采访Heather Krieger,主要数据科学家和团队领先,Savi Technology

我们感谢 希瑟克里格尔SAVI技术 参与其中的部分 数据科学访谈2020系列 并分享她对如何进入数据科学的故事以及她对道德和数据科学的看法以及初学者数据科学家的几个AI智能之家和建议。

你是否意识到你想要追求数据科学的职业生涯,你是如何进入的?

我偶然发现了数据科学。我在博士计划中,开始申请发布文档和学术工作,但市场粗略,我试图与我的配偶协调地理位置。在我的收件箱中突出了一个数据科学奖学金/ bootcamp的电子邮件征求申请,我决定申请它。在数据科学是什么和数据科学家做的事情并决定它的表现和决定是有点贴心的,这将是我的技能和我想做的事情。奖金使其成为一个更容易的工作。

数据科学如何在当前项目中创建值?

我在供应链技术中工作。我的团队和我创建了算法,以预测运输模式的全球出货量的估计到达(ETAS),并通过停止等端口和海关。这些算法检测出货行为中的异常,并确定高价值商品的危险行为和位置。

在供应链中使用数据科学分析有助于公司回答关键问题,如“我的货件在哪里,何时会到达,”并在其运营中更高效。数据科学是物流中的一种大型区分,增强了过境的可见性,使公司积极主动而不是反应。

Savi团队与客户密切合作,以确定其特定的供应链问题,并提供数据驱动的解决方案,以提高运营的效率和安全,同时降低运输和货物损失的成本。例如,我们支持的一个制造商由于在运输中破损而导致脆弱的产品。我们能够确定哪些运营商和运输方式导致了显着的损失。我们的客户通过将货物运输到更安全的运输方式,以便在产品中保存数百万美元的产品。

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什么是最佳投资之一,这是最多推动您的数据科学事业? 

我被接受并亲接地完成的训练者是从学术界到数据科学过渡的根本。我已经了解了许多统计和研究方法,但必须学习编码和大数据争吵实践。在一组其他10名学生中学习非常宝贵。该计划是免费的,但确实需要搬到D.C.并没有涵盖生活费。这是一个8个星期,但我学会了一吨,遇到了伟大的同事,成为善良的朋友和探测委员会的问题,并在获得数据科学中获得工作。

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?

保持领域的所有新的发展都很努力。我在通过问题工作时学习,因此我试图跟上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,但它确实确保我记得我遇到的东西。

无论他们是在我的团队还是会议上,我也会从同事中学习很多新的东西。听到别人如何使用数据科学来解决问题始终是开放的经验!

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?

域名知识对于数据科学至关重要。不了解数据的上下文 - 如何生成它,为什么收集,以及在什么限制等下 - 您无法理解它的潜在权力和缺点。此外,在不了解数据的业务用例,您无法开发和应答提供价值的问题。缺乏领域知识可能导致错误的结果,这可能具有相当严重的后果。

您作为数据科学家练习或倡导您的职业练习或倡导哪种异常或荒谬的事情?

有时,您给出的数据无法回答被问到的问题,或者他们不会产生一些可能希望和在这些情况下的答案,您必须支持您的道德。

好吧,我不认为这是不寻常的或荒谬,但在数据科学中没有足够谈论的事情是道德。您可以培训模型或争吵您的数据以获得几乎任何答案,您自己的知识和道德是维持您所生产的工作的质量,可靠性和有效性。每个人都听过谚语的垃圾,垃圾垃圾。“有时你给出的数据无法回答被问到的问题,或者他们没有产生一些可能希望和在这些情况下的答案,你必须支持你的道德。

有什么激励你在数据科学中工作的?

我喜欢解决问题。从头到尾努力工作的能力,看到它付诸实践绝对是让我起床,兴奋地去上班。我将始终惊讶于通过以新方法和应用机器学习算法组合的大数据来解决的问题。

您对今天想要进入数据科学的人会给哪些建议?他们应该忽略什么建议?

我所知道的最好的数据科学家们继续学习,无论他们在职业生涯中。您无法了解数据科学的一切,尽管有许多职位帖子使其看起来像是这样的,我们都没有人。数据科学可以在许多背景下使用,因此了解您的兴趣和寻找符合您所知,兴趣和技能的工作。有了这一说 - 不要让缺乏了解某些东西阻止你在数据科学后进行,无论是特定的工作,问题还是领域。无论如何,您将学习大部分内容。

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