在數據科學領域工作了幾年，我試圖了解學習和教授數據科學的最佳方法。

我希望我們的團隊在通過MOOCs進行教學方面做得很好。

“50多萬學生不會錯的，”正如廣告所說。

雖然在線課程是最實惠的學習方式，但在線輔導也不應該被低估。

在需求方面，對于任何人來說，這是一個更昂貴但極其有效的方法來推進他們的數據科學職業生涯。

在供應方面，許多專業人士在他們的數據科學團隊中是令人驚嘆的導師，但沒有考慮將家教作為額外收入的來源。

在本文中，我們將把這個問題作為一個“在線數據科學輔導”的商業案例來探討。

問題所在

抖音很熱，但很容易。我花了一個小時才“得到它”

數據科學很熱，但很難。我花了幾年時間才“得到它”，然而，我仍然覺得不舒服說，“我得到了數據科學?！?

這主要是因為數據科學確實是一個沒完沒了的話題。

沒有人能說：“我知道關于數據科學的一切?！?

它有許多不同的方面：

• 設計令人驚嘆的數據可視化的創造性方面
• 通過BI工具將數據源組合到儀表板中的業務方面
• 機器學習和人工智能的數學難題
• 大數據管道的計算機科學方面
• 銷售人員溝通發現的方面

你明白重點了。

要成為一名優秀的數據科學家，必須具備這些技能的綜合。再加上更多。

你們中的一些人可以自學，另一些人--不是真的。

在整個過程中會出現許多問題，如果有人在那里回答這些問題，這將是一個巨大的幫助。

解決方案

你可能就是那個人！當然是一定的價格。

你有資格嗎？如果你了解KDnuggets上一半的博客，你肯定有資格通過幫助有抱負的數據科學家來獲得額外的收入。

輔導有抱負的人的不同方法包括：

• 書面答復
  這是我們多年來在網上課程中一直在做的事情：通過電子郵件或問答空間回答問題。這個活動有很大的規模經濟，因為經過一段時間，你已經看到了人們問的大部分問題，你會更好更快地回答他們。
• 實時聊天回答
  與上述相同。問題是，當你現場回答問題時，你沒有時間準備或做額外的研究。這是個大禁忌。
• 實時視頻聊天回答
  這是過去一年每個人都在做的事情。確保你提前得到問題或代碼，這樣你就可以提前做好準備，并且你已經準備好了所有可能的答案。您可以交談、屏幕共享、配對代碼--成功的輔導會議所需的一切。

這是一個雙贏的局面，你可以把你對數據科學的熱情轉化為額外的收入，并可能在此過程中學到一些新的東西。

目標客戶

誰會對你的服務感興趣？

有抱負的數據科學家目前在大學，參加在線課程，或與書本學習。他們總是需要一只額外的手。

但是，不僅僅是他們。

每一個愿意學習新東西的數據科學家，即每一個明智的數據科學家，都可以真正從您提供的東西中受益。

也不要低估經驗豐富的數據科學家。

如果他們是“數學難”的類型，他們肯定需要一些數據科學溝通技能。

如果他們是“創造性”的數據可視化類型，他們可能需要“銷售人員”類型的幫助，將他們的工作從非常漂亮到非常有說服力。

請放心，在這個過程中你也會學到很多東西。

如何將此作為一項業務開始

你需要三件事：

• 建立一個基礎設施來主持會議并獲得報酬。
• 學習舉辦在線課程的基本知識。
• 聯系你的目標客戶。

設置基礎結構以主辦會議并獲得報酬

你如何確保視頻通話發生并獲得報酬？

1. 你需要一個網站。

為什么？因為人們必須能在網上找到你。更重要的是，您需要記錄了解您的人數的數據。不管是一個簡單的預訂頁面還是一個輔導市場，你必須存在于互聯網上。如果你正在尋找一些更私人但更容易的東西，那么Wix和Squarespace將是一個很好的匹配。

