数据科学:Micron数据科学家Admond Lee访谈

Admond Lee是数据科学家,演讲者和数据科学方面的撰稿人,曾在Towards 数据科学 ,KDnuggets和 AI时间杂志。他最近被提名为《人工智能时报》的启发人之一 2020年将跟随数据科学家.

我们感谢Admond在这次采访中分享了如此准确的AI智能之家,包括软技能在他的职业中的重要性,例如讲故事,他对获取业务领域知识的态度以及在整个过程中对他有帮助的宝贵资源。

这次AI智能之家是 2020年数据科学访谈系列.

您是如何第一次进入数据科学的?

当我第一次加入瑞士欧洲核子研究中心的暑期学生计划时,一切就开始了。欧洲核子研究组织(CERN)是欧洲研究组织,拥有世界上最大的粒子物理实验室。

CERN夏季学生计划为物理,计算机和工程学的本科生提供了千载难逢的机会,与瑞士日内瓦CERN的多元文化团队的顶尖科学家一起参加他们的一项研究项目。

AI时间杂志资源
您正在学习数据科学吗?

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2017年6月,我很幸运被录取。由于粒子物理学一直是我的研究兴趣,因此我从此感到欣喜若狂,能够在CERN进行研究对我来说只是一个梦想成真的体验!在为期2个月的实习期间,我对通过LHC计算网格进行的TB级数据的事件重建进行了一些分析和模拟。&用于紧凑型μon螺线管(CMS)实验的云计算。

此外,暑期学生还参加了一系列的讲座,讲习班和对CERN设施的访问,涵盖了理论和实验粒子物理学与计算领域的广泛主题。

在此期间,我的讲座,讲习班甚至我的项目本身都向我介绍了机器学习和大数据分析。这些机器学习技术如何用于分类和检测具有如此大量数据的非凡精度的各种微观粒子,这让我感到特别震惊。莫名其妙,我毫不犹豫地深入研究了机器学习和云计算主题,仅仅是因为我喜欢它!

令我惊讶的是,如何将数据用于产生AI智能之家并推动公司的业务价值。从理解业务问题到收集和可视化数据,直到原型设计,微调和将模型部署到现实世界应用程序阶段,我发现解决了使用数据解决复杂问题的挑战已经实现。渐渐地,我的激情开始形成……

有趣的是,我在CERN的经历是我从物理学到数据科学的起点和旅程。

数据科学如何用于在您当前的项目中创造价值?

我的项目围绕将智能制造和AI解决方案带给当前公司而展开。因此,使用统计,机器学习或深度学习方法来分析大量数据。

您作为数据科学家每天使用的关键技能是什么?您是如何开发这些技能的?

我认为,作为数据科学家,我使用了两个主要的关键技能:技术技能和软技能。

技术技能包括数学和统计学,编程技能和商业知识。我很幸运,当我还是大学物理专业的学生时,我就开始在数学和统计学领域打下基础,因为微积分是学习的核心课程。但是,如果你’重新开始,我’d建议您查看一些有关Udemy的速成课程,以学习和练习数学和统计学。

同样,我开始通过Udemy课程,实习项目和个人项目来学习和磨练编程技巧。旅程并不轻松,但这是我最有意义的旅程之一’d ever had.

在软技能方面,我’d讲故事的技巧和团队合作精神。作为数据科学家,我通常与各个团队和部门的不同团队成员和利益相关者一起工作。因此,具有有效传达信息和团队合作的能力对于使项目成功至关重要。

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?

我当前面临的最大挑战之一是了解业务问题并将其确定为清晰的问题陈述。

通过与许多利益相关者合作,我通过对业务性质,流程和知识的详细了解来应对这些挑战。随后,我’将与利益相关者合作,以确保我们的期望全部一致,并且问题陈述是我们旨在使用明确定义的指标解决的目标。

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?

I’d说您所拥有的企业/行业的领域知识’作为数据科学家,这一点非常重要。拥有领域知识可以使您在理解数据的含义,解释模型方面具有优势’在业务环境中有意义的结果,并将有见地的结果和可行的AI智能之家传达给利益相关者。

就个人而言,我通过不断地提出问题来确保自己掌握业务中的技术术语以及业务整体运作方式,从而获得领域知识。

您是否创建数据科学内容?

我写了有关数据科学的文章(技术&非技术)在 走向数据科学 以及 其他出版物.

我热衷于帮助有抱负的数据科学家找到数据科学家的工作,因此我还创建了一个在线课程(数据科学家个人品牌工具包),以使他们脱颖而出,并通过建立强大的个人品牌最终获得数据科学家的工作。查看 此页面更多.

3个最能概括您如何学习机器学习和数据科学的单词:

热情,始终如一,自我激励

人员:您关注的是哪些启发性的数据科学家和AI人士?

本·泰勒,卡西·科兹科夫,安德烈·伯科夫

书籍:在您的旅途中,哪些书籍对您的帮助最大?为什么?

书 – 统计学习导论

这是我第一次进入数据科学之旅时阅读的第一本书。它通过直观,清晰的解释帮助我了解了机器学习的基础。这为我提供了坚实的基础和信心,可以开始解决数据科学问题,这对于数据科学的初学者来说非常重要。

课程:您选择了哪些课程/程序对促进您的数据科学职业做出了重大贡献?

这门Udemy课程(用于数据科学和机器学习的Bootcamp Python)是我入门的第一门在线课程。我开始用Python磨练我的编程技能,并开始使用一些常见的机器学习库来解决数据科学问题。

当我继续进行数据科学之旅时,这为我奠定了至关重要的基础。

您用来跟上该领域进步的前三项资源是什么?

领英 ,中篇文章,新闻

您在过去12个月中引入的最大改进是什么,从而极大地改善了您的工作流程?

讲故事的技巧。这是我们作为数据科学家可以学习的最重要技能之一,它可以简化复杂的问题并将核心信息更有效地传达给各个级别的利益相关者。整体上,这极大地改善了我的工作流程。

您对今天想要进入数据科学领域的人有什么建议?

作为有抱负的数据科学家,请采取大规模行动来实现自己的目标。任何行动都不能太小而不会有所作为。一次只向前迈出一步。当您即将放弃时,持久性是关键。

关于数据科学的最喜欢的事情是:

能够对业务产生有意义的影响并通过数据科学帮助其他人。

如果你曾经’从事数据科学工作,您将:

粒子物理学家

是什么激发您从事数据科学工作的?

在世界上产生影响的无限机会。

尤其令我惊讶的是,如何将数据用于产生洞察力并推动公司的业务价值。从理解业务问题,到收集和可视化数据,直到原型设计,微调和将模型部署到现实世界应用程序阶段,我都喜欢解决通过数据解决复杂问题的挑战。

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