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介绍 认识Tajinder，一位经验丰富的高级数据科学家和ML工程师，在数据科学这个快速发展的领域中脱颖而出。Tajinder对于解开复杂数据集中隐藏的模式的热情推动了有影响力的结果，将原始数据转化为可操作的智能。在本文中，我们探讨Tajinder的鼓舞人心的成功故事。从卑微的开始到有影响力的人物，展示了坚定的执着、技术娴熟和真正的热情，利用数据推动实现现实世界的结果。 在领先的金融科技公司Spice Money中，Tajinder利用他的数据科学专业知识革命了业务的各个方面。他的贡献优化了内部流程，增强了客户体验，带来了收入，并推动了整体业务增长。Tajinder的经历证明了数据科学和机器学习与正确的心态和决心相结合时的巨大潜力。 图片 让我们进行高级数据科学家的面试吧！ AV：请介绍一下自己。简单介绍一下你的教育经历吧。它是如何引领你走向现在的角色的？ Tajinder：当然！大家好，我叫Tajinder，是一名高级数据科学家和机器学习工程师。我的教育之旅始于计算机科学的学士学位，我在这里建立了编程、算法和软件开发的坚实基础。 我开始我的职业生涯是作为一名DB开发人员，参与各种软件工程和数据工程项目。在这个角色中，我在数据库管理、查询优化以及创建报告和管理信息系统（MIS）方面积累了丰富的经验。在处理这些项目的过程中，我发现了自己对数据科学领域的浓厚兴趣。 受到对数据分析和探索的热情驱使，我决定深入研究数据科学领域。我开始了自学之旅，学习和掌握了统计分析、机器学习算法和数据可视化技术等领域的知识。为了进一步提高我的技能，我还修读了数据科学和机器学习的其他课程和认证。 随着我不断扩展自己的专业知识，我开始将自己的知识和技能应用于实际问题中。通过实践经验，我磨练了自己在数据预处理、特征工程和模型开发方面的技能。同时，我还熟练掌握了Python、R、TensorFlow和scikit-learn等工具和框架。 随着时间的推移，持续学习使我在数据科学领域承担越来越具有挑战性的角色。我参与了各种项目，从预测建模和客户细分到深度学习系统和异常检测。通过这些经验，我深入了解了数据科学流程的端到端，从数据采集和预处理到模型部署和监控。 目前的角色 作为一名高级数据科学家和ML工程师，我将我的计算机科学、软件工程和数据科学的广泛知识结合起来，设计和实施尖端解决方案。我乐于应对复杂的问题，从数据中发掘有价值的见解和知识，并开发可扩展的机器学习系统，为企业带来有意义的影响。 图片 AV：是什么激励你追求数据科学的职业？你是如何开始进入这个领域的？ Tajinder：最初，我被作为DB开发人员和参与创建报告和管理信息系统（MIS）的经历吸引到数据科学领域。与数据一起工作引发了我的好奇心，并让我意识到从大型数据集中提取有价值的见解和知识的巨大潜力。我被使用数据驱动方法解决复杂问题和做出明智决策的想法所吸引。 为了开始进入数据科学领域，我采取了积极的方法。我参与自学，探索各种在线资源、教程和涵盖统计学、机器学习和数据可视化等主题的教科书。我还参加了在线课程，并追求了来自知名机构的认证，以系统化我的知识并在这个领域获得坚实的基础。 同时，我通过个人项目和参加Kaggle比赛寻求实际经验。这些平台提供了在实际场景中应用技能的机会。然后，与其他数据爱好者合作，从社区的集体知识和专业知识中学习。通过参与不同的项目，我在数据预处理、特征工程、模型开发和评估方面获得了宝贵的实践经验。 AV：您在进入数据科学领域时面临了哪些挑战？您是如何克服这些挑战的？ Tajinder：在进入这个领域时，我遇到了一些挑战，其中一些与您提到的挑战相一致。让我们深入了解我的挑战以及我如何克服它们。 将问题定义为数据科学问题：最初，我很难将现实世界的问题转化为明确定义的数据科学问题。理解使用数据分析和机器学习可以解决哪些方面需要深入了解问题领域，并与领域专家合作。 为了克服这个挑战，我采取了积极主动的方法。我与主题专家、利益相关者以及在问题领域拥有专业知识的同事进行讨论。通过积极倾听和学习他们的见解，我更好地了解了问题背景，并确定了数据驱动解决方案的机会。我还寻求了经验丰富的数据科学家的指导，帮助我有效地制定问题。这种协作方法有助于弥合技术专业知识和领域知识之间的差距，使我能够更有效地识别和解决数据科学问题。 一个主要的挑战是获得概率论和统计学概念的坚实基础。为了克服这个问题，我花了大量的时间进行自学，并在Udemy上注册了课程，加深了我对统计分析和概率论的理解。 另一个障碍是获得实施机器学习解决方案的实际经验。为了解决这个问题，我参加了机器学习黑客马拉松，主要是在Kaggle和MachineHack上。…