介绍 在不断发展的科技巨头领域中，总是涌现出许多胜利和成就的故事，展示了那些敢于梦想并为之不懈努力的人们的非凡旅程。在这些故事的核心是谷歌的一位副校长，他的成功故事是对科技行业奉献、创新和无限机遇的见证。本文深入探讨了曼尼·加拉帕蒂先生的非凡旅程，他是一位在谷歌开辟道路的先锋，从平凡的开始走到了关键人物，他的贡献不仅提升了自己的职业生涯，还在技术领域和其他领域留下了深刻的印记。 AV：您能告诉我们一下您的教育背景以及它是如何使您达到在谷歌的副校长职位的吗？ 曼尼先生：我在比尔德科技学院获得了技术金融的学士和硕士学位，这为我打下了坚实的技术和金融基础，这可能有助于我在科技行业的后续角色中取得成功。 我在JP摩根大通、Mu Sigma、TCS创新实验室和沃尔玛实验室的经历使我在包括银行业、物联网、车载导航、文本分析、社交媒体分析、网站分析、自然语言处理、定价、供应链、全球采购和人力资源分析等各个领域积累了专业知识。 这些多样化的经验可能磨砺了我的问题解决和分析能力，以及在团队中工作和适应不同环境的能力。 我在谷歌的现任副校长职位涉及在技术领域中监督和管理大规模滥用和欺诈检测项目。我在各个领域的先前经验使我具备处理这一职位复杂性并为团队的成功做出贡献所需的技能。 总的来说，我的教育背景和职业经验对我在谷歌的副校长职位的成功做出了贡献，并继续塑造着我在科技行业的职业道路。 成长概述 我决心在科技和金融领域取得成功。我在比尔德科技学院就读，并在五年内完成了技术金融的学士和硕士学位。 毕业后，我加入了JP摩根大通，并在银行领域的商业智能和自动化方面迅速获得了技能。一年后，我加入了Mu Sigma。我花了两年的时间开发物联网、车载导航和文本分析解决方案，从而推出了MuRx和MMx等多个算法产品。 接下来，我来到了TCS创新实验室，在电信领域深入研究了社交媒体分析、网站分析和自然语言处理。之后，我转到了沃尔玛实验室，在零售领域从事了四年的定价、供应链、全球采购和人力资源分析工作。 在积累了多年的经验后，我加入了谷歌，并开始从事技术领域的大规模滥用和欺诈检测工作。在过去的四年里，我已经证明自己是谷歌团队的重要成员，并帮助创建了一个更安全、更可靠的在线环境。 通过努力工作、奉献和对学习的热情，这个人在科技行业中开辟了一条成功的职业道路，并成为了备受尊敬和宝贵的技术行业成员。 AV：是什么激励您追求数据科学的职业，并且您是如何开始的？ 曼尼先生：最初，我探索了不同的职业道路，包括iOS开发、网页设计和知识流程外包，但我发现它们并不能让我感到满足。然而，我偶然接触到了数据科学，并发现它是一个与我产生共鸣的领域。 我对数据科学的兴趣源于对探索和理解数据的好奇心，以及利用数据来指导决策和推动商业价值的愿望。我被使用统计和机器学习技术从大型和复杂数据集中提取洞察，并创建基于数据的解决方案解决现实问题的潜力所吸引。 当我加入Mu Sigma时，我有机会在不同领域的各种数据科学项目上工作，这使我能够获得实践经验并建立扎实的数据科学技能基础。我学习了数据预处理、统计建模、机器学习和数据可视化等各种技术，并接触到了Python、R、SQL和Tableau等工具和技术。 我在Mu Sigma的经历很可能帮助我对数据科学领域有了更深入的理解，并让我有机会与优秀的数据科学家合作并向他们学习。这段经历很可能改变了我的职业轨迹，给予我了我所追求的方向和目标。 总的来说，好奇心、对数据的兴趣、解决现实世界问题的能力以及通过在Mu Sigma的经历中接触到这个领域，这些因素是激发我追求数据科学职业的关键因素。…
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介绍 在当今数字时代，数据的力量不可否认，那些掌握利用其潜力的技能的人正在引领着塑造技术未来的潮流。在这些开拓者中，有一个卓越的个体，他就是尼尔马尔先生，数据科学领域的远见者，他已经成为世界一流科技巨头之一微软公司的高级数据科学家，成为推动力量。 认识尼尔马尔先生，他是坚韧、聪明和坚定奉献的化身。尼尔马尔先生从平凡的开始踏上了一段变革之旅，使他们成为微软公司高级数据科学家职业生涯的巅峰。