团队、技能和工具

[tanjimajha12]

您如何了解数据分析的最新趋势？您经常访问哪些数据分析资源（即博客/网站/应用程序）？
Anirudh Shah：我关注 Data Tau、Hacker News、KD Nuggets、Analytics India、Digital Vidya 和 Analytics Vidya。

分享您在数据科学或大数据分析领域关注的 3 个人/出版物/研究的名称。
Anirudh Shah： Tomas Mikolov、Abu Mustafa、Facebook AI Research (FAIR)、OpenAI


您最喜欢在工作中使用哪 科特迪瓦手机号码列表 些数据分析工具？您的团队中广泛使用的其他工具有哪些？
Anirudh Shah： LexisNexis 的 HPCC、Spark、Hive、TensorFlow、Scipy/Pandas、H2O、Supersets

您的数据团队中有哪些不同的角色和技能？
阿尼鲁德·沙阿:

数据工程师：负责确保每次运行时数据都经过清理和验证
机器学习工程师：负责使模型做好生产准备。
首席数据科学家：数据探索和特征工程。
帮助描述一些您的团队今年正在解决的问题类型的例子？
Anirudh Shah： 我们正在利用正在申请专利的技术 Habitual.AI 来自动化产品习惯的建立过程。

你如何衡量你的团队的表现？
Anirudh Shah： 绩效主要基于：

模型表现
数据中的错误数量
软件错误
大数据团队、技能和工具
在庞大的大数据领域，技能瞬息万变。您认为哪种技术在 ETL 数据领域和实时领域占据主导地位？
Anirudh Shah： Hive 和 Spark 的开放性以及巨头（谷歌、Facebook 等）对这些平台的大量投资是它们迅速被采用的真正原因。

分析技能、统计学、机器学习对于数据工程师来说是否是必备技能或者有益技能？
Anirudh Shah：基本的统计和概率是数据工程师必备的技能。