Stimularea inovației în afaceri: călătoria lui Mayukh Maitra la intersecția tehnologiei și datelor

Fuziunea dintre tehnologia de ultimă oră și luarea deciziilor strategice a devenit mai crucială ca niciodată. Companiile din diverse industrii valorifică puterea datelor pentru a obține informații valoroase, pentru a optimiza procesele și pentru a stimula creșterea. Oamenii produc peste 2,5 trilioane de octeți de date în fiecare zi, un domeniu care se află în fruntea acestei revoluții este știința și analiza datelor, permițând organizațiilor să deblocheze potențialul datelor lor și să ia decizii informate, bazate pe date.

În fruntea acestui domeniu interesant se află Mayukh Maitra, un expert în știință de date și expert în analiză. Având o pasiune profundă pentru valorificarea datelor pentru a obține rezultate semnificative în afaceri, Mayukh s-a impus ca un lider de încredere în industrie. Călătoria sa în carieră prezintă un istoric remarcabil de realizări și expertiză în diferite domenii, inclusiv clasificarea web, analiza modelelor de somn și sistemele de recomandare contextuală.

Călătoria lui Mayukh a început cu o bază academică puternică. El a obținut o diplomă de master în științe informatice de la Universitatea Stony Brook, New York.

De-a lungul carierei sale, Mayukh a adus contribuții semnificative în domeniu prin publicațiile sale de cercetare și documentele tehnice. Cercetările sale privind clasificarea web au fost publicate în prestigioasa conferință anuală IEEE India din 2015, demonstrând capacitatea sa de a descoperi perspective și de a dezvolta abordări inovatoare pentru a aborda probleme complexe. Sistemul de recomandare contextuală al lui Mayukh pentru afacerile locale a câștigat, de asemenea, recunoaștere, evidențiind și mai mult capacitatea sa de a oferi recomandări valoroase.

Mai mult, expertiza lui Mayukh se extinde dincolo de publicațiile de cercetare. El a adus contribuții substanțiale industriei prin brevetele și secretele sale comerciale, inclusiv revoluționarul său abordare cu algoritm genetic pentru modelarea mixurilor de anunțuri. Această abordare revoluționează optimizarea campaniilor publicitare prin utilizarea algoritmilor genetici diferențiați bazați pe evoluție pentru a maximiza rezultatele. Impactul muncii sale este evident, companiile bazându-se pe modelele sale pentru a-și optimiza investițiile de marketing și pentru a obține rezultate substanțiale.

În interviul nostru exclusiv cu Mayukh Maitra, am aprofundat în setul său cuprinzător de abilități tehnice, arătându-și competența în limbaje precum Python, R și SQL. Expertiza lui Mayukh se extinde la o gamă largă de instrumente și cadre, inclusiv TensorFlow, PyTorch, Keras și Tableau. Aceste instrumente îi permit să lucreze eficient cu seturi mari de date, să efectueze procese ETL complexe și să folosească tehnicile de modelare statistică și de învățare automată pentru a extrage informații și a rezolva probleme complexe de afaceri.

Acum, haideți să explorăm modul în care expertul în știința datelor Mayukh Maitra a găsit succesul în domeniul afacerilor și tehnologiei.

E grozav să te am aici, Mayukh. Puteți oferi exemple despre cum ați utilizat Python, R și SQL în proiectele dvs. de știință a datelor? Cum vă permit aceste limbaje să manipulați și să analizați în mod eficient seturi mari de date?

În proiectele mele de știință a datelor, am folosit Python, R și SQL pentru a gestiona și analiza eficient seturi de date extinse. Modulele Python precum Pandas, NumPy și scikit-learn au intrat în joc pentru pregătirea datelor, ingineria caracteristicilor și dezvoltarea modelelor de învățare automată. Am folosit algoritmii de evoluție diferențială ai scikit-learn pentru a optimiza modelele de mix media.

Dincolo de aceasta, am folosit o varietate de biblioteci Python pentru a rezolva probleme matematice cu mai multe obiective și probleme neliniare. Python a apărut ca limbajul meu de bază pentru a răspunde nevoilor științei datelor, inclusiv sarcinile de inginerie a datelor, ETL și EDA, cum ar fi analiza sezonieră, analiza corelațională și multe altele. De asemenea, am folosit Python pentru probleme de modelare și vizualizare, creând vizualizări interactive care prezintă în mod eficient narațiunile perspicace părților interesate.

