การขับเคลื่อนนวัตกรรมทางธุรกิจ: การเดินทางของ Mayukh Maitra ที่จุดบรรจบของเทคโนโลยีและข้อมูล

การผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีล้ำสมัยและการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์มีความสำคัญมากขึ้นกว่าที่เคย ธุรกิจทั่วทั้งอุตสาหกรรมต่างควบคุมพลังของข้อมูลเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ และขับเคลื่อนการเติบโต เนื่องจากมนุษย์ผลิตข้อมูลมากกว่า 2.5 quintillion Bytes ทุกวัน พื้นที่หนึ่งที่เป็นแนวหน้าของการปฏิวัตินี้คือวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ ซึ่งช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลของตน และทำการตัดสินใจที่อาศัยข้อมูลและการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ผู้ที่อยู่ในระดับแนวหน้าของสาขาที่น่าตื่นเต้นนี้คือ Mayukh Maitra นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ที่มีประสบการณ์ ด้วยความหลงใหลอย่างแรงกล้าในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนผลลัพธ์ทางธุรกิจที่มีความหมาย Mayukh ได้สร้างชื่อเสียงให้กับตัวเองในฐานะผู้นำที่เชื่อถือได้ในอุตสาหกรรม เส้นทางอาชีพของเขาแสดงให้เห็นประวัติที่โดดเด่นในด้านความสำเร็จและความเชี่ยวชาญในขอบเขตต่างๆ รวมถึงการจัดหมวดหมู่เว็บ การวิเคราะห์รูปแบบการนอนหลับ และระบบการแนะนำตามบริบท

การเดินทางของ Mayukh เริ่มต้นด้วยรากฐานทางวิชาการที่แข็งแกร่ง เขาได้รับปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์จากมหาวิทยาลัยสโตนี บรู๊ค รัฐนิวยอร์ก

ตลอดอาชีพของเขา Mayukh มีส่วนสำคัญในสาขานี้ผ่านทางสิ่งพิมพ์วิจัยและเอกสารทางเทคนิคของเขา งานวิจัยของเขาเกี่ยวกับการจำแนกเว็บได้รับการตีพิมพ์ในการประชุม IEEE India Conference ประจำปี 2558 อันทรงเกียรติ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถของเขาในการเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกและพัฒนาแนวทางที่เป็นนวัตกรรมเพื่อจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อน ระบบการแนะนำตามบริบทของ Mayukh สำหรับธุรกิจในท้องถิ่นยังได้รับการยอมรับ โดยเน้นย้ำถึงความสามารถของเขาในการให้คำแนะนำที่มีคุณค่า

นอกจากนี้ ความเชี่ยวชาญของ Mayukh ยังขยายไปไกลกว่าการตีพิมพ์ผลงานวิจัยอีกด้วย เขามีส่วนช่วยอย่างมากต่ออุตสาหกรรมผ่านทางสิทธิบัตรและความลับทางการค้าของเขา ซึ่งรวมถึงแนวทางอัลกอริทึมทางพันธุกรรมที่ก้าวล้ำสำหรับการสร้างแบบจำลองโฆษณาผสม แนวทางนี้เป็นการปฏิวัติการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญโฆษณาโดยใช้อัลกอริธึมทางพันธุกรรมที่อิงวิวัฒนาการที่แตกต่างกันเพื่อเพิ่มผลลัพธ์สูงสุด ผลกระทบของงานของเขาปรากฏชัด โดยธุรกิจต่าง ๆ อาศัยแบบจำลองของเขาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการลงทุนทางการตลาดและขับเคลื่อนผลลัพธ์ที่สำคัญ

ในการสัมภาษณ์พิเศษกับ Mayukh Maitra เราได้เจาะลึกชุดทักษะทางเทคนิคที่ครอบคลุมของเขา โดยแสดงให้เห็นความสามารถของเขาในภาษาต่างๆ เช่น Python, R และ SQL ความเชี่ยวชาญของ Mayukh ขยายไปสู่เครื่องมือและเฟรมเวิร์กที่หลากหลาย รวมถึง TensorFlow, PyTorch, Keras และ Tableau เครื่องมือเหล่านี้ทำให้เขาสามารถทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ดำเนินกระบวนการ ETL ที่ซับซ้อน และใช้ประโยชน์จากการสร้างแบบจำลองทางสถิติและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกและแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่ซับซ้อน

