原文：
www.kdnuggets.com/2021/05/how-become-online-data-science-tutor.html
评论
在数据科学领域工作了几年后，我尝试理解学习和教授数据科学的最佳方法。
我希望我们的团队在通过 MOOC 进行教学方面做得很好。
“超过 50 万学生不可能错，” 广告如是说。
虽然在线课程是最实惠的学习方式，但在线辅导不应被低估。
在需求方面，这是一种更昂贵但极其有效的方式，任何人都可以通过它来推进他们的数据科学职业。
在供应方面，许多专业人士在他们的数据科学团队中是出色的导师，但没有考虑过辅导作为额外收入的来源。
在这篇文章中，我们将探讨这个问题，作为“在线数据科学辅导”的商业案例。
TikTok 热门但简单。我花了一个小时就“掌握”了它。
数据科学热门但困难。我花了几年才“掌握”它。然而，我仍然觉得说“我懂数据科学”不太自在。
主要原因是数据科学确实是一个无尽的话题。
没有人可以说：“我对数据科学了解一切。”
它有许多不同的方面：
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设计惊艳的数据可视化的创意方面
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通过 BI 工具将数据源整合到仪表板中的业务方面
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机器学习和人工智能的艰难数学方面
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大数据管道的计算机科学方面
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沟通发现的销售人员方面
你明白了。
要成为一名优秀的数据科学家，必须具备这些技能的组合。还有更多。
有些人可以自学，其他人则不太行。
在过程中会出现许多问题，如果有人能够回答这些问题，将会是极大的帮助。
你可以成为那个人！当然，要付出一定的费用。
你有资格吗？如果你理解 KDnuggets 上写的博客的一半，你绝对有资格通过帮助有志数据科学家来赚取额外收入。
辅导有志者的不同方式包括：
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书面回答 这是我们多年来通过在线课程所做的：通过电子邮件或问答空间回答问题。这项活动具有很大的规模经济，因为经过一段时间，你会看到大多数人提出的问题，你会变得更加迅速和高效。
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实时聊天回答 这与上面相同。问题是，当你实时回答问题时，你没有时间准备或进行额外的研究。这是一个大忌。
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实时视频聊天回答 这是过去一年大家一直在做的事情。确保提前获得问题或代码，以便你可以提前准备好所有可能的答案。你可以进行对话、共享屏幕、配对编码——所有成功辅导课程所需的内容。
这是一种双赢的局面，你可以将对数据科学的热情转化为额外收入，同时在过程中可能学到一些新东西。
谁会对你的服务感兴趣？
有志于成为数据科学家的大学生、在线课程学习者或读书学习者，他们总是需要额外的帮助。
但不仅仅是它们。
每个愿意学习新知识的数据科学家，即每个理智的数据科学家，都可以真正从你提供的服务中受益。
也不要低估经验丰富的数据科学家。
如果他们是‘硬数学’型的人，他们肯定需要一些数据科学沟通技巧。
如果他们是那种‘创意型’的数据可视化专家，他们可能需要‘销售型’人员的帮助，将他们的工作从极美化到极具说服力。
而且放心，你也会在这个过程中学到很多东西。
你需要 3 件事：
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建立一个基础设施来主持会议并获得报酬。
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学习在线授课的基础知识。
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联系你的目标客户。
建立一个基础设施来主持会议并获得报酬
如何确保视频通话发生并获得报酬？
- 你需要一个网站。
为什么？因为人们必须能够在网上找到你。更重要的是，你需要记录有关找到你的人的数据。无论是简单的预订页面还是辅导市场，你必须在互联网上存在。如果你寻找的是更个人化但又简单的解决方案，Wix和Squarespace将会是不错的选择。
- 一个调度工具。