1. 一個調度工具。

當你開始的時候，你可以自己安排會議。但那不是自動化的。作為一名數據科學家，您可能更喜歡自動化或至少半自動化調度。您可以使用Calendly或HubSpot。

1. 一種視頻會議工具。

這是舊聞：縮放，谷歌見面，微軟團隊拯救世界！

1. 一種支付工具。

PayPal、Stripe和Revolut都是很好的候選人。

集成這四個工具，甚至至少視頻和支付，將是您的技術基礎設施。

如果你太忙或不想麻煩，你可以選擇端到端付費在線會議的解決方案之一。我鼓勵你嘗試一下3Veta.com。

學習在線教學的基本知識

確保你沒有跳過這一步。這聽起來可能很平凡，但事實并非如此。

首先，你必須學會如何準備一個會議和領導一個會議。所有類型的在線咨詢規則都是一樣的。這些步驟很容易遵循--所有與建立、準備設備、收集材料等相關的步驟。讓自己熟悉這個階段，我強烈建議有一個清單。

其次，了解這個人面臨的問題。

你在那里不是為了教他們“所有的數據科學”，你在那里是因為他們有一個特定的數據科學問題，你有專業知識來解決。

問很多問題。轉移您的數據科學技能，并深入挖掘，直到您達到問題的根本原因。個人只不過是一個極其龐大的數據集合。

例如，他們告訴你，“我需要幫助來創建圖表?！彼詫υ捒梢允沁@樣的：

你用的是什么軟件？你在編碼，啊哈。

用什么編程語言？蟒蛇！不錯的選擇。

您首選的IDE是什么？嗯，Jupyter對初學者很好，但你可以考慮在未來轉向其他東西。

您發現有有用的庫嗎？MatPlotLib是一個非常堅固的，但你試過Seaborn嗎？我想這可能更適合你的案子。一個有趣的也是陰謀。但是如果你想在MatPlotLib上做得更好，我聽到了，我會幫助你的。

那么您到底想要創建什么呢？你在創作它或設計它時掙扎嗎？造型很重要。但是如果外表是你追求的，MatPlotLib不適合你。也許Python也不是正確的選擇。在Tableau或Powerbi中試試這個怎么樣？我可以給你看。

你是專家。指導他們成為一個更好的數據科學家，并分享你的錯誤或偏見。

聯系目標客戶

你需要對你的目標客戶有所幫助。知道他們存在的地方或上網。

• KDnuggets？
  你已經來了。試著就某一主題寫一篇高質量的文章，人們肯定會聯系你詳細闡述它。
• 在線課程討論（問答部分）。
  我從親身經歷中知道這一點：在線課程創作者正在努力回答他們在課程中得到的所有問題。試著幫助別人。你很快就會意識到學生和老師都在注意你，這是你向他們中的任何一個投球的機會。
• 論壇，如Quora、Reddit、StackOverflow。
  這些實際上是“溢出”了未回答的數據科學問題。在你的簡歷中放置一個鏈接到你的服務，盡可能地提供幫助。

額外的想法

• 教書是不合理的回報。如果你幫助一個人解決他們的問題，你會對自己感覺非常好。
• 不要擔心他們會問你一些你不知道的事情。通過事先提出問題來緩解這種情況。如果你做不到這一點，你可以隨時要求他們以后再來找他們。會議上的演講者就是這么做的，沒有人對此感到憤怒。
• 你得了冒名頂替綜合癥？如果您在咨詢期間或之后對自己不滿意，您可以隨時提供退款。
• 如果你有點內向，你可能會考慮變得更開放。不要害怕能見度。如果人們知道你對數據科學如此感興趣，以至于你甚至在輔導，這只會在你的職業生涯中幫助你。記住，一路上你會學到很多。從字面上看，可能發生的最糟糕的事情是在網上被忽視，這并不是一個糟糕的結果。
• 作為一名課程講師，當我試圖處理課程的問答時，我迫切需要幫助之手。每當一個學生回答超過5個問題，我就會聯系并要求他們與我們一起工作。

您真的能做到這一點嗎？

開始在網上賺取額外收入從來沒有這么容易過，我已經提倡這一點很長一段時間了。

聽起來可能很難，但你知道嗎？你是數據科學專家，不是抖音！

你的事業通常更難，但總是更有回報！