ตอนนี้ เรามาสำรวจว่า Mayukh Maitra ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลประสบความสำเร็จในขอบเขตของธุรกิจและเทคโนโลยีได้อย่างไร

ดีใจที่ได้พบคุณที่นี่ Mayukh คุณช่วยยกตัวอย่างวิธีที่คุณใช้ Python, R และ SQL ในโปรเจ็กต์วิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณได้ไหม ภาษาเหล่านี้ช่วยให้คุณสามารถจัดการและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างไร

ในโปรเจ็กต์วิทยาศาสตร์ข้อมูลของฉัน ฉันใช้ Python, R และ SQL เพื่อจัดการและวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ครอบคลุมอย่างมีประสิทธิภาพ โมดูล Python เช่น Pandas, NumPy และ scikit-learn เข้ามามีบทบาทในการเตรียมข้อมูล วิศวกรรมฟีเจอร์ และการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ฉันใช้อัลกอริธึมวิวัฒนาการเชิงอนุพันธ์ของ scikit-learn เพื่อปรับโมเดลสื่อผสมให้เหมาะสม

นอกเหนือจากนี้ ฉันยังได้ใช้ไลบรารี Python ที่หลากหลายเพื่อแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่มีหลายวัตถุประสงค์และปัญหาไม่เชิงเส้น Python กลายเป็นภาษาที่ฉันใช้เพื่อตอบสนองความต้องการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล รวมถึงงานวิศวกรรมข้อมูล ETL และ EDA เช่น การวิเคราะห์ตามฤดูกาล การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ และอื่นๆ อีกมากมาย ฉันยังใช้ Python สำหรับปัญหาการสร้างแบบจำลองและการแสดงภาพ การสร้างการแสดงภาพเชิงโต้ตอบที่นำเสนอเรื่องราวเชิงลึกแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียได้อย่างมีประสิทธิภาพ

R ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ และการแสดงภาพผ่านแพ็คเกจ เช่น dplyr, ggplot2 และ tidyr ฉันได้ทำการวิเคราะห์ทางสถิติ เช่น การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบตัวแปรเดียว (ANOVA) โดยใช้ R

SQL เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้สำหรับการสืบค้นข้อมูล การรวมตาราง และการรวมข้อมูลในฐานข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ฉันได้สร้างไปป์ไลน์ ETL โดยใช้เครื่องมือต่างๆ รวมถึง SQL และปัจจุบันใช้ SQL เพื่อดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ก่อนที่จะดำเนินการ EDA และการสร้างแบบจำลอง

ในความพยายามด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของฉัน ภาษาเหล่านี้ทำให้ฉันสามารถจัดการและจัดการชุดข้อมูลจำนวนมาก ดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า และสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่แข็งแกร่ง

คุณมีประสบการณ์เกี่ยวกับเฟรมเวิร์กเช่น TensorFlow, PyTorch และ Keras คุณใช้เฟรมเวิร์กเหล่านี้เพื่อพัฒนาและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอย่างไร คุณสามารถแบ่งปันโครงการใด ๆ ที่คุณใช้เครื่องมือเหล่านี้ได้หรือไม่?

ในโครงการหนึ่งของฉัน ฉันได้สร้างระบบการแนะนำตามเอนทิตีโดยดำเนินการวิเคราะห์การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อและการวิเคราะห์ความคิดเห็นในบทวิจารณ์ของ Yelp ในระหว่างโปรเจ็กต์นี้ ฉันดำเนินการด้านวิศวกรรมคุณลักษณะและฝึกอบรมโมเดล Machine Learning และ Deep Learning ต่างๆ รวมถึงเครือข่ายหน่วยความจำระยะสั้นแบบยาว (LSTM) และการนำเสนอตัวเข้ารหัสแบบสองทิศทางจาก Transformers (BERT)

