Imparare la DATA SCIENCE e le materie STEM, con
Вставка
- Опубліковано 3 жов 2024
- Datapizza è una community di appassionati di Data Science, in cui si condivide idee, progetti e consigli riguardanti il mondo dei Dati, del Machine Learning e dell’intelligenza Artificiale!
Oggi a Behind Data Podcast abbiamo fatto una chiacchierata con @alessandrodeconcini-adc , esperto e divulgatore nell’ambito delle tecniche di apprendimento e del metodo di studio! 📚
In questo episodio abbiamo parlato di quanto il background accademico influenzi le possibilità lavorative di una persona, di come approcciarsi allo studio di una materia STEM, di apprendimento continuo e di molto altro! 🚀
📍Materie scientifiche vs umanistiche il metodo di studio cambia?
📍Dove, quando, come studiare? Cosa dice la scienza?
📍Apprendimento continuo come vantaggio competitivo
📍Leggere in maniera efficiente un paper scientifico
📍Concetto di second brain e di cervello artificiale
Iscriviti al canale per rimanere aggiornato sui prossimi contenuti! 🔗
Seguici sui social 👇🏼
Instagram: lnkd.in/dUnz34mX
Telegram: t.me/datapizza
LinkedIn: / data. .
Community Discord: / discord
Collaborazioni: datapizzacommunity@gmail.com
Grazie del supporto 🚀
Molto bravi ad organizzare questi contenuti di alto livello. Complimenti sinceri !
Grazie 🙏 davvero!
A mio parere un fattore sottovalutato a proposito di chi trova vantaggioso andare a studiare in biblioteca è quello della peer pressure. Tendenzialmente in mezzo a gente che studia vuoi sia essere virtuoso quanto gli altri sia non farti vedere come quello che cazzeggia (oltre a tutti gli altri discorsi legati per esempio al non avere a portata di mano il letto, il frigo, la tv ecc., più tutto il discorso del separare fisicamente anche nella routine l'ambiente del dovere da quello casalingo più associato al riposo, al cazzeggio ecc.)
Esatto, io in biblioteca faccio moooolto di più
vero! 🙏
Minuti 26:00, Alessandro parla di musica lo-fi a basso volume, e poi ci sono io che ho preparato esami su esami con le strumentali di "2001" di Dr. Dre in sottofondo 🤣
Woooo grande ospite Alessandro! Grandi! Molto interessante!
Grazie Francesca 🚀
Diversi data scientist bravi arrivano da filosofia. Penso non sia un caso. Lo spirito critico, ri-importato come Critical Thinking, è un tratto fondamentale di un bravo data scientist e i bravi filosofi ne hanno da vendere. Pensiero critico, aldilà di affermazioni molto di comodo, molto meno presente nella formazione letteraria umanistica
Assolutamente Piero, perché i dati sono molto di più che semplici numeri 🚀
Bella intervista.
Speravo di ascoltare roba nuova, ma ormai sono anni che ascolto ADC, potrei fare il suo sostituto divulgatore :P
La speranza era di ascoltare roba nuova applicabile a data science, ma probabilmente mi serve solo il giusto mentore "senior".
12:30 consiglierei l'ascolto di Marco Crepaldi in merito al "paradosso nordico" (basato su studi come “The Gender-Equality Paradox in Science, Technology, Engineering, and Mathematics Education”).
Buon fine settimana!
Grazie mille! Sicuramente con ADC abbiamo cercato di portare argomenti che potessero essere utili a tutti prima per inquadrarlo come professionista (dai sondaggi su instagram il 65% dei nostri follower non lo conosceva) e poi per delle regole generali da seguire
Però capisco che per te che sei suo fan magari può essere sembrato poco interessante 😅
In ogni caso spero che almeno la parte su come studiare un Paper sia stata utile! E nelle prossime puntate cercheremo di invitare qualche mentore Senior per tips più approfonditi 🚀
@@datapizza Ciao! Sì, mi rendo conto dell'esigenza di presentare l'ospite, è un "overhead" imprescindibile (capita ad esempio ogni volta che ci sono interviste televisive al Prof. Odifreddi, benché alcune introduzioni in TV sembrano preparate peggio delle "scheda di Alessandro Gori" nella Pezza di Lundini). Sui paper è un discorso lungo: se non ci si da un limite di tempo, ci si trova davvero ad accularne decine, senza riuscire a fermarsi all'abstract (o alle conclusioni); ad esempio a volte io ho proprio "bisogno" di vedere la parte statistica, il metodo... (soprattutto se sono ambiti di scienze "poco dure", come sociologia, con studi poco replicabili ed effettuati su campioni risibili ed assunzioni statisticamente senza senso, tanto che a volte poi i paper vengono ritirati) ma comunque anch'io trovo assurdo che questa tipologia di testo venga affrontata così, "per caso", comperando magicamente la prima volta quando si è alla ricerca di riferimenti per la tesi.
Bellissima intervista!
Grazie Dani 🙏
Interessantissimo video. RIguardo al dove studiare io alternavo casa a università però tendenzialmente esami tecnici con dimostrazioni o computer preferivo fuori mentre quelli un po piu orali e discorsivi a casa. Sperimentavo gia la formula con 3 giorni fuori e due a casa😅😅😅
ciao ragazzi, in primis complimenti per il canale, io sono uno studente di alessandro, ho acquistato il suo corso il per il metodo di studio. Volevo porvi una domanda, io vengo da diploma come perito informatico, laurea in economia, e ora vorrei fare una laurea STEM sempre nella mia uni, il percorso in particolare si chiama metodi quantitativi per le scelte economiche e finanziarie, prettamente statistico, secondo voi, potrebbe essere usato anche se un giorno vorrei svoltare e fare il data scientist? Ps. sono sempre stato appassionato di programmazione.
Secondo noi sicuramente sì! e buona fortuna allora 💥 e grazie dei complimenti
Io ho sempre fatto una fatica enorme con le materie stem, arrivando perfino a odiarle. Ora a 40 anni ho deciso di studiare data science e mi sta affascinando molto la statistica( la matematica mi fa ancora schifo) Sono kamikaze lo so :D
Complimenti! Non si smette mai di imparare 🍕