Нестор — студент 10-й когорты программы магистра наук в области науки о данных в Университете Сан-Франциско. Он присоединился к программе MSDS после получения степени бакалавра компьютерных наук и инженерии в Калифорнийском университете в Мерседе и работы учителем средней школы в округе Марин, штат Калифорния.
Фон
Иви: Привет, Нестор, можешь начать с того, что расскажешь нам немного о себе?
Нестор: Да, я вырос в округе Марин, ходил здесь в школу, а потом уехал и изучал информатику и инженерию. После окончания Калифорнийского университета в Мерседе я стал учителем в частной школе, так что мой опыт довольно разнообразен. Я бы сказал, что мое академическое образование связано с компьютерными науками, а затем я работаю учителем, особенно учителем математики и естественных наук.
Почему наука о данных?
Эви: Почему вы решили продолжить карьеру в области науки о данных, работая преподавателем?
Нестор: Это был довольно долгий процесс. В конечном итоге решение сводилось к тому, что я действительно интересовался медициной, но не знал, как туда попасть. Когда я искал программы, я подумал: «Может быть, я хочу поступить в медицинский институт и стать врачом». Но чем больше я думал об этом и чем больше я вникал в это, я понимал, что это не совсем моя роль в большей системе. Итак, я наткнулся на бизнес-аналитику, которая показалась мне довольно интересной, и я подумал: «Ну, интересно, можно ли применить это к медицинским условиям», и тогда я увидел, что наука о данных больше похожа на традиционную математическую теорию. , а меня всегда это интересовало. В колледже я занимался прикладной математикой, и большую часть этого времени я просто изучал математическую теорию. Поэтому, поскольку я хотел заняться медициной, я рассматривал науку о данных как свой путь к этому, привнося свои знания в области компьютерных наук и математики.
Почему программа USF MSDS?
Эви: Это так здорово, спасибо, что поделились! Если говорить более конкретно, что побудило вас выбрать программу USF MSDS?
Нестор: Как я уже говорил ранее, я искал программы в этом районе, и я думаю, что самым важным фактором для меня было местоположение, потому что оно находится в центре Сан-Франциско. Еще один фактор заключается в том, что это программа сроком на один год, так что она суперускоренная — вы входите, выходите и делаете кардинальные изменения или кардинальные сдвиги, а это то, что я думал, что мне нужно. Я не хотел больше терять время; Я чувствовал, что уже отказался от этих четырех лет работы учителем, и да, индустрия движется быстро, и вы должны двигаться вместе с ней. Кроме того, я также начал изучать некоторых инструкторов и организации и понял, что смотрел выступление Джереми Ховарда, которое в то время было на веб-сайте MSDS. Увидев его, я подумал: Хорошо, если это уровень программы, то я очень заинтересован, и чем больше я изучал ее, тем больше думал: Да, это довольно солидная программа.
Иви: Согласна, у меня было много тех же причин, по которым я тоже решила приехать сюда. Ты помнишь, о чем был тот разговор?
Нестор: Да, речь шла об искусственном интеллекте и машинном обучении, и я помню, как подумал о том, что он искал способ решить эту конкретную проблему, это было выше моего понимания, и это было так здорово.
Любимый курс и проект?
Эви:Какой на данный момент в программе ваш любимый урок и ваш любимый проект?
Нестор: я думаю, что до сих пор моим любимым занятием был сбор данных, потому что все проекты были очень практичными, особенно проект внедрения поисковой системы. В целом, мне понравилось, что в проектах есть разные компоненты, которые можно использовать в более широком смысле, например, веб-скрапинг, использование разных API и тому подобное. Есть также несколько других интересных вещей, которые этот класс побудил меня изучить; на YouTube есть канал под названием Computerphile, и после того, как я узнал о таких вещах, как Selenium в сборе данных, а также о вещах из нашего класса реляционных баз данных, я стал намного лучше понимать Интернет в целом в отношении файлов cookie, взлома , в частности, SQL-инъекция — так много действительно поучительных вещей, которые заставят вас задуматься о том, как работает Интернет.
Эви: я чувствую то же самое; каким бы сложным ни был этот курс, до сих пор он определенно был моим любимым.
Области, которые вас больше всего интересуют?
Эви: вы немного коснулись своего интереса к медицине, но не могли бы вы глубже погрузиться в то, что вас больше всего интересует в науке о данных в медицине, а также о любых других областях науки о данных, которые вас интересуют? ?
