采访Jordan Goldmeier,所有者,无政府状态数据

我们感谢 乔丹金梅里无政府状态数据 参加这次AI智能之家并分享几个AI智能之家,包括:

  • 他进入数据科学和向商业领袖的建议之旅
  • 令人兴奋的数据科学突破
  • 宝贵的资源和技能是下一个数据科学家!

有现实的期望。我们生活在一个我们可以看到哪些数据可以做些什么的世界。

– Jordan Goldmeier

进入数据科学

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?

我一直都喜欢数据。事实上,当我年轻的时候,我没有意识到有数据科学工作。我去学校进行会计和金融(并在计算机科学中拍摄)。虽然,在我的空闲时间,我会阅读关于编程和建模的书籍。它总是着迷了我。

大学毕业后,我将我的第一份工作作为美国空军的审计员。我很快意识到我不是一个伟大的审计员。我对客户更加同情,而不是我试图执行的规则。我意识到我需要一个新的角色。

我将一份工作降落为作为运营研究分析师的描述。虽然我认为运营研究是它自己的领域,当时我们正在做的工作后来成为数据科学。这项工作对我很有意义。它结合了我的业务和编程的经验。

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你学习数据科学吗?

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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?

正如我的许多追随者所知道的,我刚刚包裹着我的书成为一个数据领导,共同撰写了Alex Gutman(他是84.51的数据科学家)。在本书中,我们在数据科学工作时谈到很多陷阱。我不能在这里重复一遍,但其中一些主要主题是:

  • 相关性并不意味着因果关系。这一个似乎是显而易见的,但真正的伎俩不是不断提醒自己这一点。相反,您收集的大多数数据是观察性的,您必须始终将偏置烘烤到观察数据中。要分配因果关系,您必须运行实验。如果您没有运行实验,请不要分配因果关系。我看到太多公司专注于避免相关性/因果关系的逻辑谬论,当时更多的时间应该花在创造实验上。
  • 有现实的期望。我们生活在一个我们可以看到的世界中,从数字个人助理可以从数字个人助理到图像识别。但是您易于访问这些技术(他们在您的手机上,在您的车内等......)并不意味着您将在您的业务中重新创建它们。特别是特别是深度学习,您需要大量的高质量标记数据。
  • 让你的员工休息一下。我去过多个公司办公室,害怕让非技术团队(如会计)使用Power BI。 “这将压倒他们”我听说过。我的回答,“那么?”有些人可能不堪重负 - 但你会弄清楚他们需要学习的东西。这只是延迟您的员工使用技术的充分理由。

激动人心的突破和前进的方向

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?

总体而言,访问标记的数据,更快的GPU和云计算都允许在过去几年中对深度学习的巨大进步。

我认为最大的突破 ’T完全越过数据科学(至少,在学术级别)是封锁和分布式分类帐。这些技术实际上可以创建一个真实和可验证的“ground truth” around your data.

您在Microsoft Excel 365中使用的令人兴奋的功能是什么?

我会说整个Excel 365产品很棒的数据分析。我最常使用的功能是功率查询,公式和枢轴表。我可能最少使用枢轴表(但最终向他们教授它们!),因为我喜欢公式为我提供的精确度。但是,Excel 365还包括一些像预测表一样有趣的新技术。

你觉得前进吗,使用数据将完全没有代码?

分析师的重要部分’工作将没有代码。可能存在数据科学家,这对低低和无代码方法非​​常擅长。但总会有一种编码器。

最后,不’期待赢得每一场战斗。相反,专注于数据可以在哪些关于业务预测的地方,并将那些与肠重决策者进行比较’s.

– Jordan Goldmeier

您如何学习在获得公司购买到通往GUT的领导者的哪些课程?

如果你’重新处理非常耐数据的人,您需要在将它们领导到数据之前首先见到他们。大多数人会告诉你为什么他们不’喜欢信任数据:他们过去被烧毁,他们不’t喜欢数学等。根据他们的交付量身定制以匹配他们的风格,并确保您的工作解决为什么这赢了’像过去的失败一样。

最后,不’期待赢得每一场战斗。相反,专注于数据可以在哪些关于业务预测的地方,并将那些与肠重决策者进行比较’s。一旦决策者看到预测,就会比他们更好–或者,至少确认他们的建议–他们可能更有信任。但是,如果您的型号更糟糕,那么您就没有’t击败天真的情况,他们’右转:他们的肠道比模特好。

所以在挑战吉他沉重的人之前,请确保您的模型实际上工作!

最后的想法

一本书给你带来了成长业务的最佳实践吗?

利润第一 –到目前为止,如何实际赚钱的最重要的书。

雇用数据科学家时,您可以寻找什么技能和态度?

数据科学项目是基于团队的,所以我’我正在寻找一个能与之合作的人。

你能谈谈一个或两种是否激发了你的数据科学领袖?

Kirk承担 –Kirk于2014年在我的第一次会议上谈话。那个谈话,叫 成为一个数据头,成为将于2021年5月发布的书。

Alex Gutman. – Alex is the book’S co作者,也是一个令人难以置信的朋友。亚历克斯和我花了最后十年的深夜电话比较了解释艰难数据科学和统计概念的最佳方式,以减少技术受众。

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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