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高德娱乐:数据科学家做什么?我们采访了其中一位,了解这个广受

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数据科学家处理并解释通常构成大量信息的内容,以帮助在广泛的领域和学科中传递洞见,包括市场营销、社交媒体、金融、销售和医疗保健。
 
数据科学是一个不断扩展的、利润丰厚的领域,具有巨大的潜力。事实上,Glassdoor根据收入潜力、工作满意度和职位空缺数量,将数据科学家列为2019年美国最好的工作。事实上,数据科学家在美国的平均工资约为91000美元。
 
在数据科学领域的职业生涯并非偶然;该领域吸引了具有特定技能和分析背景的特定候选人。物联网将在卡车运输中创建更高效​​的物流,并在高德娱乐注册供应链中创建更有效的流程。
 
我采访了一位这样的数据科学家,Sri Megha Vujjini,他在全球管理服务提供商和技术咨询公司Saggezza工作。她在德勤工作了一年,然后回到学校攻读数据科学硕士学位。她最初对电信工程感兴趣,在为机器人设计算法之后,她转向了数据科学。
 
斯科特·马特森:你说过机器人技术激发了你对数据科学职业的兴趣。你能谈谈你在机器人算法方面的工作吗?这是如何激发你进入数据科学的?
 
Sri Megha Vujjini:当我开始研究机器人时,我做的第一件事就是使机器人的方向自动化。你可以说我在造一辆自动驾驶汽车,不过是一辆更小、风险更小的版本。它背后的概念仍然是一样的——如果安全的话,它必须移动;如果不是非黑即白的情况,它就应该停止。高德娱乐这种关系确实是Telstra与Cradlepoint合作建立并向市场交付的5G商业解决方案的地方,该解决方案显然包括高德娱乐拥有的强大网络,这是一个6级以下的网络,最初将用于5G,但随后依靠Cradlepoint提供5G边缘解决方案。当你向它添加更多的功能时,它会变得复杂,例如,它应该往哪个方向走?它能向右转而不是停下来吗?在什么情况下?所有这些场景都促使您跳出固有的思维模式,因为所有的可能性和可能性都可能影响输出。
 
当我们扩展其规模并将其应用于业务案例时,我们遇到了一个数据科学问题。对我来说,这就像解决一个难题——问很多问题,“为什么会这样,它是如何工作的?”然后在代码行中复制并优化代码——这就是我进入这个领域的原因。
 
Scott Matteson:在您的职业生涯中(或在您今天的工作中),您是如何专注于数据挖掘、统计建模、模式识别和可视化方法的?
 
Sri Megha Vujjini:一个简单的例子是为一家公司制定预算,不管它是哪个行业。预算通常是围绕来年的活动制定的,但也有机会利用历史数据进行统计。
 
在这方面,我有机会解开一个谜。我在零售行业工作,我能够围绕销售、促销和外部经济因素创建一个时间序列模型,基本上可以预测未来几年的销售。使用这个作为基线,会发生大量的决策和操作。它需要识别趋势(在3月份有更多的销售,而不仅仅是在11月份,因为假期),将其可视化,以便更好地向业务解释它,然后根据需要自动化整个解决方案。
 
简而言之,这个职业就是要理解业务,理解它的问题和痛点,并提供一个使用数据作为骨干的解决方案。
 
斯科特·马特森:数据科学有什么独特之处?什么样的性格或角色最适合它?挑战是什么?
 
Sri Megha Vujjini:具有讽刺意味的是,这个领域的一个独特之处是它没有一个特定的定义。这是一个广泛的领域,在整个行业和学术界都有不同的定义。这是因为它是数学、统计学、计算机科学、分析学、人工智能和商业的混合体。数据科学是所有这些领域组合的升级版。
 
我不想打击任何人,有一些特质和特点会使在这个领域工作更容易解决问题,无论是数学还是概率,甚至是谜题,总是想着更广阔的前景,跳出思维定式,有时有条理会有所帮助。数据科学有时会出现混乱的问题,解决这些问题的第一步通常是将它们分解并组织成瀑布结构。
 
唯一的挑战,我希望这个领域的每个人都同意我的观点:数据。数据从来不是完美的,它要么是不完整的,要么不是你需要的。它可能很小,不会给你深刻的见解,也可能太大,你无法缩小解决方案的范围。它总是数据,但是一旦我们理解了如何使用它以及它是如何工作的,我们就能以最好的方式使用它来获得我们想要的所有见解。

Scott Matteson:数据科学解决了哪些问题?
 
高德代理的亚马逊网络服务(AWS)继续保持市场主导地位,本季高德增长了23亿美元,相当于其他两个主要参与者的同比增长。Sri Megha Vujjini:不是世界和平,至少现在还不是。但在行业内,我们现在改善了客户体验和推荐系统,加快了交付速度,并通过data science提供的一些解决方案为公司创建了更顺畅、更完善的业务操作。如果我们看看亚马逊作为一个在线零售商的成长,我们可以找出其中的一些改进,并把它们与我上面提到的几点联系起来。
 
但在业务之外,在日常的基础上,我们不断改进谷歌/苹果地图,在医学、物理、太空甚至自动驾驶汽车上进行前沿研究。所有这些问题和这些问题的子集都被数据科学解决了。
 
Scott Matteson:在这个领域有哪些技术产品或工具?
 
Sri Megha Vujjini:有一小部分工作不需要编程技能,而这些技能是为这个行业的资深人士保留的。否则,了解Python、R和SQL总是好的,因为它们使工作更简单。从数学/统计的角度来看,我们可以使用SAS、MATLAB、Python、R以及它们提供的所有富库。由于如此多的数据正在转移到云上,了解和理解云技术将是有帮助的。我们有Azure、AWS、谷歌云和雪花,所有这些都在不同的行业中使用。在某些情况下,可视化也很重要,它们可以使用Python和r来完成。

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