Нестор. В науке о данных меня интересуют три области. Во-первых, как я уже сказал, это медицинская область; второе — образование, а третье — киберспорт — это действительно большая сфера, которая растет и имеет большой потенциал. Я думаю, что для меня это больше похоже на область личных проектов, весь киберспорт. В области медицины меня особенно интересуют нейронауки и изучение мозга. Мы так многого не знаем о мозге и так много знаем о мозге, и я хочу узнать обо всем этом больше. Я думаю, что иметь возможность понимать такие вещи, как болезнь Альцгеймера или потенциально играть роль в поиске лекарств от рака или болезни Паркинсона, было бы действительно здорово. Другая часть, которая меня заинтересовала в области медицины, — это прогностические модели. Например, критерии приемлемости для включения в список трансплантатов, многие из этих моделей на данный момент предвзято относятся к определенным группам людей, и я думаю, что возможность решать проблемы на стыке науки о данных, медицины и социальной справедливости было бы действительно интересно. Чем больше я вовлекаюсь в науку о данных в целом и чем больше я вовлекаюсь в этот мир, я вижу себя в авангарде этих изменений и оказываю влияние таким образом.
Эви: Это так интересно. У меня есть опыт работы в области психобиологии, и я также узнал о некоторых из этих предубеждений, и это определенно та область медицины, где необходима наука о данных.
Практика
Иви:Можете ли вы немного рассказать о своем практическом проекте, и, может быть, поскольку мы только начали наши проекты, не могли бы вы рассказать мне, каковы некоторые из ваших целей во время вашего практического занятия?
Нестор: В Калифорнийском университете в Сан-Франциско реализуется проект по аутосегментации поражений головного мозга с помощью МРТ. Из того, что я узнал до сих пор, данные собираются с помощью визуализации магнитного излучения, потому что это не инвазивно. Я еще не видел много данных, с которыми буду работать, но цель состоит в том, чтобы вылечить эти поражения головного мозга и разработать наилучшую стратегию лечения, поэтому я буду создавать множество моделей глубокого обучения для процесс автосегментации. Насколько я понимаю сейчас, мы хотим использовать эти 2D-изображения и, по сути, построить 3D-модель, чтобы определить оптимальные параметры лечения. Затем эта информация будет использоваться врачом. В целом, моя цель — завершить проект — я знаю, что это довольно амбициозно и может быть не в моих силах сделать это, но я думаю, что просто иметь возможность поднять планку, добавить что-то в проект и добиться какого-либо прогресса — это хорошо. . Есть надежда, что в конце концов, когда проект будет завершен, он окажет большое влияние на пациентов. У меня есть более личная цель — посмотреть, действительно ли мне нравится медицина. Я сказал, что это область интересов — проведение этого исследования — но я никогда не делал этого раньше, поэтому я думаю, что это еще одна вещь, которую мне нужно изучить, так как это моя страсть, которую я хочу продолжать. Изначально цель состояла в том, чтобы в конечном итоге получить докторскую степень, потому что я думаю, что было бы очень весело проводить исследования и быть профессором, который имеет опыт в этой области и может дать вам рекомендации, но посмотрим, действительно ли я хочу продолжать. с более высоким уровнем образования или если я хочу остаться там, где я нахожусь. Но что касается самого проекта, цель определенно состоит в том, чтобы продвигать его вперед настолько, насколько я могу.
Иви: Из любопытства, не знаете ли вы, каковы сроки проекта в настоящее время?
Нестор: Из того, что я знаю сейчас, я думаю, что у них уже есть обученная модель для определения того, есть поражение или нет, с определенной процентной точностью, но это только для 2D-сканов, так что эта проблема уже решено. Итак, теперь мы хотим взять это 2D и перейти к 3D, и придумать модель курса действий, а не модель проверки. Есть также куча проектов, которые находятся в работе в этой лаборатории, и все они основаны друг на друге.
Личные интересы
Эви: Что вы любите делать, чтобы расслабиться, и как вы проводите свободное время вне программы?
Нестор: у меня две кошки, поэтому всегда приятно прийти домой и пообщаться с моими кошками. Я добираюсь на работу на пароме, так что у меня также есть немного времени, чтобы расслабиться, когда день закончится. Иногда я читаю, а иногда просто сплю — этот мощный сон действительно творит чудеса. По выходным я в основном встречаюсь с семьей, которая находится в этом районе, так как большая часть моей семьи живет в Марине, и кроме этого, я люблю иногда ходить в походы, а иногда играть в видеоигры, знаете, просто тусоваться с друзьями. .
