La ciencia de datos como disciplina, y las habilidades específicas en formación instintivo, examen y algoritmos de entrenamiento, tienen una gran demanda.
Es un campo que ha explotado en popularidad durante la última división y se dilación que cree 11,5 millones más empleos nuevos solo en los EE. UU. para 2026.
Entonces, ¿cómo es trabajar como estudiado de datos y qué necesita entender si está pensando en comenzar su carrera allí (o hacer la transición más delante en la vida)?
Yo pregunté Naveed Ahmed Janvekarun estudiado de datos sénior de Seattle que trabaja en el equipo de prevención de fraude y exageración de Amazon, para compartir su trayectoria profesional.
Consulte su historia y los consejos que tiene para cualquier persona interesada en seguir una carrera en ciencia de datos.
Una chispa: uso del formación instintivo para resolver problemas del mundo existente
¿Qué lo llevó a una carrera en ciencia de datos?
Naveed Janvekar: Mi interés en el formación instintivo creció cuando trabajé para Fidelity Investments como desarrollador de software.
Tenía colegas que trabajaban como analistas de datos para detectar tendencias, lo que despertó mi curiosidad por explorar este campo. Así que comencé a analizar mis transacciones financieras personales para suscitar tendencias e información.
Esto llevó a entregarse más tiempo a investigar el formación instintivo y cómo se podía explotar para modelar patrones repetitivos para predecir resultados futuros y utilizarlo a nuestro servicio para resolver problemas críticos a escalera.
Para obtener una mejor experiencia en este dominio, decidí hacer una Ingenio en Ciencias de la Información con especialización en Estudios Necesario y Estudio.
Reconocido, trabajé en varias empresas con sede en EE. UU. en diferentes roles analíticos, como analista en Nanigans (una startup de AdTech con sede en Boston), desarrollador de inteligencia comercial en KPMG y estudiado de datos senior en Amazon.
El papel de la IA en la seguridad de los datos
¿Cuál es el papel del formación instintivo en su trabajo como estudiado de datos sénior en Amazon?
Naveed Janvekar: El formación instintivo y la ciencia de datos juegan un papel fundamental en mi trabajo en Amazon.
En el equipo de Prevención de abusos, utilizamos varios algoritmos de clasificación y algoritmos de formación profundo para detectar fraudes y abusos en la plataforma.
El aprendizaje automático ayuda a lograr la escalabilidad y detección de inscripción precisión en comparación con la detección tradicional de exageración basada en reglas y/o heurística.
A medida que los comportamientos de exageración se vuelven complejos con el tiempo, el formación instintivo nos ayuda con este desafío, ya que capacitamos constantemente a los modelos con los patrones/comportamientos de exageración más recientes.
Presenté patentes para inventos relacionados con la detección de abusos emergentes en la plataforma utilizando el formación instintivo.
Comunicar conocimientos basados en datos
¿Qué tiento o experiencia inesperada crees que te ayudó como profesional de la ciencia de datos?
Naveed Janvekar: La capacidad de obtener experiencia en el dominio y poder comunicar de guisa efectiva y simple los conocimientos a las partes interesadas del negocio me ha ayudado más como profesional de la ciencia de datos.
Cuando comencé mi alucinación de ciencia de datos, puse mucho más ceremonia en los detalles técnicos que en ser un narrador efectivo.
Pero en los últimos primaveras me he cubo cuenta de que ser capaz de comunicar la ciencia de datos o las narrativas e ideas de formación instintivo es tan importante como implementarlo. estrategias de aprendizaje automático.
Trabajando cercano con algoritmos para crear cambios
¿Cómo deberían las empresas adaptar su enfoque a este espacio en el futuro?
Naveed Janvekar: En el pasado, la prevención del fraude se realizaba tradicionalmente mediante reglas comerciales heurísticas.
Si ha observado que un cierto patrón aparece con frecuencia a lo desprendido del tiempo, puede ingresar una regla comercial para marcar el mismo patrón en el futuro.
Sin secuestro, esta es una alternativa a corto plazo. No se mantiene al día con los patrones de fraude en progreso.
Aquí es donde el formación instintivo y la IA entran y tienen cambió el paisaje.
Los modelos ahora se entrenan utilizando datos históricos sobre varios comportamientos de fraude, lo que hace que estos modelos sean sólidos y ayudan a los algoritmos a instruirse comportamientos complejos que son mucho más difíciles para los humanos.
Las empresas han comenzado a utilizar el formación instintivo para detectar fraudes. Ahora deben centrarse en aspectos como el reentrenamiento automatizado de modelos para capturar los comportamientos de fraude más recientes y hacer que los modelos sean muy precisos.
Esto ayuda a automatizar las acciones como resultado de la salida del maniquí, en oficio de requerir que los auditores humanos evalúen las entidades sospechosas que se marcan posteriormente del hecho.
Trabajar con datos y algoritmos puede ser un desafío
Pero, ¿qué lo hace emocionante y divertido?
Naveed Janvekar: Disfruté de las funciones de ingeniería a partir de datos, lo que costal a relucir mi costado creativo.
Con colchoneta en la experiencia del dominio, los científicos de datos pueden explotar los datos de diferentes maneras para contestar las preguntas de las partes interesadas del negocio, realizar examen exploratorios de datos, encontrar correlaciones entre variables y realizar ingeniería de características para un mejor rendimiento.
Con respecto a los algoritmos, siempre he experimentado entrenando diferentes tipos de conjuntos de datos de entrenamiento, realizando evaluaciones e investigando por qué ciertos algoritmos funcionan mejor que otros.
Me ayuda a comprender mejor estos algoritmos y las situaciones en las que funcionan y en las que no.
Todo esto hace que el trabajo sea divertido y emocionante para mí.
Convertirse en parte de la comunidad de ciencia de datos
¿Qué consejo útil le gustaría compartir con los novatos en ciencia de datos que estén interesados en sus aplicaciones en marketing y comercio y que deseen perfeccionar este campo?
Naveed Janvekar: Una sugerencia útil sería participar en investigaciones e inventos en el interior del formación instintivo y Ciencia de los datos dominio.
Únase a grupos de trabajo que están tratando de resolver problemas en su radio de interés utilizando el formación instintivo.
Contribuya a su investigación, obtenga comentarios de sus colegas, publique artículos y presente patentes.
A través de estos mecanismos, está contribuyendo activamente a la comunidad científica, aprendiendo constantemente de sus pares y mejorando.
Además es una buena idea tener un mentor de ciencia de datos.
Mantenerse al día con las tendencias de SEO
¿Cómo se mantiene actualizado e informado un estudiado de datos en el campo del SEO?
Naveed Janvekar: En el campo del SEO, el formación instintivo ayuda con la comprensión de consultas, la búsqueda por voz y la personalización.
Los científicos de datos pueden explorar la aplicación de varios algoritmos de última reproducción a los casos de uso de SEO para contar la efectividad de los algoritmos más nuevos.
Esto mantendrá a los científicos de datos actualizados con las últimas tendencias de la industria y actualizará la pila de formación instintivo en las empresas relacionadas con SEO.
Hay varias revistas y congresos, como Conferencia Internacional IEEEsobre formación instintivo y aplicaciones para ayudarlo a conocer las últimas tendencias de formación instintivo.
No está directamente relacionado con el SEO, pero lo ayudará a comprender los avances tecnológicos que se interpondrán en el camino de su próximo espacio.
Más características:
Imagen destacada: Cortesía de Naveed Janvekar