采访Andrew Jones,Mr,Data Science Infinity

举办讨论是一种巨大的荣幸 安德鲁琼斯数据科学无限 as a part of the 数据科学访谈系列 。多年来他获得的经验使他的反应是深刻和明确的。他阐明了与FIFA足球比赛的数据科学与数据工程之间的差异是值得称道的。  

此外,通过以下详细的采访证明Andrew Jones先生在技术行业中解释了他的职业发展方面。读到洞察力& fun experience.

数据科学:旅程

JAGAN:你是如何第一次进入数据科学的?

安德鲁琼斯: 我一直在分析和数据科学领域超过13年–但我现在到现在的旅程是奇怪的之旅。 我没有学习数据科学,或计算机科学,甚至是大学的数学。 相反,我做了营销学位&心理学,刚刚碰巧将我的第一个角色作为营销分析师纳入营销分析师,只需通过这个团队的经理演奏板球!

在这个第一个角色中,我开始使用一个名为SAS的编程语言,并通过如何操作和分析数据来吹走,而是如何使用机器学习来预测客户要做的事情! 

我只是迷上了,从那以后,我一直如此激情,因为我继续学习并进入不同行业的不同角色,并且在近来我幸运的是为亚马逊工作,以及索尼Playstation我建造的&基于原型机的Playstation 5的功能,其中一些我最近发现的是索尼的专利!

我现在运行完整的在线数据科学计划数据科学无限远,学生学习招聘经理实际上需要的技能,他们以正确的方式学习,他们沿途获得无限的指导和支持。  It’很多工作,但它’s so much fun. 我每天都能通过充满激情和惊人的学生谈谈数据科学– I couldn’t be happier!

JAGAN:您每天使用的主要技能是数据科学家的关键技能,以及您是如何发展的?

安德鲁琼斯: 当然,技术技能,即编码和数学–但是我发现更有趣的东西,以及我认为的往往是什么之间的差异 好的 数据科学家和 伟大的 数据科学家的技能更令人愉快。

如果我’m completely honest…the 最好的 我用的数据科学家不是“smartest” ones by definition.

当然,他们在编码,统计数据和其他关键数据概念方面知道他们的东西–但是他们是那些能够理解业务试图实现的东西,然后在聪明地使用数据,并且经常简单的方式 添加价值.

沟通是我想的关键– a 好的 数据科学家了解很多技术概念– a 伟大的 数据科学家可以以一种让每个人在船上的方式中简化这些概念。

在一天结束时,作为数据科学家,我们在这里解决问题,没有引入新的问题。我们在这里加强&加快业务决策,没有妨碍它–因此,不要总是相信您需要使用已释放的下一个工具或概念所需的炒作。

当然,请注意这些新事物,并通过各种方式吸收它们,在需要的地方使用它们。 但永远不会忘记我们在这里了解业务和最终用户,并在任何时候都可以使用数据和我们非常独特的技能的价值!

JAGAN:书籍:哪些书籍在您的旅程中帮助了您,为什么?

安德鲁琼斯: 我认为我在该领域最喜欢的书是 与Python深入学习 由Francois Chollet.. 他是凯拉斯背后的男人,他是 非常聪明,但他管理以良好的顺序传达一切,并以真正的清晰度–这就是你可以要求的读者!

数据科学:挑战& The Ability

JAGAN:您目前作为专业数据科学家面临的最大挑战是什么,以及您如何解决它们?

安德鲁琼斯: 试图弄清楚我应该关注我的时间。  There is 非常 事实上,学习,超过任何人都可以学习。 试图辨别重要的,什么可以等待可能很棘手。

我尝试将所有内容基于它可以添加的值–如果我能找到一个真正的目的 申请 那个概念然后是我的第一优先事项!

JAGAN:你在过去12个月内推出的最大改进是什么,这些改进了很大改善了你的工作流程?

安德鲁琼斯: 我可以是一种完美主义者–所以强迫自己可以和“80% good”很难,但必不可少。 最后20%的人可以带你到无穷大,所以得到一些好的东西,释放它,然后从那里精炼(如果需要!)。  I’我仍然在努力努力,但它’如果我想为我的在线课程释放更多内容,则很重要!

此外,我认为能够让自己尽可能休息。  I’在过去的一年里,我的生活中从未如此艰难地工作过数据科学无限。 我是我自己的老板,这很棒,但这意味着我可以对自己很难。 在这里和那里允许自己做一些不同的事情很重要。

数据科学(:)无限

JAGAN:你能解释数据科学无限和与其他程序区分中的独特功能吗?

安德鲁琼斯: Long story short –数据科学无限远被设置为 最终的 学习数据科学的方法。 

学生学习合适的技能(基于来自百万招聘经理,领导和招聘人员的投入)

他们以正确的方式学习(专注于直觉,理解和基于项目的应用程序)

你得到了 无限 支持和指导您的旅程。

学生在该领域拥有目标,我希望与他们在旅程中与他们在一起,以确保他们得到他们想要的结果。  I don’t 任何人 否则,即使在大学/大学层面也提供了这一点。

我于去年10月发布了该计划,而且它’是一个旋风经验! 到目前为止的反馈非常棒,我’vere有乐趣与一些令人难以置信的学生合作。 我今年的目标是继续增加更多内容,以确保学习旅程继续为该计划的人员继续。  It isn’T关于完成课程,或任何特定目的地–这一切都是关于在学习旅程中获得结果。

如果有人有兴趣了解更多信息,那么您可以访问 数据科学无限位点

思想有趣

JAGAN:与思想(FWT)有趣:你能解释数据科学之间的差异吗?&数据工程与足球FIFA匹配作为一个例子?

安德鲁琼斯: Ha, great question!

我猜你可以说数据科学是使用数据制作有用或增加价值的过程 - 在足球条款中,这将是中场员 - 那些 创造 扮演。 

数据工程是制作数据可用的过程,或将数据与基础架构集成 - 所以您可以将其等同于捍卫者和前锋 - 将球(数据)提供给中场的人,但那些也希望得分目标(实施)。

记住的关键是中场(数据科学家) 才不是 也需要成为一个 完整专家 在那些其他位置(数据工程)。 

每个人都有他们的工作可以在整体团队努力中发挥!

让中场员专注于他们的关键任务–维护者和罢工者可以专注于他们的人。 我们必须欣赏其他玩家所做的工作,我们甚至可以问我们如何更好地为他们服务 - 但我们不认为中场需要让每个人都在公园里的技能。

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