他的迅猛崛起是一个激励人心的成功故事，不仅对有抱负的数据科学家有启示，也对任何有梦想和决心追求伟大的人有启示。 在这篇成功故事文章中，我们深入探讨了尼尔马尔先生的旅程，追溯了塑造他非凡职业生涯的关键里程碑、挑战和成功。我们探索了他领导的开创性项目、他所产生的变革性影响以及他一路上学到的宝贵经验。通过尼尔马尔先生的故事，我们发现在不断发展变化的数据科学世界中蓬勃发展所必需的特质和心态。 让我们开始对话吧！ AV：请强调一下您的职业轨迹、教育背景以及它们如何帮助您获得第一份数据科学家的工作？ 尼尔马尔先生：我的职业轨迹从来没有一条线性的道路。我们每个人都有自己的故事，我相信它们都很有趣。下面是我的故事：我在尼泊尔完成了IT工程的本科学位。我于2007年移民美国攻读硕士学位。在完成硕士学位后，我加入了美国陆军。是的，听起来非常不寻常。由于2009年美国爆发了一次大衰退（这也恰好是我毕业的那一年），就业市场非常糟糕，特别是对国际学生来说。美国陆军运行了一个特殊试点项目，我经历了所有必要的流程成为一名军人。在我成长的过程中，我有一些加入军队的激情。这是实现这个梦想的方式。 当我在军队中时，我完成了MBA学位。2014年，我完成了第一份入伍合同后，我离开了美国陆军。同年，我获得了在美国海军部门担任网络安全分析师的第一份数据角色，成为美国联邦政府雇员。在这份工作期间，我完成了第三个数据科学硕士学位。在作为数据分析师工作并建立学术资历以及数据科学技能的经验后，我转向私营行业，在2018年担任威尔斯法戈银行的首个数据科学家职位。从那时起，我一直从事数据科学，并目前在微软担任高级数据科学家。 AV：您能告诉我们一个您参与过的项目，您必须使用数据来解决一个现实世界的问题，并对业务或产品策略产生的影响进行说明吗？ 尼尔马尔先生：有很多例子。首先，我们不必拥有“数据科学家”的职称来处理和解决任何数据问题。有一些误解就是这样。我们可以担任数据分析师、数据工程师、业务分析师或任何与数据相关的职位。 我主要在网络安全领域工作。我们的两个主要关注领域是调查和检测。在处理网络安全问题时，异常检测是一个非常流行的问题领域之一。我曾经参与一个数据科学团队建立异常检测系统，帮助安全分析师节省时间，确定要关注的事件/警报。这对于节省他们的时间和资源具有重要影响。 AV：您用数据科学解决过的最具挑战性的问题是什么？您是如何解决这个问题的？结果如何？ 尼尔马尔先生：我要说的是，对我来说最具挑战性的问题尚未解决。由于我们生活在高度创新的人工智能世界中，我们应该时刻意识到对手现在拥有比以往任何时候都更先进的工具。然而，如果我必须提到一个有趣的问题，那么我会选择用户行为分析，也称为用户实体行为分析，在行业中被广泛称为UEBA。UEBA是一种发现威胁的网络安全功能，通过识别与正常基线偏离的用户活动来发现威胁。 一个简单的例子：我们有一个用户经常从A地登录，突然间我们看到从B地登录的活动。这可能是与旅行有关的正常行为，但仍然偏离了正常行为，因此必须查看以确认正常与恶意之间的差异。UEBA最具挑战性的部分是理解和创建基线。 数据驱动的洞察 AV：您可以分享一个时间，您必须向非技术利益相关者传达复杂的数据驱动洞察的故事吗？您是如何确保他们理解这些洞察和它们对业务的影响的？ 尼尔马尔先生：作为一名数据科学家，我们会遇到多种这样的场景。大多数业务利益相关者对其问题和预期解决方案都非常了解。然而，有时很难向他们解释为什么某些解决方案是有意义的，而某些解决方案则不是。我可以分享一个例子。我们建立了一个欺诈检测模型，它是一个二元分类器，用于欺诈和非欺诈交易。欺诈分析师对他们的领域非常了解。但是对于我们向他们解释模型结果来说，将其分解为他们的语言是具有挑战性的。 如果我们分享诸如模型调整和超参数或交叉验证或抽样方法之类的细节，这些对他们来说将没有多少意义。但是，如果我们解释更高层次的内容，例如基于特征排名我们发现哪些属性是有用的，类别不平衡的一些挑战是什么，这些对他们来说就有意义了。因此，数据科学家始终以业务语言交流非常重要。 AV：您如何确保您的团队构建的机器学习模型对最终用户是可解释和透明的，特别是在安全和威胁检测的背景下？ 尼尔马尔先生：像我在之前的例子中提到的那样，模型的互操作性在向业务合作伙伴解释模型时非常重要。