數據女孩的中年危機｜数据女孩的中年危机

在美國政治民調機構工作的年糕，深入探討美國選舉背後鮮為人知的數據分析工作。作為一個對政治「完全沒興趣」的移民，他在共和黨背景的民調公司工作，觀察到許多有趣的現象：從數據如何影響候選人的競選策略，到不同選民群體最關心的議題，再到政治立場與日常生活的微妙關係。

美國政治逐步兩極化polarized，希望這集讓大家對美國選舉有更深的理解，選舉也許使人對立，但聊完只能感嘆，生活還是要繼續過。表面上立場完全對立的人們，在現實生活中也只是最熱情友善的鄰居。


年糕的「外婆專線」Podcast: https://hotlinetograndma.firstory.io/

00:00 歡迎年糕
01:09 政治民調工作背景
01:54 如何進入現在的工作崗位
05:08 工作中使用的數據分析工具和方法
06:03 民調數據收集和分析流程詳解
09:07 面試經驗分享
12:42 工作環境
14:26 選舉流程：初選和普選
17:57 不同類型民調機構的區別
19:21 三人在藍州、紅州、搖擺中看到的選舉趣事
28:05 民調公司的工作時間和強度
40:08 薪資待遇和加班制度
41:54 在美國生活六年的經歷
42:51 美國夢達成？「對移民不友善」的共和黨機構幫我辦了綠卡
47:28 在紅州生活的體驗和觀察
55:00 共和黨、民主黨和獨立選民最關心的議題
55:53 Podcast節目「外婆專線」介紹


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茶几曾在廣告業摸爬滾打，從上海到深圳，再到美國。作為性少數群體的一員，他分享了在中國和美國的生活體驗、不同文化和社會背景下性少數群體挑戰與機遇。

茶几現在在一所大學工作，同時攻讀工程教育的博士學位。他分享自己如何在一個不斷變化的世界中找到自己的位置。謝謝茶几來分享他適應、成長和自我發現的旅程。

00:00 歡迎茶几！介紹背景
08:34 討論廣告行業的變化
16:40 數字廣告公司的工作流程
25:20 廣告學校教育與實際工作的差異
28:53 從廣告行業轉向數據分析
38:51 在美國大學工作的體驗
45:50 選擇工程教育博士項目的原因
56:43 同志關係和婚姻
01:06:44 對數據女孩節目的感想
01:10:19 茶几推薦的書籍和電影



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久違的Stella & Amy兩人聊天局！這期節目裡，我們分享了最近各自在工作上的新嘗試。除了播客，我們還開始寫英文電子報The Cocoons by Stella & Amy，希望能打破文化藩籬，讓更多英語世界的讀者了解亞洲的真實故事。

在創業者系列之後，我們也想向聽眾徵集新的來賓，特別是有「海外發展」經驗的創業者和相關產業的朋友，期待聽到更多精彩故事！


00:14 開場
01:00 Amy的新創工作新挑戰
04:17 Stella的新嘗試
07:09 分享Podcast製作流程和舉辦分享會的經驗
08:58 英文電子報 "The Cocoons"的緣起和目標
15:36 能完全用AI寫作嗎？
27:21 徵求受訪者


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Morale AI 摩絡人工智慧 https://moraleai.com/ 的創辦人Phil，一位在AI領域勇敢探索的創業家與我們分享了他如何在製造業為支柱的台灣，將學術研究成果轉化為實際產業應用的經驗。

他和他的團隊面對的不僅是技術的挑戰，更是如何將這些技術與製造業的實際需求結合的難題。從半導體產業的大語言模式到與紡織研究所合作的Textile GPT，Morale AI的專案展示了AI在這些傳統企業中提升製造品質、最佳化供應鏈等方面發揮的關鍵作用。他的經驗也讓我們思考，如何在傳統產業的多年經驗基礎上，引進創新，帶來新的生命力。

透過Morale AI故事，我們得以一窺台灣製造業的創新面貌，以及一家AI新創公司如何尋找立足點的過程。

想加入Morale AI? >> [email protected]

