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這是成為數據科學講師所需的條件-Satyajit Pattnaik
「我喜歡做教育家。若人們在學習和工作中都充滿熱情的話，我亦喜歡成為社區中的一份子。」 -Satyajit Pattnaik-數據科學主管
您能介紹一下自己嗎？
我有超過 10 年數據科學和數據分析的工作經驗，當中涉及不同的縱向行業，包括電信、網絡安全、保險、電子商務和金融服務。在那段時間裡，我有幸以主講者和討論組成員的身份參加了幾個國際會議。這段經歷有助我建立了對社區和演講的熱情，因此我開發了大約 20 個數據社區，當中的成員來自世界各地，他們通過不同的媒體相互交流和支持。 從建立數據社區的經驗中，我發現了我對教學的熱情。因此，我開發了自己的 YouTube 頻道，擁有 11,000 多個訂閱者。頻道主要分享數據科學相關的知識。從這裡我認識了許多來自世界各地的 EdTech 公司，並以兼職數據科學的身份成為跨平台的講師，如 UpGrad、Great Lakes、Edureka、SkillAnalytica、BeingDatum 和 iNeuron。
您為什麼選擇在 Xccelerate 工作？
嗯，我的父母都是老師，他們對我有很大的影響。我熱衷於教育，以往我會在業餘時間從事兼職工作以實踐這種熱情。 而Xccelerate 讓我有機會真正全心投入在教育中。Lavine 向我闡述了他對公司的願景後，也令我更喜歡Xccelerate，我知道我必須成為 Xccelerate 的一份子。
工作中令您感到最興奮的是什麼？
我喜歡成為一名教育工作者，並喜歡成為社區中的一份子。此外，我喜歡在機器學習和人工智能領域工作，我看到了將兩者應用於科技教育的巨大潛力。在 Xccelerate，我有機會將我對教學和數據科學的熱情，實際地融入到學生社區和公司中。因為Xccelerate正在高速發展，我們會在工作中採用更新的科技技術。
如果學生要參加數據科學和機器學習訓練營，他們可以從中得到什麼？
這問題的答案很簡單，而這也是我們與在線學習和自學平台的不同之處。參加全日制數據科學訓練營的學生將學習應用知識於實際情況的方法。 通常，課程不會教學生運用課程內容解決現實世界複雜的問題。通過單純由講師指導的課程，學生可以學習原理，卻無法了解他們學習原理的原因和其實際用途。在現實世界中取得成功關鍵因素是了解業務需求、探索和定義問題。在 Xccelerate，我們將其視為課程組成的基本部分。
在全日制數據科學課程中，學生除了可以了解數據科學和數據分析的各種概念，還將了解應用知識於實際情況的方法。
實現這目標有四個關鍵要素：
- 理解問題：人們應該知道他們正在解決什麼業務問題以及原因。
- 探索數據：數據中隱藏的訊息
- 構建模型：準備預測模型
- 部署模型：生產模型
有了這些要素，再加上科技項目的合作經驗，使 Xccelerate 的畢業生脫穎而出。
另請閱讀：2021 年職業指南：香港的數據科學與機器學習
在您的人生中，誰或什麼最能激勵您？
不同的人產生了不同的影響，僅舉一人的名字是不公平的。這些包括：
使我繼承了他們特質的父母，包括我對教學的熱情。
我的妻子支持我所做的一切，對我的人生產生了重大影響，因為這一切都是在我結婚後開始的。
各種導師、作者、老師在我生活的不同領域提供指導。 社交媒體上的名人，包括 Linkedin、youtube，他們分享他們的熱情並提供答案和指導，以及他們整合經驗的個人時間。
我真的很感激以上所有了不起的人，謝謝！
在我們的訓練營中成為數據科學專業的學生是什麼感覺
Alex 認為自己不會長期在以前的行業中工作，因此決定抓住機會學習數據科學。通過 Xccelerate 了解更多關於他的人生！
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