数据科学:采访Djamila Amimer,Mind Senses全球首席执行官

我们感谢 Djamila Amimer. 思想敏感全球 参与其中的部分 数据科学访谈2020系列.

你是如何第一次进入数据科学的?

当我在学习我在大学运营研究的第一学历时,我第一次与数据科学遭遇开始。然后我研究了全面的理论和技术,包括优化和博弈论。这让我进入了AI和数据科学领域,在那里我对模糊逻辑,遗传算法和人工神经网络进行了进一步的研究。作为我博士论文的一部分,我在投资决策中开发了框架和新的AI /数据科学技术,在项目评估中处理不确定性。

完成学业后,我开始为能源部门工作,在那里我举行了几个角色,包括商业和战略角色。尽管这些角色不是正式的数据科学家,但由于我的背景,我能够应用数据科学来为业务创造价值。如今,我的主动思维感官,我公司建立帮助企业和组织适用人工智能和数据科学。

数据科学在若干领域创造业务价值:以降低成本,提高利润率,提高客户满意度。从数据科学中大大受益的业务领域是销售&营销。数据科学用于通过群集客户配置文件和偏好来改进目标广告和内容推荐。一旦确定了这些偏好,企业就可以定制他们的产品。数据科学还用于分析客户配置文件数据,购买力和产品规格。分析结果设定了定价策略。

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?

我在帮助客户应用数据科学时遇到的最大挑战之一是数据。数据的可用性和质量是数据科学成功应用的关键。我们总是建议拥有强大的AI /数据科学策略,该策略解决了几个因素,包括数据,以及业务是否具有正确的基础架构来收集正确的数据。

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第二个挑战是AI和数据科学周围的炒作以及他们可以在实践中提供的东西。这方面在应用数据科学时造成混淆。为了解决这一挑战,我们向客户提供了AI和数据科学的客户,我们始终敦促他们首先从业务问题开始,并将AI和数据科学视为“终止的手段”。

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?

域名知识是应用数据科学的关键。例如,如果我们正在为银行业建立模型,我们将需要关于银行和金融服务的知识,以便能够正确构建模型,更重要的是能够培训和测试它们。同样,我们已经看到最近的数据科学应用于战斗Covid 19,这些模型将无法提供良好的质量结果,而不会对科学家们理解大熊病背后的科学家。

商业领域知识可以通过与这些领域内的专家合作或在商业部门工作来获取。我有能源部门的域名知识,因为我为过去的能源公司工作,我的团队成员在思维感官中有不同的域名知识,如营销,制造和金融服务。

您是否创建了数据科学内容? 

是的,我创建了各种数据科学和AI内容。我在思维中提供了一系列MasterClass,感官是全球AI教育服务,其标题为:“解锁AI潜力”。

该研讨会旨在为参与者装备在业务环境中的AI中具有实践知识,以及如何解锁其全部潜力。 MasterClass调查了数据科学如何为业务提供价值,如何制定AI策略以及如何解决数据科学挑战。参与者还将探讨数据科学如何应用于经济的不同部门以及如何识别成功AI申请/机会的特征。

您对今天想要进入数据科学的人会给哪些建议?

我的建议是对数据科学中使用的算法背后的数学和统计数据良好了解。我还会向任何有兴趣的数据科学开始建立项目组合的人。有很多机会参与数据科学项目,例如通过kaggle竞争或Github项目或全部建立AI解决方案的实际问题。

您最喜欢在数据科学中工作的事情:

我最喜欢在数据科学中工作的事情是你总是继续学习,每天都有一个新的问题和一个新的机会来解决它。

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