视频是提高沟通技巧的最佳方式。创造内容给了我竞争优势,因为它吸引了我的雇主,而不是出去找他们。我通常将其称为内容重力的概念。我创造的内容越多,我对雇主的吸引力就越大,机会也就越多。
我喜欢从事有趣的数据项目,创建易于理解的内容,帮助他人学习和成长。我相信数据科学技能是有价值的,可以共享,数据驱动的内容有很大的传播潜力。公司应该鼓励员工进行旁敲侧击,并将其公之于众,因为这对公司来说是好事。
我看到了一个未来,每个人都使用社交媒体来分享他们的工作和想法,这在大多数角色中都被接受和期待。在我以前的一些工作角色中,我被称为“制作 YouTube 视频的人”我在工作之外的外部努力有助于我在公司内部的知名度。
你是怎么对数据科学感兴趣的?
我对数据科学感兴趣是因为我想提高我的高尔夫球技能。我开始探索数据如何帮助我分析自己的表现并找到改进的方法。我很快发现我有一个独特的优势:能够分析数据并创建数据驱动的动作来提高我的高尔夫能力。这使我进一步探索了由数据和智能支持的其他性能改进方法。
数学在数据科学中有多重要?
我认为,当进入数据科学领域时,数学就不那么重要了。重要的是弄脏你的手并编码。我建议人们通过构建项目和编码来弄脏他们的手,因为这将帮助他们直观地发现数学的价值和重要性。
我还建议复习微积分、线性代数和离散数学,但只有当你有理由这样做并理解它们与数据科学的关系时。随着你在该领域的不断进步,你将逐渐了解数学技能的重要性和相关性。一旦你看到它们带来的价值,你就会更有动力去学习它们。
当进入数据科学领域时,自主学习比正式学位更重要吗?
与上大学不同,我鼓励人们研究不寻常的学习方法的主要原因之一是,许多学生没有充分利用学校现有的资源。我把所有的办公时间都花在教授身上,问那些对学科很了解的博士的问题,但我发现很少有学生会这样做。
在我看来,只有付出努力并充分利用现有机会,获得学位才有用。我建议利用大学里其他可用的选择,比如兼职项目。这样做可以帮助学生充分利用他们的教育,让他们在就业市场上占据优势。然而,我警告说,仅仅获得学位并不能保证事业成功。
编者按: Jee 为数据科学学习平台做出贡献 365DataScience ,教育学习者开始成功的数据科学职业生涯。他还拥有计算机科学硕士学位和商业、营销和管理硕士学位。 Jee 拥有经济学学士学位。
获得数据科学等高级学科的硕士学位并不总是脱颖而出的最佳方法。拥有令人印象深刻的投资组合、独特的工作或志愿者经验可能更有价值。
如果你能投入时间和金钱获得硕士学位,这是值得考虑的,因为它无疑是一种可行的资源。但考虑重返学校找工作的机会成本也很重要。因此,将攻读研究生以获得人工智能中的特定角色视为一种机会成本在财务上是可行的。基本上,你必须确定读研究生是否会带来良好的投资回报。
你是如何学习的?
我学习最好的方法是以自己的速度努力完成某件事,一遍又一遍地重读同一件事,直到我理解它。在研究生院,我爱上了阅读,我的大部分知识来自课本。
我建议从不同的角度来看待事物,对一个主题有不同的理解。加速学习最重要的关键之一是找到一种合适的媒介,以对你有意义的方式解释主题,这可以是阅读博客帖子、观看视频或听播客。
虽然我在研究生院获得知识的主要方法是通过书本,但我承认,我今天对数据科学概念和主题的学习涉及视频和 YouTube 教程。具体来说,我想提及热门数据科学 YouTube 频道 与 Josh Starmer 合作 。
作为一名数据科学家,让自己与众不同的最佳技能是什么?
为了取得成功,数据科学家必须学习编码、数学和商业。我以自己独特的技能组合在比赛中脱颖而出。我的商业知识和能力,以满足编码和数据科学的战略要求,使我成为一个非常理想的候选人。我的简历和投资组合在竞争中脱颖而出。此外,我的沟通技巧和商业知识使我在面试中具有明显的优势。
你是如何成为目前公司的数据科学主管的?
我发现自己很早就不适合公司的官僚作风。我的重点是创造价值,让人们注意到增加价值和获得工作满意度。我的头衔已从数据科学家晋升为数据科学负责人。我现在负责所有与数据相关的工作,并担任数据科学总监。
这一变化反映了我在当前公司很早就承担了更多的责任,从单独负责所有数据科学活动到管理数据科学家团队。如果你正在找工作,我建议你通过接触潜在雇主来创造机会。
如果他们看到你愿意并且有能力做这项工作,你可能会惊讶于他们对雇用你有多么开放。我建议数据科学从业者找一个还不存在的职位,或者自己找一个。这样,你就可以跳过这条线,到达你想去的地方,而不用等待机会。
你对入门级数据科学家有什么建议?
入门级数据科学家应该与他人分享他们的工作和旅程。人们对制作内容犹豫不决,因为他们害怕被评判,但通常情况并非如此。人们更倾向于积极和支持。我还建议先学习编码,因为这对数据科学家来说是一项宝贵的技能。然而,我认识到每个人的学习方式都不同,所以这不是一种一刀切的方法。
作者总结
Jee 在数据科学领域的历程是独一无二的,但导致他成功的步骤是可以复制的,并且适合您的数据科学职业。我与他的讨论揭示了使用数字内容来交流您在数据科学领域的专业知识和存在的重要性,这一领域有时会充满噪音。他给数据科学从业者的建议是专注于创造价值,并确保您不断学习,以跟上快速变化的领域。因此,无论你的数据科学职业目标是什么,不要忘记享受这段旅程,并在途中记录下来!
您可以在 YouTube 或 Spotify . 上观看或收听与 Ken Jee 的整个对话
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