隨著公司的數字化和數據在我們的生活中佔據越來越重要的位置，公司正努力尋找足夠的人才來應對他們面臨的商業挑戰。這為準備應對這些挑戰的個人創造了非凡的機會。
阿爾皮瑪銀行(ALPIMA)的羅斯•泰勒(Ross Taylor)在歐元區危機期間開始了他的職業生涯，當時他是英國財政部金融服務部門的經濟學家。如今，越來越多的人利用自己的主動性來滿足對數據科學家的需求，他就是其中之一。Ross現在從事預測金融和風險建模的前沿工作，為一些全球最大、最負盛名的對沖基金和資產管理公司建立數據驅動的資產配置。Insightive。電視節目主持人羅賓·布洛克(Robin Block)與羅斯坐下來討論了羅斯的動機、數據科學領域面臨的共同挑戰以及進入該領域需要付出什麼代價。
羅賓:你是如何進入數據科學領域的?你會給那些想做同樣事情的人什麼建議?
羅斯:我的建議是從業餘項目做起，或者參與開源軟件。三年前，我從主要使用R轉向使用Python，一個次要項目基本上推動了這個開發。該項目是在Python中為時間序列方法構建一個庫，該庫後來成為PyFlux。最終，我在倫敦和舊金山的多個會議上介紹了PyFlux，這個庫被評為2017年最受歡迎的Python庫之一。
開源軟件的關鍵問題在於它本質上是無償勞動。儘管如此，它提供了創造創新解決方案和促進職業發展的大好機會。此外，當你做開源工作時，這意味著有很多人關注你的代碼。這不僅激勵你推動自己，也給了你獲得反饋和不同觀點的機會。這是你如何讓你的腳泥濘和學習從做。進入開源軟件的門檻很低——你只需要有動力。
對於項目想法，我建議關注感興趣的領域，看看Python空間中有什麼可用的內容，並嘗試填補數據科學工具包中的空白。這可能意味著對現有的項目做出貢獻，或者開始一個全新的項目。
你在進入這個領域時犯了什麼錯誤?你從自己的經驗中學到了什麼?
在為你的公司選擇軟件解決方案時，你會面臨一種固有的權衡。如果你太落伍，你會被甩在後面;如果您太接近前沿，那麼您的社區支持就會減少，軟件穩定性也會降低。在採用新軟件時，你也在打賭它會被建立起來。關鍵是要有一個廣泛採用/穩定的核心堆棧(如Docker、PostgresSQL、Python 3等軟件)和有意義的新解決方案。當我剛開始的時候，我有一種不健康的傾向去嘗試最新最好的東西!
我最初的另一個偏見是喜歡模型——機器學習中的複雜性。機器學習是一種瑞士軍刀-不同的工具應該用於不同的問題。最複雜的工具不一定是最好的工具。在金融領域尤其如此。由於數據中的信噪比較低，且非平穩性，您通常會發現更簡單的方法是最可行的，而且與基於樹的模型、神經網絡等更復雜的方法相比，實際上表現得出奇地好。然而，從根本上說，您需要有一個使用您選擇的工具的理由。您的模型複雜性應該適合您的目標;例如，預測的準確性，或者你是否能合理地生產模型。
數據科學中正在發生的重大變化是什麼?目前您感興趣的是什麼?
過去6個月的主要任務是分散應用程序。人們現在開始質疑，依賴於少數大型提供商(雲計算、數據庫等)的數據和服務是否有益，轉而尋求利用IPFS和Ethereum等技術的無信任解決方案。隨著可伸縮性問題的存在，以及從集中化轉向效率的犧牲，Dapp模型是否會起作用仍是一個懸而未決的問題，但現在這是一個大主題。
對於人工智能和機器學習來說，過去兩年的最大革命是軟件的發展。TensorFlow和PyTorch是被稱為“可微編程”的新範式的一部分，該範式利用一種被稱為自動微分的技術，允許快速構建深度學習模型。當您編寫軟件時，您現在可以直接集成高級學習算法。我認為下一個變化將是“機器學習即服務”商業模式的成熟。這個模型的例子包括AWS Sagemaker和谷歌Cloud AutoML。目前還處於初期階段，但這可能會讓數據科學更深入地滲透到更多的垂直領域，並幫助解決技能短缺問題。
你最欣賞你的公司和數據科學公司的哪一點?
在阿爾皮馬工作最棒的事情就是能夠嘗試新的想法。我目前的職位可以讓我考慮如何應用新技術來提高金融效率和數據驅動。這是一種非常有益的自由，尤其是它使公司的客戶能夠製造出業內最令人印象深刻的產品。
在更一般的數據科學中，重點不僅是公司，而且是開源社區，它們真正推動了工具包(例如，Python的panda和scikit-learn)的開發。這是一項令人鼓舞的成就，因為它表明，來自世界各地的人們可以合作開發尖端軟件，而無需一家公司或幾家公司的協調。
這也與我自己的工作動機有關，我的工作動機是要產生儘可能廣泛的影響。這意味著要使軟件應用程序得到廣泛使用並提供大量實用工具。這並不意味著我心中有一個大項目，但我被我想要解決的問題所驅動，並試圖使用數據來解決這些問題。
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羅賓：負責國際電視公司的商業活動。他在創建歐洲最大的技術思維領導力視頻平臺——雲頻道電視之前，曾創辦了屢獲殊榮的數字機構Red Sky Vision。
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