嘉宾:马特·考威尔，QuantHub的首席执行官
由测深仪
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你上大学了，一切都很顺利(除了你的Mötley Crüe乐队积攒的发胶账单)。你通过了担心了一学期的微积分课而且庆祝酒桶还没破我就忘了基本的代数。
如果遗忘是所以比学习要容易得多，即使是在学术界，你怎么能指望提高整个组织的技能?
特别是当它是每一个人需要知道类似的数据。
当你想要整个组织的数据素养时，请转向今天的嘉宾，马特·考威尔，首席执行官QuantHub这是一个致力于帮助您将神秘的数据艺术注入您所在组织的每一个部分的组织。
在这节课中，我们将讨论:
- 为什么长期学习会失败
- 数据素养在业务各个方面的重要性
- 为什么没有数据素养的人工智能和机器学习是无用的
每个人都知道流行语。是时候深入挖掘了。
“如果我们所有人都不变得更懂数据，那么存在于人工智能中的许多潜力就会保持这种状态——作为潜力。”
Matt Cowell，首席执行官QuantHub
科学，产品和潜力
马特是一名铁杆的发金属迷和吉他手，拥有化学工程理学硕士学位，他开始为宝洁公司研究洗衣液。
在经历了一段令人难以置信的产品和软件开发之旅后，他现在正在通过培养适应性强、数据流畅的员工队伍，帮助企业保持竞争力。
他的主要信念是:提高员工的技能可以使公司利润最大化。
“解决你所有的问题并不需要数据科学——或者神奇的、神秘的人工智能。只要你提出一些好问题，然后用数据来回答，它就在你面前。”
Matt Cowell，首席执行官QuantHub
数据思维
老式的“设置并忘记它”的学习方法并不适合在员工中培养数据素养。
什么?马特说，机器学习和人类最好的方法之间有很多相似之处:
- Microlearning
- 持续不断的练习
- 合作教学
把你的员工从头变成业余数据科学家并不容易。尽管如此，每个人都必须进入数据思维模式——共同承担责任，推动公司在数据素养方面向前发展。
快速发展的平台
每个人都知道，让正确的人坐在正确的位置上至关重要。QuantHub独特的评估能力可以帮助您识别能够有效处理和学习数据概念的候选人。
马特预测，未来5-10年将发生翻天覆地的变化，没有敏捷、高技能员工的企业将会失败。
利用人工智能的力量提高员工的技能，让他们成为业余数据科学家，听起来可能像个幻想，但很快就会成为现实。
马特给我们的临别忠告?
- 第一次听
- 从客户的角度看世界
- 关注你的话语如何被接受，而不是你想说什么。
现在您已经知道了如何将数据素养注入到您的团队中，那么您是否准备好学习如何通过您的内容策略建立信任和信心，或者如何优化您的技术堆栈了呢?查看完整的剧集列表:B2B营收主管经验．