來自亞馬遜資深數據科學家的職業建設秘訣

引導您走向數據科學職業的因素

我對機器學習</a>產生興趣是在我在費德遜投資公司擔任軟體開發人員時。我有些同事在分析數據以識別趨勢</a>的工作,這引起了我的好奇心,讓我想要探索這個領域。因此,我開始分析我的個人金融交易以生成趨勢</a>和洞察力。<br/><br/> 這讓我花更多時間研究機器學習</a>以及如何</a>利用它來建模重複模式以預測未來結果,並將其用於解決規模化的關鍵問題。為了在這個領域獲得更好的專業知識</a>,我決定攻讀信息科學碩士學位,專攻機器學習</a>和分析。 畢業後,我曾在多家美國公司擔任不同的分析角色,例如波士頓AdTech初創公司Nanigans的分析師、KPMG的商業智慧開發人員和亞馬遜的高級數據科學家。<br/><br/>

亞馬遜上層會考量公司目標而進行組織調整

作為亞馬遜高級資料科學家</a>,機器學習</a>和資料科學在我的工作中扮演著重要角色。在濫用預防</a>團隊中,我們使用各種分類演算法和深度學習</a>演算法來檢測平臺上的欺詐和濫用行為。與傳統基於規則或啟發式的濫用檢測相比,機器學習</a>有助於實現可擴展性和高精度檢測。<br/><br/>隨著濫用行為隨時間變得複雜,機器學習</a>幫助我們應對這一挑戰,因為我們不斷使用最新的濫用行為/模式重新訓練模型。我還針對使用機器學習</a>檢測平臺上新興濫用行為申請了專利。

傳達數據驅動的洞察

作為一位資料科學專業人員,我認為最讓我受用的意外技能或經驗是獲得領域知識並能夠將洞見有效而簡單地傳達給業務利益相關者。當我開始我的資料科學之旅時,我更加注重技術細節而不是成為一個有效的故事講述者。但在過去幾年裡,我意識到能夠從資料科學或機器學習</a>中溝通敘事和洞見與實施機器學習</a>策略同等重要。<br/><br/>

與演算法並肩工作以創造變革

企業應如何</a>在這個領域中調整其方法?Naveed Janvekar:過去,詐騙防範通常是使用商業啟發式規則來進行的。如果您觀察到一個特定的模式經常出現,可以制定一個規則,在未來標記相同的模式。然而,這只是一種短期解決方案</a>。<br/><br/>它無法跟上詐騙模式的演變。這就是機器學習</a>和人工智慧發揮作用並改變局勢的地方。現在,模型是使用涵蓋詐騙多個行為的歷史數據</a>來訓練的,使得這些模型更加強大並幫助演算法學會複雜行為,而這對人類來說更加困難。<br/><br/>企業已經開始在詐騙檢測中使用機器學習</a>。他們現在必須專注於自動重新訓練模型以捕捉最新的詐騙行為並使模型高度精確。這有助於根據模型輸出自動執行操作,而不需要人類審核員在事後評估標記為可疑的實體。<br/><br/>

與數據和演算法一起工作可能面臨挑戰

那是什麼讓這份工作有趣和充滿挑戰呢?Naveed Janvekar:我喜歡從數據中進行特徵工程,這展現了我的創造力。根據領域專業知識</a>,數據科學家可以以不同的方式處理數據,回答業務利益相關者的問題,進行探索性數據分析,找到變量之間的相關性</a>並進行特徵工程以提高模型表現。在演算法方面,我經常嘗試將不同種類的演算法應用於訓練數據集上,進行評估並深入研究某些演算法比其他演算法更有效的原因。<br/><br/>這有助於我更深入地理解這些演算法及其適用情境 - 以及不適用情境。所有這些都使得我的工作充滿了趣味和挑戰。

相關數據:

• 70%的亞馬遜資深資料科學家具有碩士學位以上教育背景 來源: 亞馬遜公司
• 美國亞馬遜資深資料科學家的平均年薪為135,000美元 來源: indeed
• 英國亞馬遜資深資料科學家的平均年薪為£61,000 來源: payscale
• 日本亞馬遜資深資料科學家的平均年薪為9,000,000日圓 來源: indeed japan
• 法國亞馬遜資深資料科學家的平均年薪為€53,000 來源: glassdoor france
• 台灣亞馬遜資深資料科學家的平均年薪為新台幣2,200,000 來源: 104人力銀行

成為數據科學社區的一部分

如果你是一位對於資料科學在市場營銷和商業應用感興趣且希望在這個領域提升自己的初學者,我想分享一個有用的提示給你。建議你參與機器學習</a>和資料科學領域的研究和發明。加入那些試圖使用機器學習</a>來解決你所感興趣領域問題的工作組。<br/><br/>貢獻自己的研究成果,得到同行的反饋,發表論文並申請專利。通過這些方式,你不僅可以積極地貢獻給科學界,不斷從同行中學習</a>,也能夠提升自己的技能水準。此外,找一位資料科學導師也是一個好主意。<br/><br/>