R s-a dovedit benefic pentru analiza statistică, analiza exploratorie a datelor și vizualizarea prin pachete precum dplyr, ggplot2 și tidyr. Am efectuat analize statistice, cum ar fi analiza univariată a varianței (ANOVA) folosind R.

SQL a fost indispensabil pentru interogarea eficientă a datelor, unirea tabelelor și agregarea datelor în baze de date. Am construit conducte ETL folosind diverse instrumente, inclusiv SQL, și în prezent folosesc SQL pentru a extrage date din diverse surse înainte de a efectua EDA și modelare.

În eforturile mele de știință a datelor, aceste limbaje m-au împuternicit să gestionez și să manipulez seturi de date voluminoase, să extrag informații valoroase și să construiesc modele predictive robuste.

Aveți experiență cu cadre precum TensorFlow, PyTorch și Keras. Cum ați folosit aceste cadre pentru a dezvolta și implementa modele de învățare automată? Puteți împărtăși proiecte specifice în care ați aplicat aceste instrumente?

Într-unul dintre proiectele mele, am construit un sistem de recomandare bazat pe entități, efectuând recunoașterea entităților numite și analize de sentiment pe recenziile Yelp. În timpul acestui proiect, am realizat inginerie de caracteristici și am instruit diverse modele de învățare automată și de învățare profundă, inclusiv rețele de memorie pe termen scurt (LSTM) și reprezentări de codificatori bidirecționale de la transformatoare (BERT).

Am obținut o precizie maximă de 98,5% utilizând LSTM cu încorporare GloVe. Modelele LSTM și BERT au fost implementate folosind cadrul PyTorch, iar restul conductei a fost dezvoltat folosind Python. Acest lucru poate permite organizațiilor precum Yelp să includă context în spatele recomandărilor lor și să ajute la stabilirea unui nivel mai ridicat de încredere în ele, oferind astfel o experiență satisfăcătoare pentru utilizatori.

În munca dumneavoastră anterioară, ați menționat efectuarea proceselor ETL. Ați putea explica provocările pe care le-ați întâlnit atunci când ați avut de-a face cu seturi de date mari în timpul etapelor de extracție, transformare și încărcare? Cum ați asigurat calitatea și eficiența datelor în procesul ETL?

Pot apărea mai multe probleme în timpul etapelor de extracție, transformare și încărcare (ETL) ale operațiunilor ETL care implică seturi de date mari. În primul rând, recuperarea datelor din mai multe surse poate fi o provocare și necesită manipularea meticuloasă a diferitelor tipuri de date și îmbinarea sistemelor distincte. În al doilea rând, conversia seturilor de date masive poate fi atât consumatoare de timp, cât și de resurse, în special atunci când sunt implicate transformări complexe de date sau proceduri de curățare. În cele din urmă, încărcarea unor volume mari de date într-o bază de date țintă poate solicita resursele sistemului, ceea ce duce la blocaje de performanță.

Asigurarea calității, consecvenței și integrității datelor pe parcursul procesului ETL este din ce în ce mai dificilă cu seturi de date mai mari. Gestionarea eficientă a memoriei și a stocării, procesarea paralelă și optimizarea conductei de date sunt vitale pentru execuția cu succes a operațiunilor ETL care implică seturi mari de date.

Pentru a asigura calitatea și eficiența datelor, este imperativ să se stabilească proceduri de guvernare a datelor, să se angajeze în validarea și verificarea periodică a datelor, să implementeze metode de curățare și normalizare a datelor, să utilizeze controale automate ale calității datelor și să se utilizeze algoritmi eficienți și conducte optimizate de procesare a datelor. În plus, respectarea standardelor de date, documentarea descendenței datelor și promovarea unei culturi a calității și eficienței datelor în cadrul organizației sunt esențiale.

Modelarea statistică este un aspect crucial al științei datelor. Puteți detalia tehnicile sau modelele statistice pe care le-ați folosit pentru a extrage informații și a face predicții din date? Cum au contribuit aceste modele la rezolvarea problemelor complexe de afaceri?

O varietate de abordări și modele statistice sunt utilizate în inițiativele științei datelor pentru a extrage informații și a face predicții din seturile de date.

Folosesc statisticile inferențiale pentru a trage concluzii și a face inferențe despre o populație pe baza unui eșantion. Tehnici precum testarea ipotezelor, intervalele de încredere și analiza varianței (ANOVA) sunt utilizate pentru a determina semnificația relațiilor, a compara grupuri și a descoperi modele care pot fi generalizate dincolo de eșantion.