00:13 Phil創辦Morale AI
01:09 Morale AI協助製造業AI轉型
02:23 Phil談讀博創業的契機
03:40 校園孵化創業的不同之處
05:02 創業初期家人與朋友的態度
07:26 跨國工作與合作的挑戰
08:25 製造業AI應用：工具與挑戰
15:13 透過大語言模型解決異常投訴
17:05 製造業與客戶的複雜關係
18:36 大語言模型解決方案架構解析
22:45 應用向量資料庫解決郵件查詢
31:12 Textile GPT與紡織業的創新應用
35:47 法人單位與AI技術合作的經驗
46:14 資料清理對AI專案的重要性
53:48 專案與產品化的優先管理



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Uber科學家丹桐，數學PhD。她絕不是我們刻板印象中的nerd，而是一位在工作之餘堅持跳芭蕾舞的舞者。

丹桐帶我們深入探討了Uber的演算法世界，讓我們了解到這家科技巨頭在複雜的市場中如何應用演算法進行實驗和最佳化。她的見解獨到，為有志加入Uber的聽眾提供了寶貴的面試建議。

除了職涯話題，我們也聊到了丹桐在紐約跳芭蕾舞的經歷，以及她平衡繁忙的工作以維持這項嗜好的方式。她也在節目中分享了她搬離矽谷定居紐約的初衷，以及這個決定對她生活的影響。

在這期節目中，你會透過科技大廠、PhD的title看到一個活得瀟灑的女孩，一個對生活抱著無限熱愛、從不退縮的人。

00:57 丹桐，數學PhD、Uber科學家
01:29 大學時期選擇數學的過程
05:09 為什麼選擇數學：追求純粹規律
06:28 四色定理及其應用
13:18 談論數學博士後如何選擇職涯方向
14:19 在Uber的工作經歷及不同的數據科學家角色
20:19 Marketplace團隊的工作：匹配與定價算法
23:18 Uber的算法如何解決實時優化問題
28:26 談論算法組之間的衝突和合作
37:45 對Uber技術文化的看法
50:46 談論Uber如何平衡盈利和共享經濟的初衷
52:04 丹桐分享自己如何愛上芭蕾舞
58:09 30分鐘dating秘訣

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王小茗在 Google 擔任高級財務分析師的專業人士（所謂的會計師！），分享了她在科技大廠的會計財務部門的工作內容，也為我們介紹會計行業的現況。

節目探討了她如何運用數據分析來支持公司財務決策，以及她從四大會計師事務所到矽谷的職業成長之路。小茗深入討論了35歲的職場危機、如何平衡工作與育兒，以及她對未來財務行業趨勢的見解。

00:00 歡迎「他山育見」Podcast的主持人 小茗
02:30 在科技公司做財務分析的挑戰
05:10 Google 財務部門的運作模式
12:15 科技產業的性別動態與挑戰
19:30 在矽谷生活的成本與家庭選擇
29:10 Google 內部數據分析與SQL應用
35:00 大數據與自動化對財務工作的影響
40:20 轉行建議：從數據分析到財務工作
45:10 會計行業未來趨勢與挑戰
51:45 在美國報稅的常見問題與誤解
56:30 投資與解讀公司財報的技巧
01:02:00 如何在灣區生活中找到平衡

＊本期是串台節目，另一部分的內容在 「他山遇見」，大家記得去聽啊！
https://www.xiaoyuzhoufm.com/podcast/66a21fc37b9d159acd5b7a52


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Stella和Amy與好萊塢音效師，曾入圍艾美獎的崢神深入探討了電影製作的幕後世界。從音效師的日常工作到行業的未來發展，崢神分享了許多鮮為人知的內幕。我們還討論了特權、機遇和社會階層流動等深刻話題，反思了科技行業與影視行業的異同。最後，崢神以過來人的身份分享了關於工作與家庭平衡的真知灼見。

崢神是在一名好萊塢工作的音效師，參與項目包括《American Horror Story》這樣的知名美劇。她也曾三次評價自己的音效設計工作提名艾美獎。崢神從名校計算機專業畢業後，義無反顧地投身電影事業。這樣的轉行讓我們既欽佩，又覺得不可思議。崢神經歷了在好萊塢數年的摸爬滾打，從無名小輩成為三度艾美獎提名的音效師。在我們看起來已經是走上人生巔峰，而她卻說，夢想成為現實之後，工作也只是份工作而已。
 
