Беседа, в которой Сунил обсуждает свое вдохновение и подход к науке о данных, применения науки о данных в играх и опыт участия в программе MSDS в USF.
Сунил в настоящее время является студентом когорты 10 по программе магистра наук в области науки о данных в Университете Сан-Франциско. Он присоединился к программе после того, как поработал аналитиком и получил степень бакалавра в области океанической инженерии в IIT Madras.
Фон
Роника: Можешь начать с того, что расскажешь мне, будто ты немного знаешь о своем прошлом.
Сунил:Конечно. Я получил степень бакалавра в области океанической инженерии в IIT Madras. Я очень заинтересовался этим после изучения волн в 12 классе Физики. Но по мере того, как я учился в колледже, я отвлекся, и мне стали гораздо больше нравиться вероятность и математика. Во время учебы в колледже я изучал множество клубов, которые есть в кампусе ИИТ. Примерно в то же время я наткнулся на клуб аналитиков, и именно там началось мое аналитическое путешествие. Опубликуйте это, я работал в EXL и PwC, прежде чем присоединиться к программе.
Роника: Это прекрасно! Не могли бы вы рассказать мне немного больше о «аналитическом клубе» в ИИТ?
Сунил: Конечно! Они делали действительно интересные вещи, которые поразили меня в тот момент. В отличие от сегодняшнего дня, когда мы учились, не было большого понимания данных. На тот момент нашей главной целью было повысить осведомленность, поэтому мы организовали несколько лекций. Кроме того, мы участвовали во многих проектах, например, я создал библиотеку Python, пока был в клубе.
Почему наука о данных?
Роника: Замечательно! Как вы сказали, клуб аналитиков и ваша любовь к математике привели вас к науке о данных. Есть ли что-то еще, что, по вашему мнению, привело вас в этом направлении?
Сунил: Определенно, помимо учебы в колледже и моей любви к математике, я чувствую, что моя работа сильно мотивировала меня заниматься наукой о данных. Во время работы я видел, как данные влияют на решения, влияющие на бизнес, и как они повышают ценность процесса. Мне нравится математика и стратегия, а аналитика — это пространство, где я могу применить и то, и другое. Лично мне нравится то влияние, которое оказали данные, и именно это побудило меня заняться наукой о данных.
Почему программа USF MSDS?
Роника:Спасибо, что поделились этим! Просто следуя этому вопросу, почему программа MSDS в USF?
Сунил:Конечно. Я был совершенно уверен, что буду здесь, в USF. Я тоже подавал заявку в прошлом году, но COVID сделал невозможным путешествие, поэтому я с нетерпением ждал начала программы в этом году! Причина, по которой я взялся за курс по науке о данных, заключается в том, что я хотел увидеть новую перспективу. У меня нет формального образования в этой области, и я хочу пройти полноценную академическую программу, чтобы покрыть все свои пробелы. Программа MSDS дает мне все это и многое другое. Кроме того, если вы хотите внести изменения и изменить технологический бизнес, Сан-Франциско — это то, что вам нужно. Во-вторых, практика с углубленной ускоренной годовой программой была чем-то, с чем не могла сравниться ни одна другая программа.
Любимый курс и проект?
Роника: Итак, мы уже три месяца в программе, какой ваш любимый урок или любимый проект, который вы сделали здесь, в USF?
Сунил: Это была действительно отличная и насыщенная программа. Я действительно наслаждаюсь интенсивностью курса прямо сейчас. Что касается курса, моим любимым предметом до сих пор была линейная алгебра просто потому, что она помогает нам визуализировать вещи геометрически и делает вещи интуитивно понятными. Кроме того, мне понравился исследовательский анализ данных, где мы говорили о создании убедительных и эстетически красивых графиков. Я никогда не знал, что matplotlib может так много сделать!
Роника: Это правда! Мы продолжаем искать другие библиотеки Python, но мощь matplotlib меня поразила. А какой конкретно проект вам понравился?
Сунил: Я бы сказал, что проект по анализу настроений был интересным. Как аналитик, я всегда работал с заранее организованными данными. В анализе настроений я понял, как очистить данные твитов и создать сервер. Весь этот аспект был новым для тех, кто работал с точки зрения внешнего интерфейса.