ฉันได้รับความแม่นยำสูงสุด 98.5% โดยใช้ LSTM ที่มีการฝัง GloVe โมเดล LSTM และ BERT ถูกนำมาใช้โดยใช้เฟรมเวิร์ก PyTorch และไปป์ไลน์ที่เหลือได้รับการพัฒนาโดยใช้ Python สิ่งนี้สามารถช่วยให้องค์กรเช่น Yelp รวมบริบทที่อยู่เบื้องหลังคำแนะนำของพวกเขา และช่วยสร้างระดับความเชื่อมั่นที่สูงขึ้นในตัวพวกเขา จึงมอบประสบการณ์ที่น่าพึงพอใจให้กับผู้ใช้

ในงานก่อนหน้านี้ คุณกล่าวถึงการดำเนินการกระบวนการ ETL คุณช่วยอธิบายความท้าทายที่คุณพบเมื่อต้องรับมือกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในระหว่างขั้นตอนการแยก การแปลง และการโหลดได้หรือไม่ คุณมั่นใจในคุณภาพและประสิทธิภาพของข้อมูลในกระบวนการ ETL ได้อย่างไร

ปัญหาหลายประการอาจเกิดขึ้นได้ในระหว่างขั้นตอนการแยก การแปลง และการโหลด (ETL) ของการดำเนินการ ETL ที่เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ประการแรก การดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ อาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย และจำเป็นต้องมีการจัดการข้อมูลประเภทต่างๆ อย่างพิถีพิถัน และการรวมระบบที่แตกต่างกันเข้าด้วยกัน ประการที่สอง การแปลงชุดข้อมูลขนาดใหญ่อาจใช้เวลานานและใช้ทรัพยากรมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเกี่ยวข้องกับการแปลงข้อมูลที่ซับซ้อนหรือขั้นตอนการทำความสะอาด สุดท้ายนี้ การโหลดข้อมูลจำนวนมากลงในฐานข้อมูลเป้าหมายอาจทำให้ทรัพยากรระบบตึงเครียด ซึ่งนำไปสู่ปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพ

การรับรองคุณภาพ ความสม่ำเสมอ และความสมบูรณ์ของข้อมูลตลอดกระบวนการ ETL เป็นเรื่องที่ท้าทายมากขึ้นด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การจัดการหน่วยความจำและพื้นที่เก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ การประมวลผลแบบขนาน และการเพิ่มประสิทธิภาพไปป์ไลน์ข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการดำเนินการ ETL ที่เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ให้ประสบความสำเร็จ

เพื่อให้มั่นใจในคุณภาพและประสิทธิภาพของข้อมูล จึงจำเป็นต้องสร้างขั้นตอนการกำกับดูแลข้อมูล มีส่วนร่วมในการตรวจสอบความถูกต้องและการตรวจสอบข้อมูลเป็นประจำ ใช้วิธีการล้างข้อมูลและการทำให้เป็นมาตรฐาน ใช้การควบคุมคุณภาพข้อมูลอัตโนมัติ และใช้อัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพและไปป์ไลน์การประมวลผลข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสม นอกจากนี้ การยึดมั่นในมาตรฐานข้อมูล การจัดทำเอกสารเกี่ยวกับสายเลือดของข้อมูล และการส่งเสริมวัฒนธรรมด้านคุณภาพและประสิทธิภาพของข้อมูลภายในองค์กรถือเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง

การสร้างแบบจำลองทางสถิติเป็นส่วนสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณสามารถอธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับเทคนิคหรือแบบจำลองทางสถิติที่คุณใช้เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกและคาดการณ์จากข้อมูลได้หรือไม่ โมเดลเหล่านี้มีส่วนช่วยในการแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่ซับซ้อนอย่างไร

แนวทางและแบบจำลองทางสถิติที่หลากหลายถูกนำมาใช้ในโครงการริเริ่มด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกและคาดการณ์จากชุดข้อมูล

ฉันใช้สถิติเชิงอนุมานเพื่อสรุปและอนุมานเกี่ยวกับประชากรตามกลุ่มตัวอย่าง เทคนิคต่างๆ เช่น การทดสอบสมมติฐาน ช่วงความเชื่อมั่น และการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) ใช้เพื่อกำหนดความสำคัญของความสัมพันธ์ เปรียบเทียบกลุ่ม และค้นพบรูปแบบที่สามารถสรุปได้นอกเหนือจากกลุ่มตัวอย่าง

