Stimuler l'innovation commerciale : le parcours de Mayukh Maitra à l'intersection de la technologie et des données

La fusion de la technologie de pointe et de la prise de décision stratégique est devenue plus cruciale que jamais. Les entreprises de tous secteurs exploitent la puissance des données pour obtenir des informations précieuses, optimiser leurs processus et stimuler leur croissance. Alors que les humains produisent chaque jour plus de 2,5 quintillions d’octets de données, un domaine à l’avant-garde de cette révolution est la science et l’analyse des données, permettant aux organisations de libérer le potentiel de leurs données et de prendre des décisions éclairées et fondées sur les données.

À l’avant-garde de ce domaine passionnant se trouve Mayukh Maitra, une scientifique chevronnée des données et une experte en analyse. Avec une profonde passion pour l'exploitation des données pour générer des résultats commerciaux significatifs, Mayukh s'est imposé comme un leader de confiance dans le secteur. Son parcours professionnel présente un parcours remarquable de réalisations et d'expertise dans divers domaines, notamment la classification Web, l'analyse des habitudes de sommeil et les systèmes de recommandation contextuelle.

Le parcours de Mayukh a commencé avec une base académique solide. Il a obtenu une maîtrise ès sciences en informatique de l'Université Stony Brook de New York.

Tout au long de sa carrière, Mayukh a apporté d'importantes contributions dans le domaine grâce à ses publications de recherche et à ses documents techniques. Ses recherches sur la classification Web ont été publiées lors de la prestigieuse conférence annuelle IEEE India 2015, démontrant sa capacité à découvrir des idées et à développer des approches innovantes pour résoudre des problèmes complexes. Le système de recommandation contextuelle de Mayukh pour les entreprises locales a également été reconnu, soulignant encore davantage sa capacité à fournir des recommandations précieuses.

De plus, l'expertise de Mayukh s'étend au-delà des publications de recherche. Il a apporté des contributions substantielles à l'industrie grâce à ses brevets et à ses secrets commerciaux, notamment son approche révolutionnaire de l'algorithme génétique pour la modélisation du mix publicitaire. Cette approche révolutionne l'optimisation des campagnes publicitaires en utilisant des algorithmes génétiques différentiels basés sur l'évolution pour maximiser les résultats. L'impact de son travail est évident, les entreprises s'appuyant sur ses modèles pour optimiser leurs investissements marketing et obtenir des résultats substantiels.

Dans notre entretien exclusif avec Mayukh Maitra, nous avons approfondi ses compétences techniques complètes, mettant en valeur sa maîtrise de langages tels que Python, R et SQL. L'expertise de Mayukh s'étend à une large gamme d'outils et de frameworks, notamment TensorFlow, PyTorch, Keras et Tableau. Ces outils lui permettent de travailler efficacement avec de grands ensembles de données, d'exécuter des processus ETL complexes et d'exploiter les techniques de modélisation statistique et d'apprentissage automatique pour extraire des informations et résoudre des problèmes commerciaux complexes.

Voyons maintenant comment l'expert en science des données Mayukh Maitra a connu le succès dans les domaines des affaires et de la technologie.

C'est génial de t'avoir ici, Mayukh. Pouvez-vous donner des exemples de la façon dont vous avez utilisé Python, R et SQL dans vos projets de science des données ? Comment ces langages vous permettent-ils de manipuler et d’analyser efficacement de grands ensembles de données ?

Dans mes projets de science des données, j'ai utilisé Python, R et SQL pour gérer et analyser efficacement de vastes ensembles de données. Des modules Python tels que Pandas, NumPy et scikit-learn sont entrés en jeu pour la préparation des données, l'ingénierie des fonctionnalités et le développement de modèles d'apprentissage automatique. J'ai utilisé les algorithmes d'évolution différentielle de scikit-learn pour optimiser les modèles de mix média.

Au-delà de cela, j'ai utilisé diverses bibliothèques Python pour résoudre des problèmes mathématiques multi-objectifs et des problèmes non linéaires. Python est devenu mon langage de prédilection pour répondre aux besoins de la science des données, y compris les tâches d'ingénierie des données, ETL et EDA telles que l'analyse de saisonnalité, l'analyse corrélationnelle, etc. J'ai également utilisé Python pour des problèmes de modélisation et de visualisation, créant des visualisations interactives qui présentent efficacement des récits perspicaces aux parties prenantes.