在錄制這一期時，崢神正在待產的最後時刻。如今崢神已經成為一位有兩個可愛小女孩兒的媽媽了！祝福崢神一家

00:00 歡迎嘉賓音效師崢神
08:28 音效師工作的自由度和創意空間
17:38 音效行業的就業模式和收入來源
18:35 音效師需要的聲音審美能力
25:17 音效師工作的局限性
35:35 影視行業的不穩定性和項目制工作模式
41:08 如何進入音效行業
43:45 音效行業的人脈建立技巧
49:19 崢神的教育背景和進入電影學院的契機
57:27 AI對影視行業的潛在影響
59:59 科技進步對各行業的威脅
01:03:06 關於特權和優越感的討論
01:14:26 平衡工作、家庭和良好精神狀態的挑戰
01:16:33 對即將到來的第二個孩子的準備


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樂觀、自律、執行力強，這就是Stella和Amy對本期嘉賓Elaine的印象。無論是在硅谷大廠的data science manager工作，還是做博主，還是個人生活中，Elaine都是一個想到就去做的實幹派。

本期《數據女孩的中年危機》中，Elaine來和我們分享她在科技大廠的職業發展，Manager光鮮履歷之下的壓力和痛苦，還有工作之外，作為一個媽媽、一個業餘博主的有趣生活。

00:00 導言
08:56 Elaine的YouTube頻道定位和發展
16:49 全職當創作者的可能性
20:40 如何進入data science行業
23:59 computer vision方向的發展前景
28:19 大廠對data scientist的定義和要求
34:22 不同大廠data scientist的話語權比較
37:15 從IC升到manager的經歷
39:51 manager工作內容的時間分配
45:51 data scientist在大廠的核心競爭力
01:07:43 在美國和中國養育孩子的比較
01:10:25 對Stella和Amy的podcast的感想

#datascience #techcareer #dataanalytics #machinelearning #數據科學 #北美生活 #北美 #techcareer #數據科學 #北美 #數據女孩的中年危機 #数据女孩的中年危机

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Stella和Amy本集邀請了在新加坡工作14年的廣告業資深人士Abby，深入探討了市場營銷和廣告行業的內幕。Abby分享了她對品牌策略、跨文化營銷以及AI對行業影響的獨到見解。作為一位職場媽媽，她也坦誠地談到了工作與生活平衡的挑戰，以及如何在職場中推動性別平等。我們還討論了中國品牌如何在海外市場，特別是新加坡，進行本地化策略。

00:00 歡迎來賓Abby！
00:31 Abby的職業背景介紹
04:05 討論市場營銷和廣告的基本概念
09:17 中國品牌在海外市場的營銷策略
21:07 廣告公司如何幫助客戶制定營銷策略
32:14 AI對廣告行業的影響
37:43 中國企業為何選擇新加坡作為海外擴張的第一站
42:02 Abby在新加坡14年的工作和生活變化
1:09:46 職場媽媽面臨的挑戰和建議
1:15:35 如何在職場和社會中推動性別平等
1:17:15 Abby推薦的閱讀

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本期嘉賓是北京大學董磊助理教授。作爲大學老師的他發Nature、教課、帶學生。除此之外，他還是一位連續創業者： 在林徽因故居開過咖啡館，也做過數據諮詢公司，現在是科技公司Maptable的創始人，致力於做最易用的地圖數據分析工具。以爲這樣的人生就夠精彩了嗎？還有哦！學術和創業外，董磊老師早年間還參加電視節目並獲得了一衆粉絲。這一期就來聽聽董磊老師來和Stella Amy聊學術生活、創業心路曆程。

00:00 歡迎董磊老師！
01:07 研究方向：城市科學和時空大數據分析 
11:42 第一次創業項目：在林徽因故居經營咖啡館
12:44 第二次創業項目：數據咨詢項目
17:52 第三個創業項目：數據標註和AI訓練數據服務
19:31 最新創業項目：地圖可視化工具 Maptable
28:15 做地圖到底難在哪裡？
37:45 如何決定再度創業做Maptable
40:43 創業初期：投入兩年開發第一版本
43:00 何時該去融資？
46:04 GTM 市場策略分享
53:28 電視知識問答節目的經歷


