聊天高级产品研究员Lisa-Christina Winter的访谈

Lisa-Christina Winter是一位数据科学家,演讲者和AI文章作者。她最近被提名为《 AI时间杂志》启发人之一 2020年将跟随数据科学家.

我们感谢Lisa-Christina在这次采访中分享了一些AI智能之家,包括她对数据科学家如何进入的思考‘所有不同的形状和颜色’,对业务目标有基本了解的重要性以及在整个过程中对她有帮助的宝贵资源。

这次采访是 2020年数据科学访谈系列.

How did you first get into data 科学?

我在学习心理学时爱上了统计学(‘science’)在奥地利。本来我没有’别指望我会遇到的数学和统计数字。与弗洛伊德和荣格相比,我与科尔摩哥罗夫和史密尔诺夫的接触更多,老实说,我感到恐惧。因为我必须在学生时期花费大量时间来尝试发展数学思维方式,所以我意识到这是我真正喜欢的东西。我永远也找不到其他办法。我的统计数据恐惧原来是我最大的(专业)变相的祝福。是的,我坠入爱河。然后’s where my own personal statistical love story (admittedly with a heavy pinch of statistical Stockholm syndrome) started. After that it came just naturally to me to acquire the technical skills I needed to be able to work with large data sets. I spent most of my professional years in data 科学 consulting before I entered the world of product research. Today, I mainly work with R 和 SPSS, so I’m clearly more on the statistics than on the programming side of data 科学.

How is data 科学 used to create value in your current project(s)?

Data 科学 is an important aspect of pretty much all of our projects. At Chatroulette, for instance, we use machine learning algorithms to predict the likelihood of a person showing inappropriate behaviour on our site. We have brilliant machine learning engineers at Chatroulette. In my own projects at Chatroulette, I use large amounts of data for experimental purposes on a daily base.

AI时间杂志资源
Are you learning data 科学?

Check out what 图书 帮助20多个成功的数据科学家成长。

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?

统计,实验设计和创造力。诚然,我’我非常幸运地能够与出色的团队合作,包括高度支持的(数据和软件)工程师,这使我很容易真正专注于事物的分析方面。

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?

我认为最大的挑战仍然是接受数据科学家的介入‘所有不同的形状和颜色’, if you will. I’我不是一个顽固的程序员,我永远也不会成为一个。然后’我什至没有考虑过。但是,我认为自己是一位有心理学背景的熟练实验统计学家。我遇到了许多业内人士,尽管他们很出色,但他们对自己的背景和技能非常了解。我个人认为’s a real shame 和 I’d想把自己排除在整体之外‘是什么使得真正的数据科学家’-对话(尽管完全意识到我过去非常参与其中-是的,在那里有些成长!)。就像我身边的人总是说,‘it’s not a competition’。 ðŸ™,不过,到目前为止,我觉得‘data 科学 horizon’尚未变得更广泛,我们都可以从各种形状和颜色中受益,一起绘制出精美的图画。

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?

我认为两者‘schools’统计学家和程序员,对业务目标的基本了解是基本的知识,以便使用可行的数据AI智能之家务实地实现目标。根据我在项目中的经验,我’经过努力,学术密集型研究经常成为企业的负担。因此,实用主义与对特定业务目标的理解密切相关。

Do you create data 科学 content?

Most of my 文章s on AI, data 科学 和 product research are available on 领英 要么 推特 ,并将很快在上发布 about.chatroulette.com/about

3 words that best summarize how you learned ML 和 data 科学:

试用,错误,试用…..

人员:您关注的是哪些启发性的数据科学家和AI人士?

莉莲·皮尔森(Lillian Pierson),卡拉·金特里(Carla Gentry),大卫·梅萨(David Meza),希拉里·梅森(Hilary Mason)和 柯克·伯恩

书籍:在您的旅途中,哪些书籍对您的帮助最大?为什么?

大概‘R –Einführungdurch angewandte Statistik’由杰出的Marco Maier合着,‘growing up’对统计仿射的人。 ðŸ™,

Courses: what courses/programs have you taken that have significantly contributed to advancing your career in data 科学?

多元统计,Rasch建模(IRT)和测试构建

会议:您特别喜欢参加哪些与数据科学相关的会议,为什么?

数据原生代,在那里我遇到了许多鼓舞人心的人’我仍然保持联系。在全球数据峰会上,我了解了很多有关广泛主题的观点。

我是上述会议的发言人。

您用来跟上该领域进步的前三项资源是什么?

我在Twitter和LinkedIn上关注上面提到的每个人,’我是datasciencecentral.com的忠实粉丝

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?

最重要的是,结构良好的产品流程以及与Chatet团队优秀团队的合作与我们取得的丰硕成果一样具有激励作用’ve achieved –经过几个月的合作

What advice would you give to someone who wants to get into data 科学 today?

Find your own place in the data 科学 world. It’是一个很大的人,没人拥有它。称呼您想要的东西,在社区中活跃起来,充满激情并热爱您的工作。请享用! ðŸ™,

Your favorite thing about working in data 科学:

编写语法,按命令之间的时刻&R和随之而来的小事。 ðŸ™,

如果你曾经’t working in data 科学, you would be:

I’d可能是一名定性更高的产品研究人员,但后来又…

是什么激发您从事数据科学工作的?

它肯定永远不会无聊,它’总是充满挑战,对我来说产品研究’s the most rewarding combination of data 科学 和 psychology.

标记您行业中希望看到的回答这些问题的一两个人。

大卫·梅萨(David Meza)

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