通过微软的高级数据科学送货经理Olga Ivina采访

我们感谢 奥尔加伊维纳,资深数据科学交付经理,来自 微软 参加本数据科学领导者AI智能之家系列并分享一些惊人的AI智能之家,包括:

  • 今天数据科学家所需的软和艰难技能
  • 最近的AI和ML的发展
  • 及时了解最新的数据科学
  • 科技妇女的启示

一个人应该相信自己,在那种惯例中是完美的。

– Olga Ivina

你意识到你想要追求数据科学的职业生涯(数据&AI),你是如何进入的?

当我18岁时,我开始在大学学习数学统计数据。在所有的数学中,这个主题是对我最有意义的。然后,在我的学习时,工作的选择是金融数学(Quants,Actuaries)之间以及广泛叫做的内容“analyst”。后者在几乎任何行业中处理了数据分析,我相信这是现代数据科学的前身。

我的第一份工作发生在2006年:我正在为一家专注于电影分析的小型咨询公司工作,我们的团队正在开发一种估算动态照片的人气和票房收入即将击中大屏幕的方法。之后,我立即为一家电信公司工作在今天仍然相关的用例–搅拌预测。这是如何乘坐专业数据科学的方式。 

雇用数据科学家时,您可以寻找什么技能和态度?

我在咨询方面工作,所以我的要求具体,他们可能因其他人而异。对于咨询中的数据科学家,以客户为主。我们需要随时准备在他们的AI旅程和帮助下满足客户。一个潜在的候选人应该愿意与客户一起探索,并超越以上,以为人民和业务产生价值。这可能听起来很明显,但它意味着问责制,恢复力,纪律和强烈关注协作。

把它进入视角:数据科学家 科学家们,他们很好奇,思考,寻求答案,并不容易在时间,预算,基础设施等限制内发生魔法,并确保通信流是恒定的,是恒定的。 

在高度选择性环境中,我们也希望候选人带来艰难的技能。数据科学培训是详尽无遗的,而且类似于医疗专业人员必须接受的一项。因此,制备较长,并且没有两种方式。尽管如此,激情和增长心态有助于通过。一个人应该相信自己,在那种惯例中是完美的。我相信追求数据科学所需的艰难技能和知识正是如此–技能和知识,–他们可以通过自我教育,实验和犯罪学习获得。 

在您看来,在过去1-2岁之间影响我们世界的数据科学中最相关的突破,以及您认为新兴趋势如何发展?

在我看来,负责任和道德AI和MLOPS的发展非常重要。在更长的角度下–绝对是,云和它在计算,协作,工具,流程和安全性方面给出的巨大优势。最近在自然语言分析和一代的进展以及计算机愿景,也很棒,也是值得注意的。 

什么是你推荐年轻的数据科学家阅读的书?

没有一本书,我可以推荐给所有人:每个人都应该挖掘自己的灵感来源,它可能与数学,编程,云或者– broadly –ai。哈利波特佐贺是我个人的来源。

您如何保留当前数据科学和AI竞技场的新发展?您使用的前3个资源是什么?

我在社交媒体上订阅了几个众所周知的网点,但最重要的是,我和人交谈。人们善意推荐用于进一步学习的材料。

您将给其他想要进入数据科学用例的其他商业领袖的建议?

做它!

数据科学家 科学家,他们很好奇,思考,寻求答案,并不容易让魔法发生。

– Olga Ivina

您能否谈谈技术中的一个或两个妇女,他们在数据科学中激发了你在数据科学中成长的?

有许多技术的技术,他们激励了我。 谢丽尔桑伯格 绝对是许多女性在多种行业的参考人物。 Maryam Mirazakhani. 是一个人肯定会永远对我留下深刻的印象。 Microsoft咨询服务CTO 莎拉mocke. 是一个我仰视的人。我的前老板也是微软, 愿Nassif.:她教我很多关于领导力。

我有很多女性,我曾经工作过,或者正在使用谁激发灵感,留下深刻的印象和举起我:Agrita Garnizone,Trang Nguyen,Marie Standl,Evgeniya Ettinger…这样的例子不胜枚举。  

副主编

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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