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Paul Graham最近發表的爆火文章《Founder Mode》，大家看了嗎？他所說的founder mode似乎是指對公司有完全掌控力、事必躬親的鐵腕創始人。他也認為founder mode是比雇傭職業經理人的manager mode更好的管理模式。
然而founder mode真的如Paul Graham所說，是tech公司的靈丹妙藥嗎？它和Micromanage又有什麼區別呢？數據女孩對此有什麼看法呢？

00:00 這集又是Stella和Amy聊天
00:24 Amy 最近在研究SEO
02:24 Stella和小紅書的愛恨情仇
06:33 Stella 正在與兒子培養新愛好
09:02 熱門話題： founder mode
11:27 常常出爆款的Paul Graham
13:31 Founder Mode 代表人物
15:28 Founder mode 是 micromanagement嗎
17:59 什麼是個鐵腕CEO
23:17 Founder mode 反例
24:19 Founder mode 是對創始人要求降低了
27:29 Stella和Amy過往合作過的 founders
33:34 為什麼我們節目不多聊AI新聞
36:22 Amy和Stella會是怎麼的founders

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#datascience #foundermode #paulgraham #brianchevsky #jensenhuang #stevejobs #nvdia #airbnb #apple #techcareer #dataanalytics #machinelearning #數據科學 #北美生活 #北美 #techcareer #數據科學 #北美 #數據女孩的中年危機 #数据女孩的中年危机

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很多人都接觸過獵頭，卻又對獵頭這個行業有很多疑問，這一期Zoey來為我們解惑。Zoey，是Stella的同學，也是一位在中國科技行業有十多年經驗的老獵頭。Zoey還分享了不少行業秘辛，以及對科技行業高管的近距離觀察。

- 獵頭真的會站在我們的角度為我們爭取工作嗎？
- 如何和獵頭保持長期合作？
- 中國互聯網之後又有哪些有發展潛力的行業呢？

00:00 歡迎資深獵頭Zoey!
01:00 獵頭做什麼？
05:27 獵頭怎麼賺錢？
09:34 獵頭怎麼學習行業知識
15:37 中國大廠在找什麼人才
19:10 海歸要考慮什麼？
24:55 海歸在中國就業市場有競爭力嗎？
30:54 獵頭出糗的故事
36:28 獵頭很抗AI！
37:09 最先知道行業趨勢的行業
40:49 獵頭眼中的AI浪潮
47:37 獵頭觀察到的新興行業
52:57 中國科技行業的男女比例
01:05:17 Zoey 對 「數據女孩的中年危機」的提議

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本期邀來在Taboola和Pinkoi做過算法工程師的好朋友國父來聊聊。國父在推薦系統領域有很多年的實踐經驗，也做過不同類型的推薦系統。這週深入聊一聊推薦系統是什麼、怎麼做、以及產品技術難點是什麼。同是從業多年的三個人也聊了我們對數據科學領域的看法，以及對於數據驅動的利弊的思考。本期還有國父與跨國團隊合作、自己非典型職涯發展的經驗分享。


00:00:00 開場
00:01:24 在電商平台Pinkoi做推薦系統
00:03:49 推薦系統從Infra和數據收集開始
00:05:04 tracking和埋點
00:07:04 電商平台一定需要推薦系統嗎？
00:10:13 原生廣告公司Taboola的推薦系統
00:13:12 用戶體驗：內容推薦 v.s. 廣告推薦
00:14:33 廣告推薦和內容推薦在產品實現上的差別
00:16:47 推薦系統領域需要什麼樣的人才
00:19:33 廣告推薦和內容推薦工程難度上的差別
00:21:47 覺得自己是一個data scientist還是一個engineer？
00:24:37 分析團隊和工程團隊的mindset差別
00:28:28 跳槽Taboola的契機
00:31:36 多文化融合的工作環境
00:33:54 如何快速的熟悉公司業務
00:38:53 空降manager如何管理團隊
00:42:08 data-driven到底是好是壞
00:49:37 非典型的成長經歷(嗎?)
00:52:51 學歷到底代表什麼？
00:55:18 賽道上的賽馬，還是荒島上生存的猴子
00:56:53 Multi-armed Bandit對人生的指導意義
00:58:50 Amy和Stella做podcast的意外收穫
01:01:28 生活中的發呆時間


