用真实生活模拟来训练数据科学中的软技能:一种角色扮演双聊机器人方法
使用角色扮演双聊机器人方法训练数据科学中的软技能
通过代码实现的完整LLM项目演示
当我在大学学习数据科学和机器学习时,课程主要关注算法和机器学习技术。我仍然记得那些解决数学问题的日子,虽然不太有趣,但是这个过程确实给了我坚实的基础。
一旦我毕业并开始担任数据科学家的工作,我很快意识到挑战:在现实生活中,问题很少以精心制定且可以立即通过机器学习技术解决。数据科学家的工作是首先定义、界定和将现实生活中的问题转化为机器学习问题,然后再讨论算法。这是一个至关重要的步骤,因为根据问题的形式化程度、期望的结果、可用的数据、时间表、预算、计算基础设施和许多其他因素可能采用完全不同的方法。总之,这不再是一个简单的数学问题。
我的数据科学培训中存在的这种差距让我在开始时感到迷失和压力。幸运的是,我有我的导师和项目同事,他们在帮助我掌握基本技能和学会提出正确问题方面给了我很多帮助。一步一步地,我在管理数据科学项目方面变得更加自信。
回顾我的经验,我真希望我能有机会学习数据科学中的这些软技能,以更好地为我的职业生涯做准备。现在我已经经历了这些挣扎,但我能为新毕业的数据科学家做些什么吗?
管理咨询面试准备的一本著名书籍是《Case in Point》。这本书提供了许多实践案例研究,涵盖了广泛的主题和行业。通过观察和理解这些案例研究是如何解决的,考生可以在实际解决问题的过程中学到很多东西,并为现实生活中的挑战做好准备。
受到这种案例研究格式的启发,我产生了一个想法:我们能否利用最近的大型语言模型(LLM)生成相关的、多样化的内容…