În plus, folosesc în mod regulat statistici descriptive, cum ar fi măsuri de tendință centrală (medie, mediană, mod) și dispersie (varianță, abatere standard), precum și vizualizări precum histograme, diagrame cu case și diagrame de dispersie, pentru a oferi o imagine de ansamblu asupra date. Aceste strategii ajută la înțelegerea proprietăților și modelelor datelor.

În cele din urmă, mă angajez în modelarea predictivă pentru a dezvolta modele care pot prezice rezultate sau prognoza tendințele viitoare pe baza datelor istorice. Regresia liniară este folosită în mod obișnuit pentru a modela relațiile dintre variabile, în timp ce regresia logistică este utilizată pentru probleme de clasificare binară. Arborii de decizie și pădurile aleatorii oferă strategii robuste pentru sarcini de clasificare și regresie. Mașinile Vector Vector (SVM) sunt eficiente pentru clasificarea datelor, iar metodele de grupare precum k-means și clustering ierarhic ajută la identificarea grupărilor sau modelelor din date.

Analiza seriilor temporale se aplică și atunci când se lucrează cu date care se modifică în timp. Tehnici precum ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), netezirea exponențială și Prophet pot fi utilizate pentru a prognoza valorile viitoare pe baza tendințelor istorice.

Metoda folosită este determinată de natura datelor, problema în cauză și rezultatul dorit al analizei. Folosesc adesea o combinație a acestor tehnici pentru a extrage informații și pentru a face predicții precise din date, repetând și rafinând în mod continuu modelele mele.

Învățarea automată joacă un rol semnificativ în știința datelor. Puteți discuta despre modul în care ați aplicat algoritmi de analiză avansată și de învățare automată pentru a rezolva probleme complexe de afaceri? Există tehnici sau algoritmi specifici pe care le considerați deosebit de eficienți în munca dvs.?

Am folosit tehnici avansate de analiză și de învățare automată pentru a extrage informații și a lua decizii informate în abordarea provocărilor complexe de afaceri în modelarea mixului media, ajutând companiile să-și mărească rentabilitatea cheltuielilor publicitare cu ~30-40% de la an la an. Prin crearea de modele predictive folosind tehnici precum analiza de regresie, analiza serii de timp și algoritmi de învățare automată, cum ar fi pădurile aleatorii și creșterea gradientului cu date de la diferite canale de marketing, am reușit să evaluez impactul diferitelor canale media asupra rezultatelor afacerii și să optimizez bugetele de marketing. pentru un ROI maxim. Aceste modele mi-au permis să descopăr informații valoroase, să perfecționez strategiile de alocare media și să ghidez procesele de luare a deciziilor. Utilizarea acestor instrumente avansate de analiză în modelarea mixului media a îmbunătățit semnificativ performanța generală de marketing și a facilitat atingerea obiectivelor de afaceri dorite.

Algoritmii genetici, cum ar fi Evoluția diferențială (DE) pot fi deosebit de eficienți pentru problemele de modelare a mixului media, deoarece este un algoritm de optimizare puternic capabil să gestioneze relații complexe și neliniare între variabilele de marketing. DE caută în mod iterativ combinația optimă de alocări media prin dezvoltarea unei populații de soluții potențiale. Explorează eficient spațiul soluției, permițând identificarea celui mai bun mix media care maximizează valorile cheie, cum ar fi rentabilitatea investiției sau vânzările. Capacitățile DE în gestionarea constrângerilor, neliniaritatea și optimizarea multimodală îl fac un instrument de neprețuit pentru sarcinile de modelare a mixului media.

Știința datelor implică adesea lucrul cu date dezordonate sau nestructurate. Cum ați gestionat astfel de provocări legate de date în proiectele dvs.? Puteți oferi exemple de tehnici sau instrumente pe care le-ați folosit pentru a curăța și a preprocesa datele pentru a le face potrivite pentru analiză?

În inițiativele de știință a datelor care implică date dezordonate sau nestructurate, folosesc o abordare metodică pentru curățarea și preprocesarea datelor. În primul rând, examinez cu atenție datele pentru valori lipsă, valori aberante și discrepanțe. Pentru a asigura calitatea și coerența datelor, folosesc tehnici precum imputarea datelor, eliminarea valorii aberante și standardizarea.