在你开始的时候，你可以自己安排会议。但这不是自动化的。作为数据科学家，你可能更愿意自动化或至少半自动化安排。你可以使用Calendly或Hubspot。
- 一个视频会议工具。
这已经是旧闻了：Zoom、Google Meet和Microsoft Teams拯救了局面！
- 一个支付工具。
将这 4 种工具集成在一起，或者至少视频和支付部分，将构成你的技术基础设施。
如果你太忙或者不想麻烦，你可以选择一款端到端的付费在线会议解决方案。我鼓励你试试3veta.com。
学习在线教学的基础知识
确保不要跳过这个步骤。它可能听起来平凡，但并非如此。
首先，你必须学习如何准备会议并主持会议。所有类型的在线咨询规则都是一样的。步骤很简单——都是与设置、准备设备、收集材料等有关。充分熟悉这一阶段，我强烈推荐你拥有一个 清单。
其次，了解对方遇到的问题。
你不是在那里教授他们“所有的数据科学”。你在那里是因为他们有一个特定的数据科学问题，而你有解决这个问题的专业知识。
提出许多问题。运用你的数据科学技能，深入挖掘，直到找到问题的根本原因。一个人不过是一个极其庞大的数据集合。
例如，他们告诉你：“我需要帮助创建图表。”那么对话可能会是这样的：
你在使用什么软件？你在编码，啊哈。
用什么编程语言？Python！不错的选择。
你喜欢什么 IDE？嗯，Jupyter 对初学者很好，但你可以考虑未来换用其他工具。
你觉得哪些库很有用？MatPlotLib 是一个非常可靠的库，但你试过 Seaborn 吗？我觉得它可能更适合你的情况。另一个有趣的选择是 plotly。不过，如果你想在 MatPlotLib 上更进一步，我听到了，我会帮助你的。
那么，你到底想要创造什么？是创建它还是设计它时遇到困难？设计很重要。如果你追求的是外观，那么 MatPlotLib 可能不适合你。也许 Python 也不是正确的选择。如何尝试在 Tableau 或 PowerBI 中实现呢？我可以给你展示。
你是专家。引导他们成为更好的数据科学家，并分享你的错误或偏见。
联系目标客户
你需要对目标客户提供帮助。了解他们在哪里存在或在线上。
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KDnuggets？
你已经在这里了。尝试 撰写一篇高质量的文章，人们肯定会联系你进一步探讨。
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在线课程讨论（问答环节）。
我从个人经验中知道：在线课程创建者在回答他们课程中的所有问题时感到困难。尽量帮助他人。你很快会发现学生和讲师都在注意你，这就是你向他们推销的机会。
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像 Quora、Reddit、StackOverflow 这样的论坛。
这些问题确实“泛滥”了未回答的数据科学问题。在你的个人资料中放置一个指向你服务的链接，并尽可能提供帮助。
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教学是非常值得的。如果你帮助了一个人解决他们的问题，你会对自己感到无比满意。
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不要担心他们会问你不知道的问题。通过提前请求问题来减轻这种情况。如果你没有做到这一点，你总是可以要求他们稍后再回来问。这就是会议上的讲者所做的，没有人会因此生气。
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你有冒名顶替综合症吗？ 如果你在咨询过程中或之后对自己感到不满，你可以随时提供退款。
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如果你比较内向，你可能需要考虑更开放一点。不要害怕被关注。如果人们知道你对数据科学如此感兴趣，甚至还进行辅导，这对你的职业生涯只有好处。记住，你在这个过程中会学到很多东西。实际上，最糟糕的情况就是被在线忽视，这并不是坏结果。
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作为一名课程讲师，在处理课程的问答时，我迫切需要帮助。每当有学生回答超过 5 个问题时，我会联系他们并邀请他们与我们合作。
你真的能让这件事成功吗？
在线赚取额外收入从未如此简单，而 我一直是这方面的倡导者。
听起来可能很难，但你知道吗？你是数据科学专家，而不是 TikToker！
你的努力通常更困难，但总是更有回报！
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