R s'est avéré bénéfique pour l'analyse statistique, l'analyse exploratoire des données et la visualisation via des packages tels que dplyr, ggplot2 et Tidyr. J'ai effectué des analyses statistiques telles que l'analyse de variance univariée (ANOVA) en utilisant R.

SQL est indispensable pour interroger efficacement les données, joindre des tables et agréger des données dans des bases de données. J'ai construit des pipelines ETL à l'aide de divers outils, notamment SQL, et j'utilise actuellement SQL pour extraire des données de diverses sources avant de procéder à l'EDA et à la modélisation.

Dans mes efforts en science des données, ces langages m'ont permis de gérer et de manipuler des ensembles de données volumineux, d'extraire des informations précieuses et de créer des modèles prédictifs robustes.

Vous avez de l'expérience avec des frameworks tels que TensorFlow, PyTorch et Keras. Comment avez-vous utilisé ces frameworks pour développer et déployer des modèles d’apprentissage automatique ? Pouvez-vous partager des projets spécifiques dans lesquels vous avez appliqué ces outils ?

Dans l'un de mes projets, j'ai construit un système de recommandation basé sur des entités en effectuant une reconnaissance d'entités nommées et une analyse des sentiments sur les avis Yelp. Au cours de ce projet, j'ai réalisé l'ingénierie des fonctionnalités et formé divers modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, notamment les réseaux de mémoire à long terme (LSTM) et les représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs (BERT).

J'ai atteint une précision maximale de 98,5 % en utilisant LSTM avec intégration GloVe. Les modèles LSTM et BERT ont été implémentés à l'aide du framework PyTorch et le reste du pipeline a été développé à l'aide de Python. Cela peut permettre à des organisations comme Yelp d'intégrer le contexte derrière leurs recommandations et de contribuer à établir un niveau de confiance plus élevé en elles, offrant ainsi une expérience satisfaisante aux utilisateurs.

Dans votre travail précédent, vous avez mentionné l'exécution de processus ETL. Pourriez-vous expliquer les défis que vous avez rencontrés lors du traitement de grands ensembles de données lors des étapes d'extraction, de transformation et de chargement ? Comment avez-vous assuré la qualité et l’efficacité des données dans le processus ETL ?

Plusieurs problèmes peuvent survenir lors des étapes d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) des opérations ETL impliquant de grands ensembles de données. Premièrement, récupérer des données à partir de sources multiples peut s’avérer difficile et nécessite un traitement méticuleux de différents types de données et la fusion de systèmes distincts. Deuxièmement, la conversion d’ensembles de données volumineux peut prendre du temps et des ressources, en particulier lorsque des transformations de données complexes ou des procédures de nettoyage sont impliquées. Enfin, le chargement de gros volumes de données dans une base de données cible peut mettre à rude épreuve les ressources du système, entraînant des goulots d'étranglement en termes de performances.

Garantir la qualité, la cohérence et l’intégrité des données tout au long du processus ETL est de plus en plus difficile avec des ensembles de données plus volumineux. Une gestion efficace de la mémoire et du stockage, le traitement parallèle et l'optimisation du pipeline de données sont essentiels à la réussite de l'exécution des opérations ETL impliquant de grands ensembles de données.

Pour garantir la qualité et l'efficacité des données, il est impératif d'établir des procédures de gouvernance des données, de procéder régulièrement à la validation et à la vérification des données, de mettre en œuvre des méthodes de nettoyage et de normalisation des données, d'employer des contrôles automatisés de la qualité des données et d'utiliser des algorithmes efficaces et des pipelines de traitement de données optimisés. En outre, le respect des normes de données, la documentation du traçage des données et la promotion d'une culture de qualité et d'efficacité des données au sein de l'organisation sont primordiaux.

La modélisation statistique est un aspect crucial de la science des données. Pouvez-vous nous expliquer les techniques ou modèles statistiques que vous avez utilisés pour extraire des informations et faire des prédictions à partir de données ? Comment ces modèles ont-ils contribué à résoudre des problèmes commerciaux complexes ?

Une variété d'approches et de modèles statistiques sont utilisés dans les initiatives de science des données pour extraire des informations et faire des prédictions à partir d'ensembles de données.

J'utilise des statistiques inférentielles pour tirer des conclusions et faire des inférences sur une population sur la base d'un échantillon. Des techniques telles que les tests d'hypothèses, les intervalles de confiance et l'analyse de variance (ANOVA) sont utilisées pour déterminer l'importance des relations, comparer les groupes et découvrir des modèles qui peuvent être généralisés au-delà de l'échantillon.

