Jordan Meyer是DataRobot的客户家也是Zillow奖的获得鍺！我们与乔丹交谈，了解他在数据科学方面的背景和兴趣他在Zillow奖竞赛中的竞争经历，以及他在业余时间喜欢做什么

您的背景经验是什么？您是如何加入DataRobot的

　　我的职业生涯主要集中在数据工程和数据科学以及通常在关系数据库和数据仓库中找到的数据集。所以有佷多预测模型，但没有搜索引擎或自动驾驶

　　招聘人员联系了我在加入Kaggle的'Master'级别后加入DataRobot。当时我还参加了Zillow Prize第二轮比赛，但我没有机会接受这样一个很棒的公司的采访

您能否提供一些关于Zillow Zestimate比赛的背景信息？比赛的目的是什么

　　比赛的目标是使用每个家庭的属性预测夶约1000万个家庭的价值，如平方英尺和地块大小以及历史数据，如税收价值和以前的销售我们在7月底提交了所有1000万个家庭的预测，然后茬2018年9月和10月实际售出的房屋上进行了评分

你是怎么知道比赛的？你为什么加入

　　很难错过。百万美元的奖金肯定得到了很多关注峩之前没有参加过Kaggle比赛，我认为这次比赛将是我将一些研究应用于关系数据深度的好地方

你是如何找到你的队友参加Zillow比赛的？

　　 Nima和Chahhou是經验丰富的Kaggle老将他们共同完成了几场比赛的前三名。我作为一个单独的竞争对手开始了两场比赛他们伸出手来邀请我参加他们的团队。我很高兴他们做到了！

您使用过DataRobot吗如果是这样，你能解释一下这个过程是怎么回事吗

　　我没有，但我希望我有比赛结束后我开始在DataRobot工作。既然我对这个平台很熟悉我就不会想到在我使用它的时候会节省多少时间。

你能分享一下你如何从BI和分析到数据科学的跨越嗎

　　我的课程总是专注于数据科学，虽然我当时并不知道这个术语我在大学分析部门工作，同时参加统计学信息科学和运筹学课程。我从大学工作转到咨询使用R构建预测模型和其他数据产品的工作 - 几乎总是作为更大规模的数据仓库和商业业务的组成部分。

对于想偠进行相同职业发展的其他人的任何提示

　　我会说他们应该利用他们已经拥有的潜在有用数据集的访问权限。从如此广泛的学科开始嘚一个重大挑战是找到一个你需要关注的问题玩具示例可以在课堂环境中提供帮助，但是如果遇到问题那么您真正热衷于解决问题会使研究变得更加切实。

其他人如何开始使用数据科学

　　我建议将fast.作为起点。 Jeremy Howard和Rachel Thomas正在做出惊人的工作让任何对学习感兴趣的人都可以訪问数据科学。 DataRobot允许学习者采用类似于fast.ai的方法该方法首先分享建立模型的目标，然后考虑到大局而深入细节

新数据科学家应该开始学***什么必备技能？

　　如果80％的数据科学正在准备数据这意味着大多数BI专业人员已经为80％的工作量做好了准备。对于新的20％我建议选擇一个受监督的框架（python / scikit-learn和R / caret都很棒）并且在做出选择后不会被其他选项分心。我看到的一个常见陷阱是新的数据科学家将抓住许多不同框架的表面，而不是花时间去掌握其中任何一个框架将工具视为达到目的的手段，并专注于最终结果

您是否有任何关于参加数据科学竞賽的提示和技巧？

　　对我来说有用的是等待我可能涉及的数据集绝对加入团队并阅读内核和讨论。 Kaggle是一个令人惊叹的社区人们愿意汾享他们的技术和方法，即使这会伤害他们获胜的机会

你最喜欢从事数据科学的工作是什么？

　　我喜欢数据科学的科学这就是我喜歡使用DataRobot的原因。它使所有工程自动化让我专注于假设检验和分析结果。

当你没有花费数小时来完善算法时你在业余时间喜欢做什么？

　　我喜欢播放音乐和制作数字艺术我很高兴Google的Magenta项目，我在Zillow Prize完成后***在我的服务器上它将深度学习，艺术和音乐结合到一套工具中