数据科学:专访以下公司的首席执行官Djamila Amimer

我们感谢 贾米拉·阿米默(Djamila Amimer) 全球心智 参与其中的一部分 2020年数据科学访谈系列.

您是如何第一次进入数据科学的?

我第一次在大学攻读运筹学学位时开始接触数据科学。那时我研究了广泛的理论和技术,包括优化和博弈论。这使我进入了AI和数据科学领域,在模糊逻辑,遗传算法和人工神经网络中进行了进一步的研究。作为博士论文的一部分,我开发了投资决策的框架和新颖的AI /数据科学技术,以应对项目评估中的不确定性。

完成学业后,我开始在能源部门工作,担任多个职位,包括商业和战略职位。即使这些角色不是正式的数据科学家角色,但是由于我的背景,我仍然能够应用数据科学为业务创造价值。如今,我领导着Mind Senses Global,该公司的成立是为了帮助企业和组织应用人工智能和数据科学。

数据科学在多个领域为业务创造价值:降低成本,提高利润和提高客户满意度。从数据科学中受益匪浅的业务领域之一是销售&行销。数据科学用于通过聚集客户资料和偏好来改善目标广告和内容推荐。一旦确定了这些偏好,企业就可以定制其产品。数据科学还用于分析客户资料数据,他们的购买力和产品规格。分析结果确定了定价策略。

作为一名专业数据科学家,您当前面临的最大挑战是什么?如何应对这些挑战?

在帮助客户应用数据科学时,我遇到的最大挑战之一就是数据。数据的可用性和质量是数据科学成功应用的关键。我们始终建议采取稳健的AI /数据科学战略,以解决包括数据在内的多个因素,以及企业是否具有正确的基础设施来收集正确的数据。

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第二个挑战是围绕人工智能和数据科学的炒作以及它们在实践中可以提供什么。在实践中应用数据科学时,这方面会造成混乱。为了应对这一挑战,我们为客户提供有关人工智能和数据科学的教育,我们始终敦促他们首先从业务问题入手,并将人工智能和数据科学视为“达到目的的手段”。

您对企业/行业的领域知识有多重要’身为数据科学家,您是如何获得的?

领域知识是应用数据科学的关键。例如,如果我们要为银行业建立模型,我们将需要有关银行和金融服务的知识,以便能够正确地建立模型,更重要的是能够训练和测试它们。同样,我们已经看到了数据科学在对抗covid 19中的最新应用,如果没有了解流行病背后科学的科学家的参与,这些模型将无法提供高质量的结果。

可以通过与这些领域内的专家合作或通过在商业部门工作来获取商业领域知识。我过去曾在能源公司工作过,所以我对能源领域有一定的了解,而我的团队成员也拥有不同的领域知识,例如市场营销,制造和金融服务。

您是否创建数据科学内容? 

是的,我创建了各种数据科学和AI内容。我在AI教育服务下提供了一个大师班,标题为:“释放AI在业务中的潜力”。

该研讨会旨在为参与者提供有关业务环境中AI的实践知识以及如何释放其全部潜力的知识。大师班调查数据科学如何为业务创造价值,如何制定AI策略以及如何应对数据科学挑战。参与者还将研究如何将数据科学应用于经济的不同领域,以及如何确定成功的AI应用/机会的特征。

您对今天想要进入数据科学领域的人有什么建议?

我的建议是对数据科学中使用的算法背后的数学和统计学有一个很好的了解。我还建议对数据科学感兴趣的任何人开始构建项目组合。参与数据科学项目的机会很多,例如通过Kaggle竞赛或GitHub项目或Omdena平台(可为现实问题构建AI解决方案)。

关于数据科学的最喜欢的事情是:

关于数据科学的工作,我最喜欢的事情是您总是不断学习,每天都有一个新问题和一个解决它的新机会。

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