采访Teo Jarrod,首席数据科学家,直接采购解决方案

Teo Jarrod.是一家提供有助于企业改善其整体要求和战略的服务的公司的首席数据科学家,从而导致改进和增强的转型,管理和降低成本。

加入AI时间杂志
加入助理编辑

您是否有兴趣分享AI的信息和知识,并与现场中的一些最聪明的思维联系起来?

了解加入作为一个 Associate Editor.

我们在AI时间期刊上想感谢 Teo Jarrod. from 直接采购解决方案 参加这次AI智能之家并分享几个AI智能之家,包括:

  • 他在数据科学的职业生涯,试验和磨难
  • 潜在和当前数据科学家的建议
  • 关于技能和书籍的建议

“我首先在业务目标中看起来。当我们在直接采购解决方案启动数据科学项目时,我们使用此顺序:业务目标> Data we have >使用数据科学方法>要考虑的软件。”

Nisha: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?

TEO:当我在初中学院时,我得到了统计数据的完美分数。那是我第一次想到使用数字来帮助解决问题的时候。那时没有数据科学,所以我在新加坡国立大学注册了统计学位课程。

Nisha:您为数据科学领导者练习或倡导您的职业或倡导哪种异常或荒谬的事情?

TEO:这可能对某些数据科学家来说似乎不寻常,但我不在我们应该使用的软件时看。我首先在业务目标中看起来。当我们在直接采购解决方案启动数据科学项目时,我们使用此顺序:业务目标> Data we have >使用数据科学方法>要考虑的软件。

Nisha:您将向其他商业领袖提供什么建议,他们希望进入实现数据科学用例?他们应该忽略什么建议?

TEO:计划云但是不要使用它,直到你非常相信机器学习模型是赚钱的。首先使用较低的预算开始机器学习模型,首先是较低的预算,因为将有实验和试验手头的数据来显示您可以解决业务目标。如果您从云环境开始,费用可以为该项目构建和破坏支持。因此,该项目必须首先汇集金钱,预算较低。

忽略任何告诉您机器学习模型的人都可以在任何情况下快速生成。我有一名高级经理,一旦认为可以在几秒钟内创建一个新的机器学习模型,而不需要查看数据。机器学习模型需要时间建立。此外,并非所有业务目标都需要机器学习模型。 

Nisha:雇用数据科学家时,您可以寻找什么技能和态度?

TEO:作为DSS的主要数据科学家,我寻找有统计背景的数据科学家,并且是创意的。是的,编码很重要,但他们可以沿途拾取软件。要创造性并能够读取统计软件的输出非常重要。 

“随着AI现在一直使用,目前的话题是:如果我们的AI训练的型号被黑了何种攻击?”

Nisha: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是什么,以及您认为新兴的趋势如何发展?

TEO:AI安全。随着AI现在一直使用,目前的话题是:如果我们的AI训练的型号被黑了何种攻击?利用AI来识别网络安全攻击是一种可以获得更多焦点的趋势。

例如,考虑零售。随着产品对客户的定制建议的普遍性越来越越来越多,对AI管道的攻击可以允许获得定制的信息。期望对了解机器学习模型如何有助于揭示网络安全攻击模式的更多兴趣。

Nisha:你推荐年轻的数据科学家阅读的一本书是什么?

Teo:  中小企业的数据挖掘应用 由Koh Hian Chye教授

本书显示了实用的用例,可以帮助年轻数据科学家了解如何在实际项目中使用机器学习模型。 Koh教授也是一位经验丰富的数据科学家。我在10年前在IBM SPSS工作时,我与他一起工作。

Nisha:您如何学习在通过数据与肠道的领导中获取的课程?

TEO:不要使用行话来解释事物。这是从数据的接受的地方将失败。商界人士不希望他们的一小时提出赚钱成为统计讲座。他们只想知道如何赚钱。 

Nisha:你是如何进入技术领域的?

TEO:我开始作为一个数据分析师来学习基础。之后,我做了具有真实数据的数据科学项目,其中一些是特别困难的。例如,在没有数据,适当的硬件,软件和服务器的情况下创建机器学习模型。我必须把所有这些都在一起并创建一个数据科学环境才能工作。

Nisha:你学什么和在哪里学?

TEO:我是新加坡国立大学的统计专业和数学未成年人。

副主编

一位年轻的数据科学家,愿望探讨人工智能可以帮助利用人类生活的寿命和征服终端疾病的不同方式。我还想探讨人工智能的人民意见以及他们认为它带来或不会带到桌子的内容。有这么多未解答的问题,我想得到更多的洞察力。

关于Nisha Arya Ahmed

一位年轻的数据科学家,愿望探讨人工智能可以帮助利用人类生活的寿命和征服终端疾病的不同方式。我还想探讨人工智能的人民意见以及他们认为它带来或不会带到桌子的内容。有这么多未解答的问题,我想得到更多的洞察力。

查看Nisha Arya Ahmed的所有帖子→