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  • EP3|對「數據驅動」失去信仰的故事|ft. ex-社群平台產品經理 小白
    Aug 31 2024

    本集節目邀請到之前在社群平台擔任產品經理的小白(aka 前同事)。
    秉持著靈魂拷問的精神,一起來聊聊小白在職涯初期,認為 data-driven 是 best practice,但在經歷了不同事件與觀察、反思後,開始意識到過度依賴數據也許無法做出好產品。

    00:00 開場
    00:53 在電商平台的 data-driven 產品開發經驗
    11:47 為什麼當時認為 data-driven 是 best practice?
    16:17 理想中數據驅動的產品開發方法
    18:45 讓數據結果變得夠具體能幫助到產品決策嗎?
    24:20 在社群平台應用數據的經驗
    25:45 讓小白開始覺得 data-driven 不是 best practice 的三個故事
    26:02 故事一:Airbnb CEO 對於 A/B Testing 的看法
    30:00 故事二:信仰不夠,用戶數據來湊
    35:41 故事三:簡化的數學公式無法指出產品方向
    38:10 數據可以帶來決策民主化嗎?
    46:50 怎麼樣做一個好產品?
    52:20 會用量化指標管理團隊嗎?
    56:00 一個吸管有幾個洞?


    小白的 Medium:https://jonas-pi.medium.com


    以下是 Podcast 內提到的書、文章、採訪:
    失控的數據:https://www.twreporter.org/a/bookreview-the-tyranny-of-metrics
    Why data-driven product decisions are hard (sometimes impossible):https://andrewchen.substack.com/p/why-its-so-hard-to-be-data-driven
    Brian Chesky, CEO @ Airbnb 在 Config 的專訪:https://www.figma.com/blog/config-brian-chesky-airbnb/
    Brian Chesky 在 Lenny’s Podcast 的專訪:https://www.youtube.com/watch?v=4ef0juAMqoE

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    57 mins
  • EP2|為什麼選擇早期新創公司、Podcast 節目的下一步 、LLM 發展預測|ft. 數據女孩的中年危機 Amy
    Jun 22 2024

    本集節目邀請到 Podcast 數據女孩的中年危機的主持人 Amy。
    秉持著靈魂拷問的精神,一起來聽聽 Amy 如何選擇適合自己的職涯路線、Podcast 的起心動念與未來規劃,以及對 LLM 的發展預測。

    (00:00) 開場
    (06:10) 為什麼選擇加入早期新創公司?
    (14:53) 在 seasalt.ai 做 Growth & Operations 的工作內容與體驗
    (26:00) 為什麼會想要做 Podcast?
    (31:10) Podcast 節目的未來規劃
    (35:21) LLM 對分析、建模的 DS 有什麼影響?
    (45:26) LLM 的未來發展方向,會對生活、工作帶來什麼改變?
    (51:28) 結尾閒聊


    數據女孩的中年危機:https://open.firstory.me/user/stellaxamy/platforms
    Amy:https://linktr.ee/amy17519


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    56 mins
  • EP1|規劃與推動數據專案的方法、應用各種 Chat AI 工具的經驗、如何學習與知識管理|ft. 電商平台數據架構師 Adam
    May 8 2024

    本集節目邀請到在電商平台擔任數據架構師的 Adam。
    秉持著靈魂拷問的精神,一起來聽聽他是如何在公司中規劃與推動數據專案落地吧!

    (00:00) 傳統產業與軟體科技業對於資料分析師、資料科學家的不同需求
    (06:06) 金融業如何推動數據專案以及過程中會遇到的困難
    (29:18) Adam 使用 ChatGPT、Claude、Gemini 的經驗
    (41:02) Adam 的學習方法與知識管理方法
    (45:55) 聊聊 Adam 最近在做的事:製作線上課程、在職專班、寫文章


    Adam 的 Medium:https://medium.com/數據迴廊


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    1 hr and 16 mins