Dacă datele sunt nestructurate, folosesc tehnici de procesare a limbajului natural (NLP) pentru a extrage informații relevante din text sau metode de procesare a imaginii pentru a obține informații semnificative din datele imaginii. În plus, pot folosi tehnici de reducere a dimensionalității, cum ar fi analiza componentelor principale (PCA) sau ingineria caracteristicilor pentru a extrage caracteristici utile. Combinând aceste strategii, transform datele nestructurate sau dezordonate într-un format care este structurat și de încredere, asigurând astfel informații precise și performanțe excelente în sarcinile ulterioare de modelare sau analitice.

După cum am menționat mai sus, gestionarea datelor lipsă sau a altor astfel de anomalii este o necesitate. Pentru aceasta, folosesc metode de imputare a datelor lipsă, cum ar fi imputarea medie sau mediană, precum și algoritmi precum imputarea k-nearest neighbors (KNN). Pentru a gestiona valorile aberante, folosesc metode de detectare și eliminare a valorii aberante, cum ar fi filtrarea z-score sau interquartile range (IQR). În anumite scenarii, în funcție de natura datelor, valorile aberante sunt păstrate.

Pentru a pregăti datele pentru modelare, folosesc adesea tehnici de scalare a caracteristicilor, cum ar fi standardizarea sau normalizarea, precum și metode de reducere a dimensionalității, cum ar fi Analiza componentelor principale (PCA). Aceste tehnici și tehnologii facilitează asigurarea calității datelor, îmbunătățesc performanța sarcinilor de modelare și ajută la generarea de informații fiabile din date.

Vizualizarea este crucială pentru transmiterea perspectivelor și a constatărilor. Cum ați folosit instrumente precum Tableau pentru a crea vizualizări de impact? Puteți împărtăși exemple despre modul în care aceste vizualizări au facilitat luarea deciziilor sau comunicarea cu părțile interesate?

Pentru a prezenta părțile interesate informațiile noastre despre modelare, este necesar să generez perspective vizuale pe baza rezultatelor modelării. Pentru această sarcină, folosesc adesea Tableau. Pentru a ilustra comparații între scenarii istorice și viitoare, generăm frecvent diagrame fluture, deoarece sunt ușor de interpretat și de spus povestea într-o manieră concisă. În plus, folosim Tableau pentru a genera diagrame în serii temporale pentru mai multe variabile, arătând impactul acestora unul asupra celuilalt în timp. Acestea sunt doar câteva exemple ale vizualizărilor pe care le creăm.

În rezumat, folosesc Tableau pentru a-mi prezenta cunoștințele de modelare într-un mod ușor de înțeles și benefic pentru utilizatorii finali. Această abordare permite părților interesate să înțeleagă cu ușurință rezultate semnificative fără a avea nevoie de cunoștințe aprofundate de modelare. Aceștia pot lua decizii în cunoștință de cauză și pot obține o înțelegere mai profundă a datelor fără să se aprofundeze în detaliile complicate ale acestora. Acest lucru, la rândul său, îmbunătățește comunicarea și facilitează informații utile.

Pe măsură ce domeniul științei datelor evoluează rapid, cum ești la curent cu cele mai recente tehnici și progrese? Există resurse sau comunități specifice de învățare cu care vă implicați pentru a vă îmbunătăți abilitățile tehnice și a rămâne în fruntea tendințelor din industrie?

De obicei, mă aprofundez în lucrările de cercetare legate de problemele pe care le abordez în prezent pentru a înțelege diferitele abordări și provocările potențiale cu care le-au întâmpinat alții. În plus, urmăresc bloguri din industrie, urmăresc tutoriale video și particip la webinarii ori de câte ori este posibil.

Citesc des articole din Dataversity, unde sunt și colaborator. Câteva alte surse, cum ar fi Analytics Vidhya, Medium și Towards Data Science, fac, de asemenea, parte din lectura mea obișnuită. În plus, urmăresc provocările pe Kaggle și fac un efort să citesc articole relevante despre ArXiv, în afară de a citi cu atenție orice articole de care mă pot împiedica în cercetările mele zilnice.

Mayukh Maitra, cu cunoștințele sale tehnice și expertiza în domeniul științei datelor întruchipează o combinație ideală de pasiune și expertiză, permițându-i să aducă contribuții importante în domeniul științei datelor.