随着公司的数字化和数据在我们的生活中占据越来越重要的位置，公司正努力寻找足够的人才来应对他们面临的商业挑战。这为准备应对这些挑战的个人创造了非凡的机会。
阿尔皮玛银行(ALPIMA)的罗斯•泰勒(Ross Taylor)在欧元区危机期间开始了他的职业生涯，当时他是英国财政部金融服务部门的经济学家。如今，越来越多的人利用自己的主动性来满足对数据科学家的需求，他就是其中之一。Ross现在从事预测金融和风险建模的前沿工作，为一些全球最大、最负盛名的对冲基金和资产管理公司建立数据驱动的资产配置。Insightive。电视节目主持人罗宾·布洛克(Robin Block)与罗斯坐下来讨论了罗斯的动机、数据科学领域面临的共同挑战以及进入该领域需要付出什么代价。
罗宾:你是如何进入数据科学领域的?你会给那些想做同样事情的人什么建议?
罗斯:我的建议是从业余项目做起，或者参与开源软件。三年前，我从主要使用R转向使用Python，一个次要项目基本上推动了这个开发。该项目是在Python中为时间序列方法构建一个库，该库后来成为PyFlux。最终，我在伦敦和旧金山的多个会议上介绍了PyFlux，这个库被评为2017年最受欢迎的Python库之一。
开源软件的关键问题在于它本质上是无偿劳动。尽管如此，它提供了创造创新解决方案和促进职业发展的大好机会。此外，当你做开源工作时，这意味着有很多人关注你的代码。这不仅激励你推动自己，也给了你获得反馈和不同观点的机会。这是你如何让你的脚泥泞和学习从做。进入开源软件的门槛很低——你只需要有动力。
对于项目想法，我建议关注感兴趣的领域，看看Python空间中有什么可用的内容，并尝试填补数据科学工具包中的空白。这可能意味着对现有的项目做出贡献，或者开始一个全新的项目。
你在进入这个领域时犯了什么错误?你从自己的经验中学到了什么?
在为你的公司选择软件解决方案时，你会面临一种固有的权衡。如果你太落伍，你会被甩在后面;如果您太接近前沿，那么您的社区支持就会减少，软件稳定性也会降低。在采用新软件时，你也在打赌它会被建立起来。关键是要有一个广泛采用/稳定的核心堆栈(如Docker、PostgresSQL、Python 3等软件)和有意义的新解决方案。当我刚开始的时候，我有一种不健康的倾向去尝试最新最好的东西!
我最初的另一个偏见是喜欢模型——机器学习中的复杂性。机器学习是一种瑞士军刀-不同的工具应该用于不同的问题。最复杂的工具不一定是最好的工具。在金融领域尤其如此。由于数据中的信噪比较低，且非平稳性，您通常会发现更简单的方法是最可行的，而且与基于树的模型、神经网络等更复杂的方法相比，实际上表现得出奇地好。然而，从根本上说，您需要有一个使用您选择的工具的理由。您的模型复杂性应该适合您的目标;例如，预测的准确性，或者你是否能合理地生产模型。
数据科学中正在发生的重大变化是什么?目前您感兴趣的是什么?
过去6个月的主要任务是分散应用程序。人们现在开始质疑，依赖于少数大型提供商(云计算、数据库等)的数据和服务是否有益，转而寻求利用IPFS和Ethereum等技术的无信任解决方案。随着可伸缩性问题的存在，以及从集中化转向效率的牺牲，Dapp模型是否会起作用仍是一个悬而未决的问题，但现在这是一个大主题。
对于人工智能和机器学习来说，过去两年的最大革命是软件的发展。TensorFlow和PyTorch是被称为“可微编程”的新范式的一部分，该范式利用一种被称为自动微分的技术，允许快速构建深度学习模型。当您编写软件时，您现在可以直接集成高级学习算法。我认为下一个变化将是“机器学习即服务”商业模式的成熟。这个模型的例子包括AWS Sagemaker和谷歌Cloud AutoML。目前还处于初期阶段，但这可能会让数据科学更深入地渗透到更多的垂直领域，并帮助解决技能短缺问题。
你最欣赏你的公司和数据科学公司的哪一点?
在阿尔皮马工作最棒的事情就是能够尝试新的想法。我目前的职位可以让我考虑如何应用新技术来提高金融效率和数据驱动。这是一种非常有益的自由，尤其是它使公司的客户能够制造出业内最令人印象深刻的产品。
在更一般的数据科学中，重点不仅是公司，而且是开源社区，它们真正推动了工具包(例如，Python的panda和scikit-learn)的开发。这是一项令人鼓舞的成就，因为它表明，来自世界各地的人们可以合作开发尖端软件，而无需一家公司或几家公司的协调。
这也与我自己的工作动机有关，我的工作动机是要产生尽可能广泛的影响。这意味着要使软件应用程序得到广泛使用并提供大量实用工具。这并不意味着我心中有一个大项目，但我被我想要解决的问题所驱动，并试图使用数据来解决这些问题。
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罗宾：负责国际电视公司的商业活动。他在创建欧洲最大的技术思维领导力视频平台——云频道电视之前，曾创办了屡获殊荣的数字机构Red Sky Vision。
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