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

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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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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。本集對話在Arizona State University的YZ教授，深耕Robotics和AI領域多年，帶我們從學術圈的角度看AI進程和技術革命。

00:00:00 歡迎Prof YZ
00:02:02 研究領域：計算機視覺與自動駕駛
00:09:01 研究和產業的結合
00:11:38 未來的城市交通與眼下自動駕駛的困境
00:16:19 自動駕駛面臨的技術、社會多方位的挑戰
00:19:02 技術革命帶來的large societal economical experiment
00:22:17 AI領域的data v.s. algorithm debate
00:28:53 Professor YZ 學術生涯的起點
00:32:03 十多年前的GenAI是什麼樣？
00:36:18 學術界v.s.工業界 = 藝術片v.s.商業片
00:40:24 聽Professor說，選擇學術界還是工業界？
00:43:17 學習AI技術的關鍵到底是什麼？
00:48:17 “CS is a problem to many universities”

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#humancentereddesign #robotics #datascience #techcareer #dataanalytics #machinelearning #數據分析 #數據科學 #北美生活 #北美 #datascience #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。本集對話影視行業的Benjamin，給我們介紹一個完全不同的行業樣態，從電視廣告電影到最新的短劇，讓我們了解了影視行業的朋友如何用熱情驅動辛勞的工作。

00:00 歡迎Benjamin
00:52 如何進入影視行業
09:16 北上拍廣告
15:31 影視行業的劇烈變動
20:31 台灣華語片的發展
26:37 好萊塢和華語圈影視的工作方式差異
33:56 好萊塢的Unions
41:06 影視行業的work visa難題
42:03 好萊塢的diversity真的有變好嗎？
47:08 短劇在美國的興起
51:28 Benjamin的一手短劇拍攝經歷
57:29 美國短劇的黃金時期？
01:01:42 業內人士怎麼看待短劇
01:09:19 Amy遭遇短劇製作公司的recruiter
01:10:35 對短劇未來的預測
01:14:09 導演最愛的導演

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26:37 好萊塢和華語圈影視的工作方式差異
33:56 好萊塢的Unions
41:06 影視行業的work visa難題
42:03 好萊塢的diversity真的有變好嗎？
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51:28 Benjamin的一手短劇拍攝經歷
57:29 美國短劇的黃金時期？
01:01:42 業內人士怎麼看待短劇
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01:10:35 對短劇未來的預測
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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。本期對談有技術背景，現在在DocuSign做Lead Platform PM 產品經理的Sarah! 給大家一個產品經理的Crash course!

追縱Sarah的小紅書：https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5ee5c88c0000000001002a6f

00:00 歡迎Sarah!
01:03 碼轉PM，MBA到PM
10:45 PM v.s. Project Manager v.s. TPM
17:03 PM的不同種類
23:57 to B和to C的差別
28:22 PM的技能
32:18 為什麼大家都要聽PM的？
35:34 同時喜歡的PM v.s. 領導喜歡的PM
38:05 對各個職業都有幫助的people skills
39:43 DS喜歡什麼樣的PM
43:10 PM喜歡的合作者排行榜
45:45 PM如何推動項目
52:39 PM愛做副業？
53:02 PM的career progression
58:15 PM如何做調研
01:04:00 PM job market
01:06:28 PM是否female friendly？
01:08:22 PM的職業危機
01:09:59 為什麼PRD都那麼長？！
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