

029: Praca data scientist od kuchni | Sylwana Kaźmierska
Notatki i linki:
W tym odcinku rozmawiamy:
→ Czym jest data science i uczenie maszynowe?
→ Jaki związek mają szczury, pomidory i sieci neuronowe?
→ Jak wygląda praca osób zajmujących data science?
→ Jakie są wyzwania, ciekawostki i zagrożenia są w tym obszarze?
Naszą gościnią jest Sylwana Kaźmierska – data scientist z ponad 5-letnim stażem, która na co dzień pracuje w łódzkiej firmie Digica. Kulisami swej pracy dzieli się na swoim instagramie programistka_ai. Lubi memy, dane i programowanie neurolingwistyczne.
Bądźmy w kontakcie:
Zapisz się na nasz newsletter, żeby nie przegapić kolejnych odcinków i co 2 tygodnie otrzymać porządną dawkę wiedzy przydatną w rozwoju kariery na styku IT i designu: designpractice.pl/#newsletter
Instagram: instagram.com/designpracticepl
Facebook: facebook.com/designpracticepl
YouTube: youtube.com/channel/UCi-lZTR1uZbBnWdkW0j0CfA
0:00 Start
1:07 Jaką książkę ostatnio przeczytałaś?
2:28 Czym jest data science?
7:30 Czym jest sieć neuronowa?
9:43 Przykład projektu data science
15:42 Jacy klienci korzystają z usług data scientist?
17:55 Czy w świecie data science musicie edukować swoich klientów?
20:19 Jak to się w ogóle stało, że zostałaś data scientist?
23:14 Jak zmieniała się Twoja rola w firmie jako data scientist?
26:01 O początkach firmy Digica
31:02 Jakie są obecnie najciekawsze wyzwania w data science?
34:23 Case kasyna
36:38 O uczeniu się z uprzedzeniem
38:23 Case odwróconej funkcji celu
40:14 Jakbyś mogła połączyć data science i AI, czy jedno zawiera się w drugim?
42:31 O Chacie GPT
44:33 Czy używasz w pracy narzędzi AI?
46:26 Jakich narzędzi używasz na co dzień w pracy?
51:25 Jakie są Twoje ulubione obszary w data science?
55:18 Jak wygląda Twoja praca w praktyce?
59:17 Jaka jest najdziwniejsza rzecz, która kiedyś wyszła z Twoich analiz czy raportów, którą możesz się podzielić?
1:01:59 Jak zostać data scientist?
1:03:53 Na rozwoju jakich umiejętności chcesz się skupić w najbliższym czasie?
1:05:05 Zakończenie