นอกจากนี้ ฉันใช้สถิติเชิงพรรณนาเป็นประจำ เช่น การวัดแนวโน้มส่วนกลาง (ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน โหมด) และการกระจายตัว (ความแปรปรวน ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน) ตลอดจนการแสดงภาพข้อมูล เช่น ฮิสโตแกรม แผนภาพบ็อกซ์ และแผนภาพกระจาย เพื่อให้ภาพรวมของ ข้อมูล. กลยุทธ์เหล่านี้ช่วยในการทำความเข้าใจคุณสมบัติและรูปแบบของข้อมูล

สุดท้ายนี้ ฉันมีส่วนร่วมในการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์เพื่อพัฒนาแบบจำลองที่สามารถคาดการณ์ผลลัพธ์หรือคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตตามข้อมูลในอดีต การถดถอยเชิงเส้นมักใช้ในการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ในขณะที่การถดถอยโลจิสติกใช้สำหรับปัญหาการจำแนกประเภทไบนารี แผนผังการตัดสินใจและฟอเรสต์สุ่มเสนอกลยุทธ์ที่แข็งแกร่งสำหรับงานจำแนกประเภทและงานการถดถอย Support Vector Machines (SVM) มีประสิทธิภาพในการจำแนกข้อมูล และวิธีการจัดกลุ่ม เช่น เคมีนและการจัดกลุ่มแบบลำดับชั้นช่วยในการระบุการจัดกลุ่มหรือรูปแบบในข้อมูล

การวิเคราะห์อนุกรมเวลายังใช้เมื่อทำงานกับข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป เทคนิคต่างๆ เช่น ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), การปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล และ Prophet สามารถใช้เพื่อคาดการณ์มูลค่าในอนาคตตามแนวโน้มในอดีต

วิธีการที่ใช้จะขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูล ปัญหาที่มีอยู่ และผลลัพธ์ที่ต้องการของการวิเคราะห์ ฉันมักจะใช้เทคนิคเหล่านี้รวมกันเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกและคาดการณ์อย่างแม่นยำจากข้อมูล ทำซ้ำและปรับปรุงโมเดลของฉันอย่างต่อเนื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องมีบทบาทสำคัญในวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณช่วยพูดคุยถึงวิธีการใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่ซับซ้อนได้ไหม มีเทคนิคหรืออัลกอริธึมเฉพาะใดๆ ที่คุณพบว่ามีประสิทธิภาพเป็นพิเศษในการทำงานของคุณหรือไม่?

ฉันใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกและทำการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดในการจัดการกับความท้าทายทางธุรกิจที่ซับซ้อนในการสร้างแบบจำลองสื่อผสมที่ช่วยให้ธุรกิจเพิ่มผลตอบแทนจากค่าโฆษณาประมาณ ~30-40% เมื่อเทียบเป็นรายปี ด้วยการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การวิเคราะห์การถดถอย การวิเคราะห์อนุกรมเวลา และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร เช่น ฟอเรสต์แบบสุ่มและการเร่งความเร็วแบบไล่ระดับด้วยข้อมูลจากช่องทางการตลาดต่างๆ ฉันสามารถวัดผลกระทบของช่องทางสื่อที่แตกต่างกันต่อผลลัพธ์ทางธุรกิจและเพิ่มประสิทธิภาพงบประมาณการตลาด เพื่อ ROI สูงสุด โมเดลเหล่านี้ทำให้ฉันค้นพบข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า ปรับแต่งกลยุทธ์การจัดสรรสื่อ และเป็นแนวทางกระบวนการตัดสินใจ การใช้เครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงเหล่านี้ในการสร้างแบบจำลองสื่อผสมช่วยเพิ่มประสิทธิภาพทางการตลาดโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญ และอำนวยความสะดวกในการบรรลุวัตถุประสงค์ทางธุรกิจที่ต้องการ

