萨维技术首席数据科学家兼团队负责人Heather Krieger访谈

我们感谢 希瑟·克里格(Heather Krieger)萨维技术 参与其中的一部分 2020年数据科学访谈系列 并分享了她如何进入数据科学的故事,以及她对伦理学和数据科学的看法以及对初学者数据科学家的一些AI智能之家和建议。

在什么时候您意识到自己想从事数据科学职业,您是如何进入该行业的?

我偶然发现了数据科学。我当时在攻读博士学位,并开始申请博士后和学术工作,但是市场不景气,我试图与我的配偶协调地理位置。我的收件箱中弹出一封电子邮件,征求有关数据科学研究金/训练营的申请,然后我决定申请。进一步阅读了什么是数据科学以及数据科学家的工作,然后决定这将非常适合我的技能和我想做的事情。奖金使找工作变得容易得多。

数据科学如何用于在您当前的项目中创造价值?

我从事供应链技术方面的工作。我和我的团队创建算法来预测跨运输方式以及通过港口和海关等站点的全球运输的预计到达时间(ETA)。这些算法可检测出货运行为中的异常情况,并识别高价值商品的风险行为和位置。

在供应链分析中使用数据科学可以帮助公司回答关键问题,例如“我的货件在哪里以及何时到达”,并提高运营效率。数据科学正在成为物流领域的一大与众不同之处,它提高了运输途中的可见性,从而使公司变得主动而不是被动。

Savi团队与我们的客户紧密合作,以确定他们的特定供应链问题,并提供数据驱动的解决方案,以提高其运营效率和安全性,同时降低运输成本和货物损失。例如,我们支持的一家制造商由于运输途中损坏而损失了易碎产品。我们能够确定哪些运输工具和运输方式造成了重大损失。通过将他们的货物转移到更安全的运输方式,我们的客户节省了数百万美元的产品。

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什么是最能推动您的数据科学事业发展的最佳投资之一? 

我接受并亲自完成的训练营是我从学术界向数据科学过渡的基础。我已经知道很多统计和研究方法,但必须学习编码和大数据整理实践。在其他10名学生中学习是非常宝贵的。该程序是免费的,但确实需要搬到哥伦比亚特区,并且不支付生活费用。这是一个紧张的8周,但我学到了很多东西,遇到了很多优秀的同事,这些同事成为了好朋友,并为解决问题提供了帮助,并接受了有关获得数据科学工作的指导。

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?

跟上该领域的所有新发展很难。我在解决问题时会学习,因此我尝试跟上来的主要方法涉及寻找当前问题,错误或问题的答案。这可能不是最有效的策略,但确实可以确保我记得自己遇到的事情。

我也从同事那里学到很多新东西,无论是在我的团队中还是在会议上。听到别人如何使用数据科学解决问题的经验总是令人大开眼界!

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?

领域知识对数据科学至关重要。如果不了解数据的上下文(如何生成数据,为什么收集数据以及在什么约束下等等),您将无法理解数据的潜在功能和缺点。此外,如果不了解数据的业务用例,就无法开发和回答提供价值的问题。缺乏领域知识可能会导致错误的结果,从而产生非常严重的后果。

在您作为数据科学家的职业中,您实践或主张采取哪些不寻常或荒谬的事情?

有时,您所获得的数据无法回答所提出的问题,或者无法提供某些人可能希望得到的答案,在这种情况下,您必须恪守职业道德。

好吧,我认为这并不罕见或荒唐,但是在数据科学中没有被充分谈论的是伦理。您可以训练模型或纠缠数据以获取几乎所有答案,而您自己的知识和道德素养可以维持您制作的作品的质量,可靠性和有效性。每个人都听到过这样的格言:“乱扔垃圾,乱扔垃圾。”有时候,您所提供的数据无法回答所提出的问题,或者无法提供某些人希望得到的答案,在这种情况下,您必须恪守职业道德。

是什么激发您从事数据科学工作的?

我喜欢解决问题。从头到尾解决问题并付诸实践的能力绝对是让我下床并为上班而感到兴奋的能力。通过以新的方式组合大数据并应用机器学习算法可以解决什么问题,我将始终感到惊讶。

您对今天想要进入数据科学领域的人有什么建议?他们应该忽略什么建议?

我认识的最好的数据科学家将继续学习,无论他们从事何种职业。您可能不了解有关数据科学的所有知识,尽管有许多职位发布使人看起来像这样,但我们都没有。数据科学可以在很多情况下使用,因此可以了解您感兴趣的内容,并寻找适合您的知识,兴趣和技能的工作。话虽这么说–不要因为一无所知而妨碍您进行数据科学研究,无论它是特定的工作,问题还是领域。无论如何,您将学到大部分内容。

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