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