现有片段只能确认立正曾在 Meta 做数据科学家,没有提到他在 Meta 上过哪门数据课程,因此无法给出课程名称。
AI根据立正公开的文章和视频整理,不是他本人回复。重要的判断,请回到出处核对。
能确认的是职位,不是课程
材料里的观点立正在自我介绍中列出的经历包括:腾讯游戏数据科学副总监、Meta 的数据科学家、亚马逊的经济学家,经济学博士毕业1。这是他对自身职业履历的陈述,但没有说明在 Meta 期间修过什么课程。
另一段里他谈到自己“从来都不是传统意义上的 data scientist”,并解释在 Facebook 时主要做 product analytics,写 SQL、用 Tableau、写 PPT,还提到自己做的模型很快被否掉2。这段能帮助理解他实际的工作内容,同样没有涉及课程。
“上过一门课”目前没有原文支撑
把“课代表提到在 Meta 上过数据课程”与现有片段对照,只能核实“在 Meta 做数据科学家”这一半。课程的名称、时间、是否公司内部培训,都没有出现在提供的文字里。这是 AI 对两份材料的比对,不是对课程存在的否定;也可能相关内容在未提供的片段中。
提供的两段文字只覆盖职业履历和工作内容,没有课程信息;无法据此判断课程是否存在或叫什么。
出处
- 1EP14:对话课代表立正:AI时代下,后悔没早点离开职场
立正自述职业经历,明确提到 Meta 数据科学家,是核对“在 Meta 工作”的直接依据。
- 2EP77 Startup 选择、AI Evals 怎么做、Data Science 未来
立正说明自己在 Facebook 的实际工作内容,可区分职位名称与具体职责,但未提课程。
追问2026年11月11日
有一次他说过他在meta工作的时候 内部有很多学习资料 是之前工作的人写的 有一个资料是给data scientist的 但标题确实make decisions或者说 make impacts 或者说影响到产品线之类的东西
现有片段能确认立正反复讲过“数据科学家的产品是更好的决策(Better Decision)”,但没有他提到 Meta 内部那份标题含“决策/影响”的学习资料的原文,无法确认那份资料。
能确认的是“Better Decision”这个说法
材料里的观点立正说,数据科学家唯一的产品是 Better Decision,即更好的决策;如果决策没有变好,模型、仪表盘、分析报告都可能是浪费1。他后来回顾自己讲 data scientist 的视频时,也说后期表述是“用数据帮产品做决策”,并提到 better decision2。这两处支持的是他的观点,不是 Meta 内部资料的标题。
Meta 那份资料目前没有原文依据
你记得的“给 data scientist、标题讲 make decisions 或影响产品线”的内部学习资料,在提供的片段里没有出现。不能因为“Better Decision”说法相近,就认定那份资料叫这个名字,或认定它出自 Meta 内部。这是 AI 对记忆与现有材料的对照判断,不是立正的原话。
缺少立正谈 Meta 内部学习资料的片段,无法核对那份资料的标题、作者和用途;现有材料只能确认他讲过“Better Decision”这一观点。
出处
- 1离开大厂之后,我才发现,没有Fake Work的工作其实很开心|对话课代表立正
立正明确说数据科学家的产品是 Better Decision,是核对这一说法的主要原文。
- 2EP77 Startup 选择、AI Evals 怎么做、Data Science 未来
立正回顾自己讲 data scientist 的视频,提到用数据帮产品做决策、better decision。
你也有想问的?
卡住的时候,问问立正:回答附有出处,可以点回原文核对。
也可以接着问:
别人还问了
- AI写东西很快,我怎么判断它写得对不对?
先别急着逐句改,先问自己能不能指出“哪里不对、为什么”。说不清时,把标准写成可读的文档或评分表,再对照原文和具体场景检查。
- 我该不该从ucberkeley本科退学去创业,我学的社会学专业,学不到任何东西
现有材料没有直接讨论“伯克利社会学该不该退学创业”,但能帮你把问题拆成两件事:先验证创业想法是否值得你押上退学,再判断“学不到东西”是课程问题还是你还没找到用法。
- Product data scientist在ai时代应该如何转型
核心不是补更多分析技能,而是从“做一段执行”转向“设计系统让AI把结果做出来”,并先确认自己现在的工作是否真在创造价值。
- 立正自己做出来问问立正这个工具以后立正最常问问问立正的问题是什么问题?立正最感兴趣问问立正的问题是什么问题?当问问立正问世以后立正最好奇的问题是什么问题?
现有材料没有记录“问问立正”上线后用户实际最常问、立正最感兴趣或最好奇的问题;能确认的是他做这个工具的动机,以及他判断好问题的标准。
- 最近在自己用AI开发游戏,之前是游戏策划出身,对技术了解相对比较少。但是感觉现在vibe coding出来的代码质量很差,我不确定问题到底出现在哪里,是我的提示词不对,还是我没有用比较好的skill?还是说有什么我没有意识到的方面在影响?核心还是应该如何提升自己vibe codeing的代码质量呢?
代码质量差,通常不只是提示词或 skill 的问题,而是任务拆得不够细、缺少可判断质量的评估能力,以及没有把“第一版”推进到“可靠系统”。
- 什么是强的工作能力
这些材料把强工作能力指向三件事:判断什么值得做、把事真正做完、在模糊中持续放大成果,而不是把技能清单堆满。