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#datascience #techcareer #dataanalytics #machinelearning #banking #金融業 #genz #數據科學 #北美生活 #北美 #techcareer #數據科學 #北美 #數據女孩的中年危機 #数据女孩的中年危机

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這一期我們放鬆一下，兩個輕熟女跟20＋ Gen Z 聊一聊台灣年輕人的工作生活狀態。

這一期的嘉賓May有著非常感染人的笑聲，整個聊天過程都輕鬆愉快。除了做著非常demanding的金融業MA工作，還是高產的內容創作者。但另一方面，May又確實很鬆弛。

最後告訴大家一個秘密，來自台灣的Amy和來自大陸的Stella，一直都希望我們在podcast節目討論專業知識之外，也可以為大家介紹不同地區華人的工作生活狀態。作為理工女的我們，對於太過宏大的議題束手無策。但是我們相信，在宏大議題之下的每一個個體，一定是相同之處遠遠多過不同。不同地區的人們的經驗也都可以為我們所借鑒。

行銷青年May Instagram: https://www.instagram.com/marketing_youth_may

00:00 導言
02:40 開始做IG創作者的契機
04:30 聊聊最近好玩的內容趨勢
06:22 什麼是MA?
16:02 如何成為MA？有什麼門檻
18:29 MA的薪水水準
20:31 為甚麼MA在中國大陸不流行？
23:34 Z世代的生活樣貌
30:05 Z世代都喜歡經營副業？
34:53 Z世代認同的生活狀態
38:32 台灣的熟女們
41:23 台灣的dating life
43:22 交朋友好難！
47:38 MA的培訓都教什麼？

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Amy堂哥是台灣高端製造業高管，有著多年作業研究和智慧製造的實踐經驗，也是二十多年前就做AI/Machine Learning的大前輩！堂哥跟我們分享了他在半導體業及高端製造業中20+年的行業經驗、作業研究(Operations Research)在各行業中的應用，以及從企業高級主管的角度如何看待製造業的數位化轉型與智慧製造。

00:00:00 本期涉及名詞解釋
00:07:07 本期嘉賓介紹
00:08:00 九十年代的台灣大學
00:12:05 選擇工業工程(Industrial Engineering)/作業研究(Operations Research, OR) 方向
00:13:37 OR是什麼？
00:17:01 OR與Data Science
00:21:03 在芯片公司AMD做排程系統(scheduling)
00:25:01 為什麼要自己開發排程系統？
00:27:55 從德州AMD回到台灣AMD
00:30:58 關於AMD的股票和挽大廈之將傾的“蘇媽”(AMD CEO: Lisa Su)
00:34:27 離開AMD來到製造業做智慧製造
00:36:22 智慧製造的day-to-day執行
00:42:38 數位化轉型中的製造業還需要數據科學家(data scientist)嗎？
00:45:26 台灣智慧製造發展之現狀
00:50:06 LLM對製造業的影響和衝擊
00:54:26 如何面對AI時代的職業中年危機
00:56:47 “問對的問題”的能力很重要
00:57:12 Top performer如何帶團隊？
01:01:44 數據女孩關於職場媽媽的討論給堂哥帶來的啓發

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Ze Wang是來自加拿大的Data Engineer數據工程師，來分享了她的職業發展歷程和對行業的看法。節目後面聊到她的副業，才發現原來她做的電商獨立站Kidamento​已經非常成功了！Wang Ze和家人是如何開始做電商的呢？​有著電商平台工作經驗的Data Engineer做電商有什麼特別的優勢嗎？身處動蕩的科技行業的我們，發展電商副業是否是一個好的抵抗中年危機的選擇呢？

00:00 Amy道歉啟事，本期嘉賓介紹
03:02 加拿大的學習、工作、移民
08:42 疫情期間跳槽
10:23 不同行業的data engineer工作有差別嗎？
12:52 data engineering的發展規律
14:06 核心競爭力
15:01 data engineer可以被AI替代嗎？
17:23 職業危機和迷茫
18:28 AI取代人工data cleaning的一個小例子？
21:38 副業：如何開始做電商獨立站
25:06 選擇供應商
28:27 如何做marketing
31:20 第一個“黑五”
33:13 “打工是不可能打工的”
34:02 做電商需要什麼技能
34:51 對產品的選擇
36:01 在Amazon上賣貨的感受
37:58 電商的庫存和物流管理
40:29 做電商副業的工程師的dogfooding
43:20 和線下門店合作
44:40 並非一帆風順的創業
45:48 創業對人的鍛鍊
47:12 電商領域哪個行業最好賺
50:52 中國生廠商出海的挑戰
51:44 對想做電商獨立站的朋友們的建議
53:09 如何購買Kidamento