Области, которые вас больше всего интересуют?
Роника: Верно! Я думаю, что проекты по сбору данных кажутся всеми любимыми. Можете ли вы сказать мне, какой аспект науки о данных вас больше всего интересует и с нетерпением ждет?
Сунил: Причина, по которой я выбрал USF, заключается в том, что он позволил мне исследовать. Я просто хочу быть открытым ко всему и посмотреть, как все пойдет дальше. Я хотел оставить этот год исключительно для исследования и изучить как можно больше в смысле данных, и посмотреть, есть ли у меня интерес к исследованиям, здравоохранению или любой другой области.
Практика
Роника: Верно, я думаю, что исследование — отличный способ понять свои истинные сильные стороны. Итак, забегая вперед, как вы упомянули ранее, единственная вещь, которая привела вас в USF, — это практика. Не могли бы вы рассказать нам немного больше об этом?
Сунил:Конечно. Я буду работать с медицинской командой Стэнфорда, помогая им улучшать жизнь пациентов с глаукомой, используя аналитику и наборы данных. Это позволило бы нам получить представление о различных аспектах машинного обучения, будь то компьютерное зрение, анализ текста или структурированные данные для прогнозирования. Я бы сказал, что наша главная цель — построить интерпретируемые прогностические модели.
Опыт программы во время пандемии
Роника: Я рада, что у вас есть возможность поэкспериментировать на практике! Звучит очень захватывающе. Итак, давайте немного переключим передачу. Потому что мы начинали в условиях пандемии, и было сложно собрать всех в кампусе. Итак, каков был опыт программы в этой ситуации? Я знаю, что вы прошли учебный лагерь дистанционно, а осенью присоединились к нему лично. Не могли бы вы поделиться своим опытом в этом?
Сунил: Для меня этот год был немного сумасшедшим. Мне пришлось начать учебный лагерь онлайн из-за всех проблем с визой, связанных с COVID. Но, но все было очень удобно, поскольку профессора создали действительно отличную инфраструктуру. USF сгладил все нюансы онлайн-доставки программы. Так что никаких сложностей с содержанием курса у меня не возникло.
Роника: Итак, личное посещение кампуса, как вам это было?
Сунил: Это было здорово! Я впервые в Соединенных Штатах, поэтому поначалу это было немного ошеломляюще, но кампус настолько хорош, что мне до сих пор очень нравилось проводить здесь время. Кроме того, все в когорте великолепны с точки зрения личности, поэтому вы чувствуете, что у каждого есть что-то значимое, что можно добавить в вашу жизнь.
Личные интересы
Роника: Что ты делаешь, чтобы расслабиться?
Сунил: На осенних каникулах мне очень понравились все поездки, которые USF запланировал для студентов. Было здорово увидеть вещи вокруг SF с моими друзьями. Кроме того, я очень люблю играть в шахматы. Кроме того, это в основном просто тусоваться с друзьями и готовить. Если у меня стресс, я просто иду и готовлю, это похоже на мою версию медитации.
Роника: Это здорово! Вы знаете, я очень заинтригован тем, как машинное обучение позволяет роботам побеждать людей в таких играх, как шахматы. Я просто поражен тем, как люди придумывают такие уникальные приложения ИИ.
Сунил: Верно. Но вы знаете, что ИИ в играх, особенно в шахматах, этим не ограничивается. Если вы посмотрите на такие приложения, как chess.com, после того, как вы сыграете партию, они анализируют вашу игру, предлагают альтернативные ходы, выделяют ваши лучшие ходы и показывают, где вы ошиблись.
Роника: Вау! Как же здорово, что так люди могут научиться играть в шахматы лучше!
Сунил: Точно! Все эти вещи автоматизированы. Это не похоже на то, что кто-то на самом деле сидит и направляет вас. Это автоматизировано. Верно. Это так интересно, что люди используют ИИ таким образом. Их модели говорят нам, сколько хороших ходов было в данной ситуации и какой шахматный ход был бы лучшим, всего лишь небольшие примеры для улучшения вашей игры. На самом деле меня интересует та часть, где мы можем улучшить ситуацию с помощью ИИ.