无论您在哪个领域工作，这都很重要。在安全和威胁检测方面，这变得更加重要，因为我们构建的任何模型都必须能够向威胁分析师解释，以便他们可以采取适当的行动。我可以在这里分享一个很好的例子，即“良性正例”的概念。当我第一次听到这个术语时，我有点困惑，因为我只知道真正的正例和假正例。但是在安全领域，良性正例很重要。以下是这些类别的详细说明： 真正的正例（TP）：由安全工具检测到的恶意行为。 良性真正的正例（B-TP）：由安全工具检测到的实际但非恶意的行为，例如渗透测试或已批准应用程序生成的已知活动。 假正例（FP）：虚警，表示该活动并未发生。 AV：您是否遇到过数据杂乱或不完整的情况？您是如何处理的，结果如何？…
Leave a Comment介绍 在当今快速发展的数字时代，数据科学的整合已经彻底革新了许多行业，包括教育。随着教育工作者努力提供个性化的学习体验和提高学生成果，数据科学在教学领域的作用变得越来越关键。收集、分析和从大量的教育数据中获取洞见的能力为理解学生行为、优化教学策略以及最终转变我们的教育方式并为学生的数据科学职业提供动力开辟了新的途径。 今天的贵宾是Sagar Dhanraj Pande博士。他在Springer、Elsevier、CRC、Taylor & Francis等著名期刊上发表和展示了60多篇论文，这些期刊被Scopus索引和同行评审。此外，他还在Springer的国际会议上就数据挖掘、网络安全、物联网及其应用等主题发表论文。他曾指导过多名研究生从事网络安全、计算机网络、通讯和物联网领域的研究。他负责为本科和研究生教授人工智能、深度学习、机器学习、网络安全和研发课程。 Sagar Dhanraj Panda博士的职业经历 AV:您可以告诉我们您的教育背景，以及它如何使您成为VIT-AP的一级高级助理教授吗？ Sagar博士：大家好，我是Sagar Dhanraj Pande博士，目前在VIT-AP担任一级高级助理教授。我在印度马哈拉施特拉邦阿姆拉瓦蒂的P.R.Patil工程学院获得了计算机科学与工程的本科和硕士学位。之后，我在印度旅行者大学攻读博士学位，我决定将深度学习和网络安全作为我的研究领域。从那时起，我开始了成为数据科学家的旅程。之后，我在旅行者大学担任助理教授。 AV:是什么启发您追求数据科学领域的职业？您是如何开始这个领域的？ Sagar博士：我一直是一个数学迷；归根结底，数据科学、机器学习甚至复杂的深度学习网络只是它的应用。因此，我的数学兴趣引发了我对数据科学的兴趣。此外，我选择将深度学习和网络安全作为我的博士研究领域，我对这个领域更感兴趣。 AV:请描述一项您在职业生涯中遇到的特别具有挑战性的项目。您是如何克服所面临的障碍的？ Sagar博士：我在博士期间所做的项目本身就非常具有挑战性，因为数据集上有很多现有的框架可供使用。为了克服这个问题，我提出了自己的定制框架来对数据集进行特征选择，并为了验证这个框架的效率，我将其应用到另一个数据集上，效果非常好。 AV:您如何平衡教学责任与研究和行业参与？您发现哪些策略最有效地管理您的时间？ Sagar博士：嗯，我总是尝试探索更相关于我的研究领域的新课题。我一直喜欢阅读数据科学领域最近的创新和发展。我通常会利用讲座间隙来进行研究活动。我与学生合作的任何协作项目，我的主要重点是将其转化为专利、版权或研究文章。由于这一点，我不必另外花时间进行研究。 AV：您能谈谈您在职业生涯中面对失败或挫折的时候，以及您如何从中反弹回来的经历吗？ Dr. Sagar：数学是我最喜欢的学科之一。但是在本科期间，由于我在数学方面得分很低，所以那学期我的成绩不好。那段时间我感到很沮丧。但是我的父母、老师和朋友们都对我充满信心。他们时不时地激励我，最终我通过获得大学排名完成了本科和硕士学业。 数据科学职业的建议 AV：您认为在数据科学领域取得成功所必需的一些最重要的技能或素质是什么？…
Leave a Comment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。…
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