采访Christina Stathopoulos.,Waze的分析铅,IE商学院的兼职教授

Christina Stathopoulos. 是一个众所周知的主题演讲者,倡导#bookaweekchallenge和#bookamonthchallenge,一个数据书呆子和一个女人的真正启示。在迁移到Waze的分析铅的作用之前,她花了3 00年作为谷歌的数据专家工作。

我很高兴采访 Christina Stathopoulos.w and 即商学院 我们感谢她参加 数据科学访谈系列 并分享几个AI智能之家,包括:

  • 进入数据科学的旅程和跟上行业所需的关键技能
  • 各种方法获取知识,并以最新的技术及时跟上
  • 桥梁学术界和企业界的方式
  • 向萌芽数据书呆子和科学家的建议!

生活中唯一的常量是改变“而数据科学领域并不陌生。

– Christina Stathopoulos.

进入数据科学,关键技能和挑战

你是如何第一次进入数据科学的?

我遵循非常规的道路,以便到达今天的地方,但我总是知道我想靠近'数字'工作。 我与数学和统计数据一起长大,因此我最终才能最终进入数据科学。尽管数据科学并非如此“热门”就像今天一样,但我的学业总是围绕这一概念。我研究了NC州立大学的跨学科学期,靠近我在美国的家,重点关注统计数据,几年后继续研究西班牙马德里大学商业学校的商业分析和大数据师。

直到我的主人才开始直接在现场工作,尽管我很快就意识到了数据科学是一种自然的契合。我跳过不同的标题,例如系统工程师,数据工程师,分析顾问和数据专家,但它们都归结为同样的概念:了解我们手头的所有数据。

您每天使用的主要技能是数据专家的关键技能,以及您是如何发展它们的?

我需要努力和软技能的组合来成功。我会说我的案件中最重要的努力技能是SQL。我必须使用来自不同来源的大量数据,并每天构建脚本,以拉动,清洁和组合数据,最终为业务创造价值。我最初在学习中接触到这一点,但直到我开始经常在工作中使用它,我并没有开始熟练。

在软技能方面,沟通技巧是至关重要的。我作为销售团队的技术人员工作,我负责在客户需求和我们可用的数据之间进行联系。这对我来说特别有挑战性,因为即使我是我母语的有效沟通,我的大多数职业轨迹都在西班牙侵犯了,因此我用西班牙语进行工作–我和我从头到尾从头开始学到的第二种语言!在我的舒适区之外的练习和舒适,在我成为熟练的沟通者的旅程中一直是基础。

有什么激励你在数据科学中工作的?

生活中唯一的常量是改变 景观是不断变化的,这让你能让你掌握在你的脚趾上。对我来说,它是一个你无法厌倦的领域。当你开始感到无聊的那一刻,寻找一个变化,那里有很多机会。

知识获取过程!

您作为数据科学家的商业/行业的域名知识是多么重要,您是如何获得它的?

域知识非常重要,但并不总是有必要开始。我在行业工作,如旅行,电信,安全和FMCG多样化。在每种情况下,我始于最小的域名知识,其中一个最大的挑战是带着行业动态的速度。它是一个数据科学家,您了解您形成的一部分的行业,以便真正了解您使用的数据背后的含义。

作为数据科学家,您通常会负责直接与商业领袖通信您的调查结果,这意味着您必须学会“谈谈谈话” –了解数据背后的含义和价值,然后用这些商业领袖可以掌握的语言解释它。

了解任何新行业需要时间,但我的方法是(1)选择在行业中工作的同行大脑,(2)研究在线和(3)注册在线新闻或杂志,涵盖该趋势的最新趋势行业。

书籍:哪些书在您的旅程中帮助了您最多?为什么?

作为LinkedIn上的#Bookaweekchalrenge(最近添加了#BookAmonthchallenge)的主人,想到了相当数量的书!我已经阅读了许多关于数据科学的非技术书籍,了解该领域的最新进步,而是从社会或商业角度来看。有两本特定书籍在这个意义上想到了:

  • 每个人都坐在Seth Stephens-Davidowitz –看看我们的在线行为可以揭示人类心灵的东西。作者在整个洞察中缠绕了一系列的数据讲故事。我用这本书作为灵感 乐趣 数据科学可以是以及如何 创造力 在该领域中起着如此重要的作用。
  • Cathy O'Neil的数学毁灭武器 –算法的社会影响分析。这本书是第一个睁开眼睛,以便我们需要在数据科学中进行仔细注意;常常曾经有数人背后的人,我们不能忘记整个社会的责任。

您认为如何弥合学术界与企业世界之间的差距?

如果我们在学术界和公司设置中同时工作,我坚信它可以帮助。我目前在双方工作,但我在学术界的时间是有限的,因为我在兼职之外教授全职工作。

在学术界和企业交叉口拥有更多的职业人士将有助于使双方保持最新并彼此受益,这是一个双赢的局面。我很乐意看到这变得更加普遍,并更多地接受可以在双方之间分开50/50的专业人士。

建议和灵感

不要低估网络和建立个人品牌的力量!

– Christina Stathopoulos.

您对今天想要进入数据科学的人会给哪些建议?

不要低估网络和建立个人品牌的力量!我不认为“网络效应”仅适用于商品和服务,我们拥有自己的“人类网络效应”,随着您构建更强大的个人网络,并学会反弹,以建立您的职业生涯。您可以通过在LinkedIn上始终如一地活动,参加当地活动,并公开分享您的想法和想法。

3个单词最汇总如何学习ML和数据科学:

沟通,激情,持久性

在科技的一个或两个妇女的标记,他们在那些启发了你的理智。

只挑选一两个!我想突出三个,特别是谁在社区中也非常活跃,并拥有强大的在线顾问:

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我是联合创始人&基于新加坡的数据科学和AI初创公司的CTO,以及一位机器学习爱好者,他喜欢与人们互动,了解有关人工智能如何塑造组织和人民的生活以及它如何用于优化业务运营。

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