Những gì bạn có thể học về cách viết từ các nhà khoa học dữ liệu

Mar 22 2022
Ba lời khuyên từ một số nhà văn giỏi nhất trên Medium
Các nhà khoa học dữ liệu tạo ra một số nội dung được đọc nhiều nhất trên Phương tiện, trong các ấn phẩm như Hướng tới Khoa học Dữ liệu và những nơi khác. Cho dù bạn có quan tâm đến khoa học dữ liệu hay không, có rất nhiều điều để học được từ công việc của họ.
Ảnh: NicoElNino / Getty Images

Các nhà khoa học dữ liệu tạo ra một số nội dung được đọc nhiều nhất trên Phương tiện, trong các ấn phẩm như Hướng tới Khoa học Dữ liệu và những nơi khác. Cho dù bạn có quan tâm đến khoa học dữ liệu hay không, có rất nhiều điều để học được từ công việc của họ. Dưới đây là ba sự thật sẽ giúp bất kỳ nhà văn nào nảy ra ý tưởng viết gì và tìm được độc giả cho tác phẩm đó:

Sử dụng kiến ​​thức chuyên môn của bạn để giải quyết một câu hỏi phổ biến

Hãy xem dòng tiêu đề này, được viết bởi Cassie Kozyrkov , người đứng đầu bộ phận tình báo quyết định tại Google: “Làm thế nào để hack động lực của bạn, theo một nhà khoa học quyết định.” Khá hấp dẫn phải không? Tất cả chúng ta đều muốn có động lực và trau dồi thói quen tốt hơn, và ý tưởng về một cách khoa học, được hỗ trợ dữ liệu để làm điều này nghe có vẻ tuyệt vời. Các nhà khoa học dữ liệu có xu hướng rất giỏi trong việc này - sau tất cả, dữ liệu thực sự có thể áp dụng cho mọi thứ, từ bẻ khóa Wordle (cảm ơn bạn rất nhiều ) , đến cách kiếm được mức lương cao hơn (như Khuyen Tran viết).

Bạn có cái nhìn sâu sắc đặc biệt nào về lĩnh vực, lĩnh vực chuyên môn hay kinh nghiệm sống của bạn? Làm thế nào điều này cung cấp cho bạn một cái nhìn sâu sắc độc đáo về một cái gì đó mà mọi người đang nói về ngay bây giờ?

Chia sẻ câu chuyện nghề nghiệp của bạn

Thông thường, chúng ta không thực sự nghĩ về quỹ đạo sự nghiệp của mình như những câu chuyện kể, trừ khi chúng ta được yêu cầu cụ thể, chẳng hạn như trong một quá trình phỏng vấn xin việc. Rất có thể con đường dẫn đến công việc hiện tại của bạn có vẻ bình thường đối với bạn, hoặc lộn xộn, hoặc không đáng kể. Nhưng những người mới bắt đầu trong lĩnh vực của bạn - bất kể lĩnh vực đó có thể là gì - đều khao khát những câu chuyện như của bạn.

Hãy xem câu chuyện về Zero Coding của Ani Madurkar với Nhà khoa học dữ liệu cấp cao trong 4 năm . “Câu chuyện của tôi bắt đầu từ đáy đá cứng vào thời điểm đó và bây giờ tôi bắt đầu giải quyết các vấn đề hấp dẫn về máy học từ đầu đến cuối,” anh viết. “Hành trình Khoa học dữ liệu của tôi hoàn toàn không phải là một hành trình truyền thống.” Nó thu hút người đọc, đồng thời cung cấp một dịch vụ tuyệt vời cho các tân binh trong lĩnh vực này.

Một ví dụ tuyệt vời khác về điều này: Piero Paialunga 's Đây là điều đã xảy ra sau Bằng Cử nhân Vật lý của tôi . Câu chuyện của anh ấy về cách anh ấy đã đi từ nghiên cứu vật lý sang làm việc trong khoa học dữ liệu và học máy bao gồm nhiều khúc mắc. Và anh ấy thậm chí còn bao gồm một số câu chuyện nghề nghiệp của bạn bè mình vào cuối. Kết quả cuối cùng: Một nguồn tài nguyên hữu ích sâu sắc cho các nhà khoa học dữ liệu - và bất kỳ ai quan tâm đến nhiều hình dạng mà con đường sự nghiệp có thể thực hiện.

Nói với người đọc của bạn những gì bạn sắp nói với họ

Người đọc tiềm năng của bạn có rất nhiều lựa chọn về cách họ có thể dành thời gian và sự chú ý của mình. Tại sao họ nên đọc tác phẩm của bạn? Công việc của bạn là nói với họ; cho họ biết điều gì sẽ xảy ra và sau đó đảm bảo tác phẩm của bạn đáp ứng được lời hứa đó.

Câu chuyện của Eugenia Anello Cách tạo một Danh mục Khoa học Dữ liệu mạnh mẽ miễn phí cho người đọc biết rõ ràng họ sắp nhận được gì từ phần này và họ sẽ được lợi như thế nào khi đọc nó. Như cô ấy đã viết một cách khôn ngoan, "Sự kiên trì và kiên nhẫn là chìa khóa để giải quyết mọi vấn đề." Sau đó là Rose Day , người viết trong Tại sao bạn nên đẩy bản thân ra khỏi vùng thoải mái của bạn , "Một trong nhiều lý do tôi thích làm việc trong không gian dữ liệu và công nghệ là có nhiều khả năng." Tiến sĩ Varshita Sher đưa ra lời hứa rất cụ thể trong phần Hướng dẫn từng bước để giải thích dự án ML của bạn trong một cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu . Nếu bạn có một dự án ML để giải thích, tốt, bạn biết đây là bài viết dành cho bạn.

Tất cả những câu chuyện này đều có chung một đặc điểm quan trọng: Tất cả đều tập trung vào người đọc. Bạn được nói chuyện trực tiếp trong tiêu đề và tất cả các nội dung liên quan đến việc cung cấp cho bạn các dịch vụ và sự thông thái sẽ giúp ích cho bạn. Và đó không phải là, cuối cùng, tại sao nhiều người trong chúng ta đọc?

© Copyright 2021 - 2023 | vngogo.com | All Rights Reserved