数据科学:与Micron的数据科学家采访Admond Lee

Admond Lee是一位数据科学家,演讲者和数据科学贡献的作者,包括若干出版物,包括向数据科学,kdnuggets和 ai时间杂志。他最近被提名为AI时间杂志之一 数据科学家在2020年遵循.

我们感谢Admond在这次采访中分享了如此准确的AI智能之家,包括讲故事,他对获取业务领域知识的态度以及帮助他沿途的宝贵资源的职业技巧的重要性。

这次采访是的一部分 数据科学访谈2020系列.

你是如何第一次进入数据科学的?

当我第一次加入瑞士Cern的夏季学生计划时,这一切都开始了。 CERN是一项欧洲研究组织,运营世界上最大的粒子物理实验室。

Cern Summer学生计划为物理,计算和工程的本科生提供了一次终身机会,加入他们的研究项目与瑞士日内瓦核桃的多元文化团队的顶级科学家。

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。

2017年6月,我非常幸运能被接受加入该计划。我真的很高兴随着粒子物理学始终是我的研究兴趣,并且能够在CERN上进行研究只是一个对我来说的梦想成真的经验!在2个月的实习期间,我通过全球LHC计算网格对事件重建进行了一些分析和模拟。&Compact Muon螺线管(CMS)实验的云计算。

此外,夏季学生还参加了一系列讲座,研讨会和访问CERN设施,这些设施涵盖了理论和实验颗粒物理和计算领域的广泛主题。

在此期间,我被讲座,研讨会甚至我的项目本身引入了机器学习和大数据分析。我特别介绍这些机器学习技术如何用于将各种微观粒子分类和检测到具有如此大量数据的非凡精度。困惑,我深深地潜入机器学习和云计算主题而不犹豫,只是因为我爱它!

我对数据如何用于为公司提供洞察力和推动业务价值的数据感到惊讶。从理解业务问题,收集和可视化数据,直到原型设计,微调和部署模型到现实世界应用程序,我发现解决了解决复杂问题的解决问题,以解决使用数据解决复杂问题的挑战。渐渐地,我的热情开始采取表格......

有趣的是,我在CERN的经验是我从物理到数据科学的起点和旅程。

数据科学如何在当前项目中创建值?

我的项目围绕着当前公司带来智能制造和AI解决方案。因此,使用统计,机器学习或深度学习方法分析大量数据。

您每天使用的主要技能是数据科学家的关键技能,以及您是如何发展的?

在我看来,我用两种主要的主要技能,我用作数据科学家 - 技术技能和软技能。

技术技能包括数学和统计,编程技巧和商业知识。我很幸运能够在我的大学日,在微积分是一个艰难的话的情况下,我开始在数学和统计数据上奠定了基础。但是,如果你’刚刚开始,我’d建议您查看Udemy的一些崩溃课程,以学习和练习数学和统计数据。

同样,我通过Udemy课程,实习项目和个人项目开始学习和珩磨编程技巧。旅程并不容易,但这是我最有价值的旅程之一’d ever had.

在软技能方面,我’D强调讲故事技巧和团队合作。作为数据科学家,我通常与来自各个团队和部门的不同团队成员和利益相关者合作。因此,具有能够有效地传送信息并随着团队合作的能力至关重要,以使项目成功。

您目前作为专业数据科学家面临的最大挑战是什么?您如何解决它们?

我目前面临的最重要挑战之一是了解业务问题并将其视为清晰的问题陈述。

通过与许多利益相关者合作,通过详细了解商业性质,流程和知识来解决这些挑战。随后,我’LL与利益相关者合作,确保我们的期望都对齐,问题陈述是我们的目标是通过明确定义的指标来解决。

商业/行业的域名知识有多重要’作为数据科学家,你是如何获得的?

I’d说出你的商业/行业的域名知识’作为数据科学家的重新获得非常重要。在理解数据的含义方面,具有域名知识为您提供优势,解释模型’在业务背景下有意义的结果,并对利益攸关方传达有洞察力结果和可行的AI智能之家。

就个人而言,我通过不断提出问题来获得域名知识,以确保我掌握业务中的技术术语以及业务如何整体运作。

您是否创建了数据科学内容?

我写数据科学相关文章(技术&非技术)上发表的媒体 走向数据科学其他出版物.

凭借我对帮助抱负的数据科学家土地数据科学家工作的激情,我还创建了一个在线课程(数据科学家个人品牌工具包),让他们通过建立一个强大的个人品牌来脱颖而出和最终降落数据科学家工作。查看 此页面有更多.

3个单词最汇总如何学习ML和数据科学:

热情,一致,自我激励

人们:谁是你遵循的AI的一些鼓舞人心的数据科学家和人们?

Ben Taylor,Cassie Kozyrkov,Andriy Burkov

书籍:哪些书在您的旅程中帮助了您最多?为什么?

书 – 统计学习概论

这是我第一次开始我进入数据科学之旅的第一本书。它帮助我了解机器学习的基本原理,直观和清晰的解释。这给了我一个强大的基础和信心,开始解决数据科学问题,这对数据科学的初学者来说非常重要。

课程:您认为哪些课程/课程,这有助于推动数据科学的职业生涯?

这个Udemy课程(Python用于数据科学和机器学习训练营)是我在数据科学中开始自己的第一个在线课程。我开始在Python中进行编程技巧,并使用一些公共机器学习库开始解决数据科学问题。

这对我来说是一个至关重要的基础,因为我继续在数据科学的旅程中继续推进,随后在数据科学的职业生涯中提出了我的职业生涯。

您用来跟上该领域的进步的前3个资源是什么?

Linkedin,中等文章,新闻

您在过去的12个月内推出的最大改进是什么,这些改善了很大改善了工作流程?

讲故事技巧。这是我们可以作为数据科学家学习的最重要的技能之一,以简化复杂的问题,并更有效地传达来自不同层次的利益相关者。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的人会给哪些建议?

采取巨大行动,以实现您作为抱负的数据科学家实现目标。没有动作太小,无法产生差异。一次一步一步前进。当你在放弃的边缘时,持久性是关键。

您最喜欢在数据科学中工作的事情:

能够通过数据科学对业务产生有意义的影响,帮助他人。

如果你不打败’在数据科学中工作,你会:

粒子物理学家

有什么激励你在数据科学中工作的?

在世界上产生影响的无限机会。

特别是,我惊讶于如何使用数据来为公司提供洞察力和推动业务价值。从理解一个商业问题,收集和可视化数据,直到原型设计,微调和部署模型到现实世界应用程序,我喜欢解决解决复杂问题的解决挑战,以解决使用数据解决复杂问题。

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