Chào mừng bạn trở lại podcast Khoa học dữ liệu Klaviyo! Tập này, chúng ta đi sâu vào…

Các nhà khoa học dữ liệu đến từ đâu?

Câu hỏi hơi tặc lưỡi nhưng chỉ nhẹ thôi. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực mới — trong khi nhiều người ngày nay tốt nghiệp với bằng cấp về khoa học dữ liệu, điều này không đúng một thập kỷ trước. Nhiều người làm việc (và sẽ làm việc) với tư cách là nhà khoa học dữ liệu không được đào tạo bài bản để trở thành nhà khoa học dữ liệu, mà là một thứ khác. Tháng này, chúng ta sẽ xem xét quy trình đó: quy trình làm việc trong một lĩnh vực khác biệt với khoa học dữ liệu và trở thành nhà khoa học dữ liệu.

Chúng tôi thảo luận về một số phần của cuộc hành trình đó, bao gồm:

• Điều gì thu hút ai đó đến với khoa học dữ liệu ngay từ đầu
• Cách tiếp cận để đạt được các kỹ năng kỹ thuật bạn cần để có được một công việc khoa học dữ liệu
• Một số phần của công việc nhà khoa học dữ liệu tương tự như thế nào với việc rửa bát đĩa

Công trình được trích dẫn

Các thành viên tham gia hội thảo của chúng tôi đề cập đến các tài nguyên sau trong tập này:

• Machine Learning từ A đến Z trên udemy
• Hackerrank và Leetcode
• Kênh YouTube StatQuest
• Giới thiệu về học tập thống kê của Gareth James et al.
• Khoa học dữ liệu ứng dụng với Chuyên môn Python trên Coursera

RSS • Apple Podcasts • Google Podcasts • Spotify • Anchor • Pocket Casts • U ám • Breaker • RadioPublic

Nếu bạn thích tập podcast này, vui lòng chia sẻ nó với bạn bè, đồng nghiệp, thành viên gia đình hoặc bất kỳ ai khác mà bạn nghĩ sẽ thích nó! Bạn cũng có thể cân nhắc để lại cho chúng tôi bài đánh giá hoặc xếp hạng 5 sao cho chúng tôi — các thuật toán quan tâm đến các bài đánh giá và xếp hạng, vì vậy, việc tích lũy những điều đó sẽ giúp podcast này hiển thị với nhiều người hơn.

Giới thiệu về Klaviyo

Klaviyo trao quyền cho người sáng tạo làm chủ vận mệnh của chính họ và giúp các thương hiệu thương mại điện tử tập trung vào tăng trưởng thúc đẩy doanh số bán hàng nhiều hơn với hoạt động tiếp thị qua email, SMS, Facebook và Instagram được nhắm mục tiêu cao và có liên quan cao. Quan tâm đến việc tham gia với chúng tôi? Chúng tôi luôn tìm kiếm những người tuyệt vời để tham gia nhóm của chúng tôi .

Ai là ai

• Michael Lawson , Nhà khoa học dữ liệu cao cấp
• Zach Willert , Nhà khoa học dữ liệu
• Thomas Close , Nhà khoa học dữ liệu cao cấp
• Steven Her , Nhà khoa học dữ liệu