在工业和学术界从事数据科学教学的从业者：期望、工作流程和挑战

数据科学在学术界和工业界中的重要性日益增加，但对于如何教授它仍缺乏正式的共识。目前教授数据科学的许多人都是从业者，如学术界的计算研究人员或工业界的数据科学家。为了了解这些实践者讲师如何将他们的知识传授给初学者，以及这与教授更传统的编程形式有何不同，我们采访了20位在从小型工作坊到大型在线课程等各种环境中授课的数据科学家。我们发现：1）他们必须理解多样化的学生背景和期望，2）他们教授的技术工作流程集成了围绕代码、数据和沟通的真实实践，3）他们在软件设置的真实性和抽象性、寻找和整理具有教育意义的数据集以及让学生适应数据分析中的不确定性等方面面临挑战。这些发现可以为改进数据科学教育工具指明方向，并帮助世界各地更多的人提高数据素养。