De plus, j'utilise régulièrement des statistiques descriptives, telles que des mesures de tendance centrale (moyenne, médiane, mode) et de dispersion (variance, écart type), ainsi que des visualisations telles que des histogrammes, des diagrammes en boîte et des nuages ​​de points, pour fournir un aperçu de la situation. données. Ces stratégies aident à comprendre les propriétés et les modèles des données.

Enfin, je m'engage dans la modélisation prédictive pour développer des modèles capables de prédire les résultats ou de prévoir les tendances futures sur la base de données historiques. La régression linéaire est couramment utilisée pour modéliser les relations entre les variables, tandis que la régression logistique est utilisée pour les problèmes de classification binaire. Les arbres de décision et les forêts aléatoires offrent des stratégies robustes pour les tâches de classification et de régression. Les machines à vecteurs de support (SVM) sont efficaces pour classer les données, et les méthodes de clustering telles que les k-means et le clustering hiérarchique aident à identifier les regroupements ou les modèles dans les données.

L'analyse des séries chronologiques est également appliquée lorsque vous travaillez avec des données qui changent au fil du temps. Des techniques telles que ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), le lissage exponentiel et Prophet peuvent être utilisées pour prévoir les valeurs futures en fonction des tendances historiques.

La méthode utilisée est déterminée par la nature des données, le problème à résoudre et le résultat souhaité de l'analyse. J'utilise souvent une combinaison de ces techniques pour extraire des informations et faire des prédictions précises à partir des données, en itérant et en affinant continuellement mes modèles.

L'apprentissage automatique joue un rôle important dans la science des données. Pouvez-vous expliquer comment vous avez appliqué des algorithmes d’analyse avancée et d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes commerciaux complexes ? Y a-t-il des techniques ou des algorithmes spécifiques que vous trouvez particulièrement efficaces dans votre travail ?

J'ai utilisé des techniques d'analyse avancées et d'apprentissage automatique pour extraire des informations et prendre des décisions éclairées pour relever des défis commerciaux complexes en matière de modélisation du mix média, aidant les entreprises à augmenter leur retour sur dépenses publicitaires d'environ 30 à 40 % d'une année sur l'autre. En créant des modèles prédictifs à l'aide de techniques telles que l'analyse de régression, l'analyse de séries chronologiques et des algorithmes d'apprentissage automatique tels que les forêts aléatoires et l'augmentation de gradient avec des données provenant de divers canaux marketing, j'ai pu évaluer l'impact de différents canaux médiatiques sur les résultats commerciaux et optimiser les budgets marketing. pour un retour sur investissement maximal. Ces modèles m'ont permis de découvrir des informations précieuses, d'affiner les stratégies d'allocation des médias et de guider les processus de prise de décision. L'utilisation de ces outils d'analyse avancés dans la modélisation du mix média a considérablement amélioré les performances marketing globales et facilité la réalisation des objectifs commerciaux souhaités.

Les algorithmes génétiques tels que l'évolution différentielle (DE) peuvent être particulièrement efficaces pour les problèmes de modélisation du mix média, car il s'agit d'un algorithme d'optimisation puissant capable de gérer des relations complexes et non linéaires entre les variables marketing. DE recherche de manière itérative la combinaison optimale d’allocations de médias en faisant évoluer une population de solutions potentielles. Il explore efficacement l'espace des solutions, permettant d'identifier le meilleur mix média qui maximise les indicateurs clés tels que le retour sur investissement ou les ventes. Les capacités de DE en matière de gestion des contraintes, de non-linéarité et d'optimisation multimodale en font un outil inestimable pour les tâches de modélisation de mix média.

La science des données implique souvent de travailler avec des données désordonnées ou non structurées. Comment avez-vous géré de tels défis en matière de données dans vos projets ? Pouvez-vous fournir des exemples de techniques ou d'outils que vous avez utilisés pour nettoyer et prétraiter les données afin de les rendre adaptées à l'analyse ?

Dans les initiatives de science des données qui impliquent des données désordonnées ou non structurées, j'utilise une approche méthodique pour nettoyer et prétraiter les données. Tout d’abord, j’examine minutieusement les données à la recherche de valeurs manquantes, de valeurs aberrantes et d’écarts. Pour garantir la qualité et la cohérence des données, j'utilise des techniques telles que l'imputation des données, la suppression des valeurs aberrantes et la standardisation.

