采访Susan Walsh,创始人/ MD,Scountifile Guru Ltd

我们感谢 苏珊沃尔什分类Guru Ltd 参加这次AI智能之家并分享几个AI智能之家,包括:

  • 进入数据科学的提示和技巧
  • 在处理数据时共同数据问题和商业知识的重要性
  • 资源和建议

#纳入数据科学

我看到的趋势更加注重组织内的数据,以及更多数据工程师的出现。 科学家们走过了! :)))

– Susan Walsh

你是如何第一次进入数据科学的和让你前进的东西?

像许多人一样,这是一个完整的事故。 我的第一个商业失败了,我需要快点工作。 我在网上找到了一个广告,为花费分析公司的一些数据分类工作,并以为我’d be ok at the job. 我很少知道我’D喜欢这项工作,真的很擅长它。

在接下来的5年里,我开发了我的技能,我喜欢学习,我在数据清理和分类领域看到了一个机会,没有人似乎侧重于此,它是在努力时最受关注的领域项目。 所以分类大师出生。


在您看来,过去几年中数据世界中最相关的突破是什么,以及您认为新兴的趋势如何发展?

AI时间期刊资源
你学习数据科学吗?

Check out what 图书 帮助20多个成功的数据科学家在他们的职业生涯中成长。

I’M不确定最相关的突破,有很多从医学和科学社区到商界社区的范围,但我所看到的趋势更加关注组织内的数据,以及更多数据工程师的出现。 科学家们走过了! :)))


#用数据和域名

It’■所有关于数据质量。 一切都从那开始。

– Susan Walsh

您处理过的一些最艰难的数据问题是什么?

It’始终是数据质量。 拼写错误,拼写错误,重复… the list goes on. 数据问题周围最艰难的挑战是’T必须是数据本身,而是让那些输入数据的人确保他们正在彻底和谨慎,并确保他们了解他们不时会发生的重要性和后果’t get it right.


业务/行业在实现数据科学用案件的真实潜力方面有多重要,以及您是如何获得的?

我认为它’对于检查数据的产出来了解该行业的人来说很重要,但对数据科学家不重要。 但是,我认为它给出了那些有一些知识的数据科学家,他们的同龄人的优势。

我是怎么得到我的? 好吧,在我发现数据之前,我在不同领域有很多就业机会,这让我建立了独特的经验。  For those that don’T有那个,我建议与你的同事们遮蔽,了解他们的角色以及他们正在做的数据。


您或其他数据科学领导人目前在实现数据科学和AI的真正潜力方面的最大挑战是什么,以及如何解决它们?

对我来说,它’■所有关于数据质量。 一切都从那开始,如果它’S不对,它将影响编码,机器学习和输出,以及基于该信息所做的决定。 但是,现在决策者视为优先或重要的数据质量。 数据质量是一种投资,而不是成本。


#Recomendations.& #Resources

linkedin.是我最大的资源,我看到通过我可能永远找不到的联系方式链接到各种信息,文章和出版物。

– Susan Walsh

什么是你推荐年轻的数据科学家阅读的书?

这很难,因为它’是如此广泛的问题。 有很多不同的数据科学领域,所以我建议阅读特定于您领域的书籍。 在那里讲述数据故事’s 斯科特泰勒,数据素养’s 乔丹明天, 和组织数据文化在那里’s 杰森福斯特. 如果你想去的技术,Packt有一系列覆盖各个区域的书籍,最后 凯特斯特拉赫尼Kirsten Kehrer.’s 数据科学母亲.

如果您想了解修复脏数据ðÿ™,请在接下来的几个月内留意我自己的书


您如何保留数据科学的新发展?您使用的前3个资源是什么?

linkedin.是我最大的资源,我看到通过我永远找不到的联系方式链接到各种信息,文章和出版物。


标记一个或两种数据科学领导者,它激发了您喜欢的数据。

凯特斯特拉赫尼, Harpreet Sahota.

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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