Michelle Ramirez, Illinois Chicago Üniversitesi'nde kıdemli bir Veri Bilimi bölümüdür.

Veri bilimini nasıl seçtiniz?

Birkaç ilgi alanına sahip bir mühendislik öğrencisi olarak, disiplinler arası potansiyeli ve matematik, programlama ve ilgi alanlarındaki becerilerimi geliştirme yeteneği nedeniyle veri bilimi ana dalına en çok ilgi duydum. Liberal sanatlar kolejinden alınan derslerin yanı sıra makine öğrenimi ve bilgisayar görüşü gibi ileri düzey programlama kursları alabilmeyi gerçekten seviyorum.

Veri bilimi neden önemlidir?

Çevrimiçi platformların ve teknolojinin her yerde artan kullanımıyla veriler daha kolay erişilebilir hale geldikçe, verilerin sahip olduğu potansiyeli gerçekten anlamak için belirli bir okuryazarlık gereklidir. Dahası, aklınıza gelebilecek hemen hemen her alan, içgörü toplamak için verilere dayanan bir yöne doğru ilerliyor ve bu verileri anlamanıza ve işlemenize yardımcı olacak bir beceri setine sahip olmak paha biçilmez.

Konsantrasyonun nedir?

Biyoinformatik, önceki bir biyomedikal mühendisliği uzmanı olarak geçmişim olarak sunulan derslerle uyumludur.

En çok hangi kursu almak için can atıyorsun?

Son yılımı tamamlarken, yapay zeka ve potansiyel olarak gelişmiş makine öğrenimi almanın yanı sıra bilgisayarla görme kursumu dört gözle bekliyorum. Verileri modellemek ve onlardan öğrenmek için kullanılan farklı algoritmaları öğrenirken beni zorlayan programlama kurslarını gerçekten seviyorum.

Eğlenmek için ne yaparsın?

Boş zamanlarımda, programlamayı sevdiğim kadar, ekranlarımdan zaman ayırmayı ve çizim yapmayı veya resim yapmayı veya yaratıcı bir şeyler yapmayı seviyorum.

Okumak için ne düşünmeliyiz?

Cathy O'Neil'ın “Weapons of Math Destruction”ını, Edward Snowden'ın otobiyografisi “Permanent Record”u ve Elizabeth Gilbert'ın “Big Magic”ini gerçekten tavsiye ederim.

Teknoloji dünyasında çeşitliliğin önemli olduğunu düşünüyor musunuz?

Kesinlikle! Teknolojimizi oluşturan kişilerin, aynı teknolojiyi kullanan demografiyi temsil etmesi inanılmaz derecede önemlidir. Hesap verebilirlik ve eşit temsil olmaksızın teknolojimiz, masada temsil edilmeyen toplulukları orantısız bir şekilde etkileyebilecek önyargıları miras almaya başlar.