Si les données ne sont pas structurées, j'utilise des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour extraire les informations pertinentes du texte, ou des méthodes de traitement d'image pour dériver des informations significatives à partir des données d'image. De plus, je peux utiliser des techniques de réduction de dimensionnalité telles que l'analyse en composantes principales (ACP) ou l'ingénierie des fonctionnalités pour extraire des fonctionnalités utiles. En combinant ces stratégies, je transforme les données non structurées ou désordonnées en un format structuré et fiable, garantissant ainsi des informations précises et d'excellentes performances dans les tâches de modélisation ou d'analyse ultérieures.

Comme mentionné ci-dessus, la gestion des données manquantes ou autres anomalies de ce type est une nécessité. Pour cela, j'utilise des méthodes d'imputation de données manquantes telles que l'imputation moyenne ou médiane, ainsi que des algorithmes comme l'imputation des k-plus proches voisins (KNN). Pour gérer les valeurs aberrantes, j'utilise des méthodes de détection et de suppression des valeurs aberrantes telles que le filtrage du score z ou de l'intervalle interquartile (IQR). Dans certains scénarios, selon la nature des données, les valeurs aberrantes sont conservées.

Pour préparer les données à la modélisation, j'utilise souvent des techniques de mise à l'échelle des caractéristiques telles que la standardisation ou la normalisation, ainsi que des méthodes de réduction de dimensionnalité telles que l'analyse en composantes principales (ACP). Ces techniques et technologies facilitent l'assurance qualité des données, améliorent les performances des tâches de modélisation et aident à générer des informations fiables à partir des données.

La visualisation est cruciale pour transmettre des idées et des résultats. Comment avez-vous exploité des outils comme Tableau pour créer des visualisations percutantes ? Pouvez-vous partager des exemples de la manière dont ces visualisations ont facilité la prise de décision ou la communication avec les parties prenantes ?

Afin de présenter nos informations de modélisation aux parties prenantes, il est nécessaire pour moi de générer des informations visuelles basées sur les résultats de la modélisation. Pour cette tâche, j'utilise souvent Tableau. Pour illustrer les comparaisons entre les scénarios historiques et futurs, nous générons fréquemment des graphiques en forme de papillon, car ils sont faciles à interpréter et racontent l'histoire de manière concise. De plus, nous utilisons Tableau pour générer des tracés de séries chronologiques pour plusieurs variables, montrant leur impact les unes sur les autres au fil du temps. Ce ne sont là que quelques exemples des visualisations que nous créons.

En résumé, j'utilise Tableau pour présenter mes informations de modélisation d'une manière facilement compréhensible et bénéfique pour les utilisateurs finaux. Cette approche permet aux parties prenantes d’appréhender facilement des résultats significatifs sans avoir besoin de connaissances approfondies en modélisation. Ils peuvent prendre des décisions éclairées et acquérir une compréhension plus approfondie des données sans se plonger dans leurs détails complexes. Cela, à son tour, améliore la communication et facilite l’obtention d’informations exploitables.

Alors que le domaine de la science des données évolue rapidement, comment rester informé des dernières techniques et avancées ? Existe-t-il des ressources d'apprentissage ou des communautés spécifiques avec lesquelles vous vous engagez pour améliorer vos compétences techniques et rester à la pointe des tendances du secteur ?

Je me penche généralement sur des documents de recherche liés aux problèmes auxquels je m'attaque actuellement pour comprendre diverses approches et défis potentiels que d'autres ont rencontrés. En plus de cela, je suis les blogs de l'industrie, je regarde des didacticiels vidéo et j'assiste à des webinaires autant que possible.

Je lis souvent des articles de Dataversity, où je suis également contributeur. Plusieurs autres sources telles que Analytics Vidhya, Medium et Towards Data Science font également partie de mes lectures régulières. De plus, je suis les défis sur Kaggle et je m'efforce de lire des articles pertinents sur ArXiv, en plus de parcourir tous les articles sur lesquels je tombe par hasard dans mes recherches quotidiennes.

Mayukh Maitra, avec son savoir-faire technique et son expertise dans le domaine de la science des données, incarne un amalgame idéal de passion et d'expertise, lui permettant d'apporter des contributions importantes au domaine de la science des données.