อัลกอริธึมทางพันธุกรรม เช่น Differential Evolution (DE) สามารถมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับปัญหาการสร้างแบบจำลองสื่อผสม เนื่องจากเป็นอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมที่มีศักยภาพในการจัดการความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและไม่เชิงเส้นระหว่างตัวแปรทางการตลาด DE ค้นหาการผสมผสานที่เหมาะสมที่สุดของการจัดสรรสื่อซ้ำๆ โดยการพัฒนาจำนวนประชากรของโซลูชันที่เป็นไปได้ สำรวจพื้นที่โซลูชันอย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้สามารถระบุสื่อผสมที่ดีที่สุดที่เพิ่มตัวชี้วัดหลัก เช่น ROI หรือยอดขาย ความสามารถของ DE ในการจัดการกับข้อจำกัด การไม่เชิงเส้น และการเพิ่มประสิทธิภาพหลายรูปแบบ ทำให้ DE กลายเป็นเครื่องมืออันล้ำค่าสำหรับงานการสร้างแบบจำลองสื่อผสม

วิทยาศาสตร์ข้อมูลมักเกี่ยวข้องกับการทำงานกับข้อมูลที่ยุ่งเหยิงหรือไม่มีโครงสร้าง คุณได้จัดการกับความท้าทายด้านข้อมูลดังกล่าวในโครงการของคุณอย่างไร? คุณสามารถยกตัวอย่างเทคนิคหรือเครื่องมือที่คุณใช้ในการทำความสะอาดและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเพื่อให้เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ได้หรือไม่

ในโครงการริเริ่มด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ยุ่งเหยิงหรือไม่มีโครงสร้าง ฉันใช้วิธีการที่มีระเบียบวิธีในการล้างและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า ขั้นแรก ฉันตรวจสอบข้อมูลอย่างละเอียดเพื่อหาค่าที่หายไป ค่าผิดปกติ และความคลาดเคลื่อน เพื่อให้มั่นใจในคุณภาพและความสม่ำเสมอของข้อมูล ฉันใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การใส่ข้อมูล การลบค่าผิดปกติ และการกำหนดมาตรฐาน

หากข้อมูลไม่มีโครงสร้าง ฉันจะใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากข้อความหรือวิธีการประมวลผลรูปภาพเพื่อให้ได้ข้อมูลที่สำคัญจากข้อมูลรูปภาพ นอกจากนี้ ฉันอาจใช้เทคนิคการลดขนาด เช่น Principal Component Analysis (PCA) หรือวิศวกรรมคุณลักษณะเพื่อดึงคุณลักษณะที่เป็นประโยชน์ออกมา ด้วยการรวมกลยุทธ์เหล่านี้ ฉันจะแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือยุ่งเหยิงให้เป็นรูปแบบที่มีโครงสร้างและเชื่อถือได้ ดังนั้นจึงรับประกันข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในงานการสร้างแบบจำลองหรือการวิเคราะห์ในภายหลัง

ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น การจัดการข้อมูลที่หายไปหรือความผิดปกติอื่นๆ ถือเป็นสิ่งจำเป็น สำหรับสิ่งนี้ ฉันใช้วิธีการใส่ข้อมูลข้อมูลที่ขาดหายไป เช่น การใส่ค่าเฉลี่ยหรือค่ามัธยฐาน รวมถึงอัลกอริทึม เช่น การใส่ค่าเพื่อนบ้านที่ใกล้เคียงที่สุด (KNN) สำหรับการจัดการค่าผิดปกติ ฉันใช้วิธีการตรวจจับและกำจัดค่าผิดปกติ เช่น คะแนน z หรือการกรองช่วงระหว่างควอไทล์ (IQR) ในบางสถานการณ์ ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูล ค่าผิดปกติจะถูกเก็บไว้

ในการจัดเตรียมข้อมูลสำหรับการสร้างแบบจำลอง ฉันมักจะใช้เทคนิคการปรับขนาดคุณลักษณะ เช่น การทำให้เป็นมาตรฐานหรือการทำให้เป็นมาตรฐาน รวมถึงวิธีการลดขนาด เช่น Principal Component Analysis (PCA) เทคนิคและเทคโนโลยีเหล่านี้อำนวยความสะดวกในการประกันคุณภาพข้อมูล เพิ่มประสิทธิภาพของงานการสร้างแบบจำลอง และช่วยในการสร้างข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้จากข้อมูล

การแสดงภาพเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการถ่ายทอดข้อมูลเชิงลึกและการค้นพบ คุณใช้ประโยชน์จากเครื่องมืออย่าง Tableau เพื่อสร้างภาพข้อมูลที่มีประสิทธิภาพได้อย่างไร คุณช่วยแบ่งปันตัวอย่างว่าการแสดงภาพเหล่านี้ช่วยอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจหรือการสื่อสารกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียได้อย่างไร

เพื่อนำเสนอข้อมูลเชิงลึกด้านการสร้างแบบจำลองของเราแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย จำเป็นสำหรับฉันที่จะต้องสร้างข้อมูลเชิงลึกที่เป็นภาพตามผลการสร้างแบบจำลอง สำหรับงานนี้ ฉันมักจะจ้าง Tableau เพื่อแสดงการเปรียบเทียบระหว่างสถานการณ์ในอดีตและอนาคต เรามักจะสร้างแผนภูมิผีเสื้อ เนื่องจากง่ายต่อการตีความและบอกเล่าเรื่องราวในลักษณะที่กระชับ นอกจากนี้ เรายังใช้ Tableau เพื่อสร้างแผนภูมิอนุกรมเวลาสำหรับตัวแปรหลายตัว ซึ่งแสดงผลกระทบที่มีต่อกันเมื่อเวลาผ่านไป นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของการแสดงภาพที่เราสร้างขึ้น

โดยสรุป ฉันใช้ Tableau เพื่อนำเสนอข้อมูลเชิงลึกด้านการสร้างแบบจำลองของฉันในลักษณะที่เข้าใจง่ายและเป็นประโยชน์ต่อผู้ใช้ แนวทางนี้ช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถเข้าใจผลลัพธ์ที่สำคัญได้อย่างง่ายดายโดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้ด้านการสร้างแบบจำลองเชิงลึก พวกเขาสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลและทำความเข้าใจข้อมูลให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้นโดยไม่ต้องเจาะลึกรายละเอียดที่ซับซ้อน ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการสื่อสารและเอื้อต่อข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้

เนื่องจากสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว คุณจะติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับเทคนิคและความก้าวหน้าล่าสุดได้อย่างไร มีแหล่งการเรียนรู้หรือชุมชนเฉพาะใดที่คุณมีส่วนร่วมด้วยเพื่อพัฒนาทักษะด้านเทคนิคของคุณและรักษาแนวหน้าของแนวโน้มอุตสาหกรรมหรือไม่?

โดยทั่วไป ฉันจะเจาะลึกบทความวิจัยที่เกี่ยวข้องกับปัญหาที่ฉันกำลังแก้ไขอยู่ในปัจจุบันเพื่อทำความเข้าใจแนวทางต่างๆ และความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นที่ผู้อื่นพบ นอกจากนี้ ฉันติดตามบล็อกของอุตสาหกรรม ชมวิดีโอบทแนะนำ และเข้าร่วมการสัมมนาผ่านเว็บทุกครั้งที่เป็นไปได้

ฉันมักจะอ่านบทความจาก Dataversity ซึ่งฉันก็เป็นผู้มีส่วนร่วมด้วย แหล่งข้อมูลอื่นๆ อีกหลายแห่ง เช่น Analytics Vidhya, Medium และ Towards Data Science ก็เป็นส่วนหนึ่งของการอ่านเป็นประจำของฉันเช่นกัน นอกจากนี้ ฉันติดตามความท้าทายของ Kaggle และพยายามอ่านบทความที่เกี่ยวข้องกับ ArXiv นอกเหนือจากการอ่านบทความใดๆ ที่ฉันพบในการค้นคว้าประจำวัน

Mayukh Maitra ซึ่งมีความรู้ทางเทคนิคและความเชี่ยวชาญในสาขา Data Science ผสมผสานความหลงใหลและความเชี่ยวชาญในอุดมคติเข้าด้วยกัน ทำให้เขามีส่วนสำคัญในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้