Получив степень в области электроники в университете в Индии, Айшу прошла наш учебный курс по науке о данных, чтобы удовлетворить свое любопытство как исследователя. Сейчас она работает младшим специалистом по данным в Virtusize, помогая создавать виртуальные размеры и подходящие решения для онлайн-покупок модной одежды.
Привет, Айшу! Как развился ваш интерес к науке о данных?
После получения степени бакалавра электроники я понял, что люблю исследования и хочу развивать их. Я начал свою карьеру в академических кругах, уделяя особое внимание спутниковой и беспроводной связи, поскольку мне очень нравилось работать с антеннами и отслеживать спутники. В то же время мой друг познакомил меня с программированием, и я был очарован тем, что можно сделать с помощью нескольких строк.
Когда моя семья переехала в Японию, я получил стажировку в компании-разработчике программного обеспечения и изучил Python. Это стало отличной отправной точкой для карьеры в области науки о данных. Я понял, что мне действительно нравится переходить от беспорядочных данных к чистым выводам и поиску закономерностей для принятия лучших решений.
Короче говоря, я посетил семинар Le Wagon по анализу данных и мне очень понравился стиль преподавания Труни (одного из наших ведущих учителей). Когда я узнал, что в следующем семестре будет проводиться полный курс Data Science Bootcamp, я сразу же решил подать заявку.
Что вам понравилось в буткемпе?
Учебная программа была сложной и хорошо организованной. Изучение всего этого заложило прочную основу не только для моего дипломного проекта, но и для всех моих впоследствии личных проектов.
Мне особенно понравился модуль анализа данных. Никогда раньше не изучал статистику и не обнаруживал закономерностей в данных.
Иногда мне было сложно понять теоретическую часть некоторых моделей машинного обучения, таких как линейная регрессия, но учителям Le Wagon удавалось очень красиво и четко разбить предмет. Самое замечательное в учебном лагере - это то, что даже самые сложные технические знания могут быть преподаны людям, не имеющим математического образования, таким как я.
Что вы сделали для своего финального проекта?
Вместе с моими товарищами по команде Арроном и Нджери мы работали над приложением, которое могло разбивать любую песню на разные музыкальные инструменты. Сначала мы исследовали модели, которые могли бы стать хорошим примером для разделения треков, а затем мы разделили роли, чтобы ускорить процесс разработки. Я работал над передней частью (используя Streamlit) и некоторой задней частью над ограниченными частями. Я очень горжусь тем, что мы сделали во время Demo Day, и почти уверен, что оно привлекло внимание некоторых людей!
Чем занимались после выпуска?
После буткемпа я начал работать над личным проектом с целью предсказать бедность. Меня вдохновили несколько студентов Стэнфорда, которые хотели использовать спутниковые снимки для картирования бедных регионов. Это помогло мне осознать, что моя страсть заключается в работе над значимыми проектами, и я начал подавать заявки на работу, помня об этом.
В конце концов, я получил два предложения о работе и согласился на должность младшего специалиста по данным от Virtusize, моего нынешнего работодателя. Как шопоголик, я хорошо знаком с разочарованием, связанным с покупкой неподходящей одежды и необходимостью ее возвращать. Virtusize решает эту проблему, разрабатывая решение виртуальной примерки, которое позволяет интернет-магазинам модной одежды демонстрировать размер и соответствие потребителю. Я очень воодушевлен продуктом и буду работать вдвойне, чтобы помочь Virtusize стать стандартным решением для азиатской онлайн-индустрии моды и не только.
Более 50% нашей компании - женщины. Позвольте мне сказать вам больше: вся команда data science - женщины! Я горжусь тем, что работаю в благоприятной среде, где каждому предлагается заниматься своими увлечениями, независимо от пола и происхождения.
Звучит потрясающе! Спасибо за разговор, Айшу. Желаю вам всего наилучшего в вашей карьере.
