Michelle Ramirez は、イリノイ大学シカゴ校のシニア データ サイエンス専攻です。

どのようにデータサイエンスを選択しましたか?

いくつかの興味を持つ工学部の学生として、私は学際的な可能性と、数学、プログラミング、および関心のあるドメインでのスキルセットを成長させる能力のために、データ サイエンス専攻に最も惹かれました。 リベラル アーツ カレッジのコースと並行して、機械学習やコンピューター ビジョンなどの高度なプログラミング コースを受講できることをとても気に入っています。

なぜデータサイエンスが重要なのですか?

あらゆる場所でオンライン プラットフォームやテクノロジーの使用が増加し、データがより簡単に利用できるようになるにつれて、データが持つ可能性を真に理解するには、ある程度のリテラシーが必要になります。さらに、あなたが考えることができるほぼすべての分野は、データに依存して洞察を収集する方向に向かっており、このデータを理解して処理するのに役立つスキルセットを持つことは非常に貴重です.

あなたの集中力は？

以前の生物医学工学専攻としての私のバックグラウンドは、提供されるコースとよく一致しているため、バイオインフォマティクス。

どのコースを受講するのが最も楽しみですか?

4 年生を修了するにあたり、コンピューター ビジョンのコースに加えて、人工知能と潜在的に高度な機械学習を受講することを最も楽しみにしています。データのモデル化と学習に使用されるさまざまなアルゴリズムについて学びながら、自分に挑戦するプログラミング コースが本当に好きです。

あなたは楽しみのために何をしますか？

自由な時間には、 プログラミングが好きなだけでなく、画面から離れて絵を描いたり、ペイントしたり、クリエイティブなことをしたりしています。

何を読むべきですか？

キャシー・オニールの「数学破壊の武器」、エドワード・スノーデンの自伝「永久記録」、エリザベス・ギルバートの「ビッグ・マジック」を強くお勧めします。

テクノロジーの世界では多様性が重要だと思いますか?

絶対！私たちのテクノロジーを構築する人々が、同じテクノロジーを使用する人口統計を代表することは非常に重要です。説明責任と平等な代表がなければ、私たちのテクノロジーはバイアスを継承し始め、テーブルに代表がいないコミュニティに不均衡に影響を与える可能性があります.