關於主持人：
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Stella: https://linktr.ee/stella_liu

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Amy和Stella先後回到亞洲走親訪友，在和朋友的交流當中獲得了很多新的資訊，也得到了不同的角度。專開一期和大家分享一下我們的見聞和思考。也聊聊過了20期之後，我們對podcast的一些新想法。

• Amy的新工作
• 如何選擇startup
• 台灣銀髮旅行團的growth strategy
• 回國和朋友們catch up
• 國內創業者們的struggle
• 技術派創業者 vs 市場派創業者
• 「數據女孩的中年危機」 新方向

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Stella和Amy一直以來對於數據領域的career coach都有很多好奇和疑問。借著podcast這個由頭，我們邀來xhs萬粉職場博主 @思宇在爬樓(https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5f14eac5000000000101d47b) 來和我們聊聊，分享他的職業經歷，也為我們解答了很多對於國內科技公司不同崗位、組織架構的疑問。以及career coach如何能夠指導學員求職，還有思宇對目前數據行業就業市場的一些觀察。

00:00 歡迎思宇
01:25 在證券研究部的不愉快實習經歷
05:49 關於字節跳動的組織架構的討論，horizontal v.s. vertical
11:23 火山視頻，字節跳動的棄兒
13:39 從數據分析師到戰略分析師
16:10 策略產品經理 v.s. 產品經理 v.s. 算法工程師
24:30 中美work culture比較
27:37 “把個人感受從工作中抽離出來”
29:15 為什麼中國公司這麼卷？
31:24 career coach as a side gig
36:10 如何面對找工作時的年齡關卡？
37:47 哪兒有這麼多實習機會？
40:35 為什麼有人需要career coach？
42:55 時間管理能力
45:27 一個經常勸退學員的career coach

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#數據科學  #數據分析師   #數據分析   #data   #數據分析求職   #數據分析轉行   #data求職   #策略產品經理  #策略分析師 #產品經理   #careercoach

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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本期對話現在在Arizona State University商學院做助理教授的徐侃教授，聊學術界如何找工作，如何選擇賓大經濟博士班，博士畢業要經歷什麼過程，長得好看對求職到底有沒有幫助等。這次聊天特別賞心悅目，笑料多多。歡迎收聽

在小紅書上追蹤徐教授: https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5ed29089000000000101ec33

00:00 歡迎徐侃
00:48 Stella家兒子心儀的帥叔叔
02:15 從清華數學系到UPenn經濟系再到商學院教授
07:03 找到自己的優勢點/comparative advantage
10:47 Machine Learning在 商學院 v.s. Computer Science v.s. 業界
18:53 申請PhD時的選項與考量
22:19 PhD最重要的是選擇合適的導師
25:44 什麼是tenure track？
30:36 高顏值對於找教職有影響嗎？
32:51 分享教學一年感悟
39:04 教授正尋找co-author！
40:37 教授的業餘生活是喝酒蹦迪（嗎？）
42:24 教授推薦的最愛漫畫

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Stella和Amy都是在美從業多年的data scientist。三十而已，卻有滿滿的中年危機感。本期對話現在媒體行業做DS的Robin，曾在普林斯頓社會學博士班的他是怎麼決定輟學投入數據科學行業的呢？也和大家分享多種職場的心得和秘笈。

00:00:00 歡迎Robin
03:04 外國人很難進入的媒體業
06:43 Quit Princeton PhD去業界做DS
11:01 表演型data scientist 會受到AI衝擊嗎？
14:12 Causal Inference在industry被“濫用“了嗎？
19:34 媒體業的DS到底是做什麼？
21:24 如何找到自己的伯樂
26:40 在職場開啓真誠的誇誇模式
28:22 職場上的code switching
32:19 每個人的“慣習”資本
36:46 如何練習small talk
43:36 data team的reactive mode
46:41 挑戰常規
51:54 Robin成立的紐約地區線下DS社群

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