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对于数据科学的职业生涯,创造强大的知识基础:严酷的古普塔,亲切地
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对于数据科学的职业生涯,创造强大的知识基础:严酷的古普塔,亲切地

  • Harsh Gupta拥有超过七年的开发和领导多个行业人工智能计划的经验。

Clienty是世界上第一个完全由人工智能驱动的销售参与应用程序。它会自动开发个性化的实时人工智能预测,通知销售人员要与哪些客户和联系人打交道,以及要采取哪些措施来增加销售额和节省无数时间。

印度分析杂志赶上了古匹塔哈士,首席运营官兼总部人工智能主管冷淡地,以了解更多有关数据科学和数字营销的信息。

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目标:从数据科学家到数据科学顾问,再到数字营销顾问,再到首席运营官,您拥有多元化的职业道路。你最喜欢哪个位置?你是如何规划你的职业生涯的?

Harsh Gupta:在初创企业中,你必须戴多顶帽子。我一直想拥有自己的公司,因此,你必须是多层面的,这一点非常重要。我天生擅长营销和数据科学,如果你仔细想想,数据科学就是在营销中使用统计数据。我喜欢负责许多部门,或者至少参与其中,所以首席运营官或首席执行官的职位最适合我,因为那时我参与公司的发展,忽视运营,制定战略。我的行动会产生立竿见影的影响,这就是我喜欢的,更多的挑战。

我以数据分析师的身份开始了我的职业生涯,后来成为了一名具有良好资质、渊博知识和硕士学位的数据科学家。然而,我并不推荐每个人都使用大师。由于我在会议上的演讲,我开始在全职工作的同时从事咨询工作。我准备了内容并展示给观众,他们随后会对我讲话并接受我的咨询。

2020年,我创办了自己的公司,后来被Clienty收购。投资者对我也很感兴趣,这都是因为我的营销努力和专业知识。

我现在在Clienty担任首席运营官和人工智能主管;我们正在与150多家企业合作,以非常方便的方式为他们的销售团队提供人工智能预测。

目标:在你看来,建立数据科学团队的障碍是什么?

严厉的古普塔:寻找合适的人才。我参加了1000多次面试,很少发现少于1%的人可以被录用。这个过滤器完全基于知识和编码技能。当我开始测试我的能力、合适的人选等时,我失去了很多候选人。所以,我有一个非常有限的池选择。此外,由于我们不是一家大公司,我在竞争中失去了许多候选人。

另一个障碍是,我们必须以某种思维方式来塑造它们,这数据科学家他们没有受过教育。业务第一–我从项目中获得了什么样的业务成果。我们的目标绝不是构建干净的数据或模型,但为公司提供行动计划、建议和战略路线图同样重要。这是数据科学家们必须思考和使用商业语言的地方。所以,我必须让团队开始这样思考。

目标:很高兴知道您受到了数据科学在营销和销售中的力量的启发。哪件事启发了你?

Harsh Gupta:花点时间和你的营销和销售朋友/同事在一起,很快你就会意识到数据科学和他们的工作之间存在着巨大的差距。数据科学将赋予他们如此多的权力,但他们不知道如何处理数据,而且与数据科学家的沟通很糟糕(如果他们有一个科学家团队的话)。

目标:成为一名成功的数据科学家需要什么样的习惯,你渴望完成的梦想数据科学项目是什么?

严酷的古普塔:在数据中生活和梦想。考虑所有可能的结果,创造性地制定问题。问题可以用很多方法解决。如果他们告诉你这是目标,而这些是输入变量,你很少会遇到问题。你必须与多个利益相关者交谈,说服他们/展示项目的价值,然后从多个地方获取数据集,提出许多假设,进行大量初步调查,创建数据集子集,选择不同的目标。所有这些都需要你的巨大思考、创造力和意识。灌输这一习惯的一个好方法是大量阅读《华尔街日报》、彭博社、经济时报、分析博客和杂志、收看CNBC、参加会议和网络研讨会。你会看到人们讨论问题并找到解决方案——人们讨论最佳实践和挑战,让你思考。

我梦想的项目是建立一个像Netflix、Youtube、Tik-Tok这样复杂的推荐系统——如此精确。

目标:很高兴知道您拥有开发和领导不同行业人工智能计划的额外专业知识。哪个行业对你有挑战?

Harsh Gupta:非营利组织,管理层看不到太多的价值,你必须说服这么多人将项目付诸实施。而且很多时候,一个项目因为太多的担忧而看不到曙光。

另一方面,我发现银行业具有挑战性,因为数据的性质和数量——成吨成吨的交易数据。这个行业是如此的成熟,以至于他们总是在寻找数据科学的最高精确度和成熟应用。

目标:你认为数据科学家应该对市场营销有深刻的理解吗?你的意见是什么?

哈什·古普塔:是的,除非你在一个非常特殊的领域,比如计算机视觉,NLP等。大多数数据科学家使用结构化数据为公司提供见解、预测和建议。80%的情况下,它会涉及营销、销售。

做客户流失分析?了解clv?了解顾客的情绪?领先得分?所有这些都以某种方式与营销和销售有关。

如果你不懂营销或说不懂他们的行话,就很难理解他们的要求。你必须透过他们的视角来了解他们问题的要点。

在你的日常工作中,你会听到很多这样的话——

A/B测试

反弹率

点击率(CTR)

另见
阁楼

直接邮寄的广告

理想客户档案(ICP)

关键绩效指标(KPI)

领导资格

点击付费(PPC)

投资回报率(ROI)

漏斗顶部(豆腐)

目标:你最喜欢的数据科学/人工智能书籍是什么?

刺耳的古普塔:我从未读过一本书;我读了很多杂志、报纸。总是查看新的GitHub库,参加会议——这就是我保持更新的方式。

目标:你会为企业家和那些考虑从事数据科学职业的人提供什么建议?

Harsh Gupta:企业家——寻找能够赞美你的联合创始人;如果你有数据科学的背景,你很可能需要一个擅长营销的人,一个有企业销售经验的人,一个有网络开发经验的人,等等。除非你有一个坚实的创始人团队,否则这将是艰难的,因为今天你的企业总是以某种方式与亚马逊、Facebook、微软等巨头竞争。

那些考虑从事数据科学职业的人——职业生涯与学术生涯截然不同。你会遇到很多挑战,所以一定要确定你想在哪里工作。例如,有些人喜欢做产品,而有些人喜欢咨询。非常清楚机器学习概念和具有优秀的编码技能,至少在Python和SQL方面是如此。这将使面试更加容易。

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