Artwork

Вміст надано Ken Jee. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Ken Jee або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

Why Data Scientists Should Break Things (Daniel Parris) - KNN Ep. 163

1:08:17
 
Поширити
 

Manage episode 374406257 series 3269789
Вміст надано Ken Jee. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Ken Jee або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

Today I had the pleasure of interviewing Daniel Parris. Daniel is a data scientist and data journalist with over eight years of experience. He was one of DoorDash's first data science hires, and he currently invests in early-stage data products through Dash VC. He run the newsletter called Stat Significant, which crafts data-centric essays about pop culture phenomena, and Data People, a short-form interview series with world-class data professionals. Which I was featured in recently. In this episode, Daniel explains what it was like to work at a quickly growing company with an experimental culture like doordash, what he learned from his biggest mistakes, and why he decided to pursue consulting and data journalism.
Podcast Sponsors, Affiliates, and Partners:
- Pathrise - http://pathrise.com/KenJee | Career mentorship for job applicants (Free till you land a job)
- Taro - http://jointaro.com/r/kenj308 (20% discount) | Career mentorship if you already have a job
- 365 Data Science (57% discount) - https://365datascience.pxf.io/P0jbBY | Learn data science today
- Interview Query (10% discount) - https://www.interviewquery.com/?ref=kenjee | Interview prep questions
Daniel's Links:
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/daniel-parris-8324b274/
- Email: daniel@askdatapeople.com
- Newsletter: https://substack.com/@statsignificant
- Data People: https://www.askdatapeople.com/

  continue reading

195 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 374406257 series 3269789
Вміст надано Ken Jee. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Ken Jee або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

Today I had the pleasure of interviewing Daniel Parris. Daniel is a data scientist and data journalist with over eight years of experience. He was one of DoorDash's first data science hires, and he currently invests in early-stage data products through Dash VC. He run the newsletter called Stat Significant, which crafts data-centric essays about pop culture phenomena, and Data People, a short-form interview series with world-class data professionals. Which I was featured in recently. In this episode, Daniel explains what it was like to work at a quickly growing company with an experimental culture like doordash, what he learned from his biggest mistakes, and why he decided to pursue consulting and data journalism.
Podcast Sponsors, Affiliates, and Partners:
- Pathrise - http://pathrise.com/KenJee | Career mentorship for job applicants (Free till you land a job)
- Taro - http://jointaro.com/r/kenj308 (20% discount) | Career mentorship if you already have a job
- 365 Data Science (57% discount) - https://365datascience.pxf.io/P0jbBY | Learn data science today
- Interview Query (10% discount) - https://www.interviewquery.com/?ref=kenjee | Interview prep questions
Daniel's Links:
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/daniel-parris-8324b274/
- Email: daniel@askdatapeople.com
- Newsletter: https://substack.com/@statsignificant
- Data People: https://www.askdatapeople.com/

  continue reading

195 епізодів

Усі епізоди

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник