3.1 CYPN Data Science讲座归纳+视频+招聘
由于众人周知的原因，CYPN今年第一季度的线下活动取消改为线上。在这个背景下三月一号CYPN第42场职业分享我们邀请了三位Data Science的同僚以及一位主持举办了这场线上讲座. 感谢主讲，主持, 和志愿者的奉献，还有超过１３０人线上报名和参与!
在此我们归纳了近三小时的Zoom讲座内容并且分享给各位感兴趣的同学．顺便提到嘉宾和主持人也在招聘DS co-op 以及 Data Analysts, 拉至最下可直接联系. 最后，两个半小时的视频链接也一起上传并整理，欢迎观看和转发～
Chen Liu
Data Science Manager, TJX (NYSE:TJX)
•负责零售业务的机器学习(Sales Prediction, Review NLP, customers and stores clustering)，协助各个部门运用数据推动商业利益， 减少开支
•同时负责招聘、培养及运行数据科学团队
•曾供职于CGG和 Abimed
•毕业于南开大学物理系，Boston University物理PhD, Quantic School EMBA
•负责电子医疗病例的自然语言处理(NLP)
•曾供职于C2Sense, Dahua Technology 及阿里巴巴
•毕业于华东师范大学化学系, University of Florida计算机硕士,有机化学PhD
•亦担任CYPN Storm龙舟队Team Valor队长
Tian Xia
Data Scientist, Citizens Bank (NYSE:CFG)
•负责个人贷款等Unsecured Loan产品的风险管理 (Loss Forecast, Fraud Detection, Portfolio Management)
•曾在TripAdvisor实习
•毕业于北京科技大学数学系，Boston University统计学硕士
•CYPN Storm龙舟队成员
Daniel Wu (Host)
VP of Business Analytics, Revolve Group (NYSE: RVLV)
• 负责运行Business Intelligence及Data Science团队
•职能包括: 运用数据协助公司管理层制定策略
•曾任职Wayfair, Cimpress
•Wharton School MBA在读
•毕业于Cornell ORIE系
•CYPN Storm龙舟队掌舵及鼓手
三位来自不同领域 （金融， 医疗， 以及零售行业）的data scientist 以及主持人一起分享了他们对各自领域data science的应用与前景的分析，以及如何在这个行业的升职前景，以及需要除了技术以外什么样的软技能.
Tian Xia - 金融
- 金融行业的data scientist的具体分工会根据你所在的组以及你的行业经验有很大的区别。一般来说， 很多人在前期会花大部分的时间在写码以及分析数据上。而随着经验的累积， data scientist会更多的承担 team management 以及 project management责任。
- 在金融行业， data scientist 主要负责帮助别的 team 更好的理解所需要解决的business problem
- Tian Xia 分享了他对于金融行业在关于建模过程中的一些主要的考虑以及注意事项。Tian Xia具体分析了在Credit risk modeling， scorecard modeling等模型中会遇到的一切技巧， 以及不同model间的一些trade-off
- Tian Xia也指出了最近几年一些 pre-packaged service （e.g. H2O.ai, DataRobot）对data scientist的影响。更多的时候， 这些工具的作用是让data scientist的工作过程更加efficient， 但无法取代data scientist关于model selection， feature selection的经验和思考。同时， 这些工具的兴起也更加突出了soft skills 以及 domain knowledge 的重要性。如何更加有效的与不同的组以及stakeholder 交流关于模型以及数据结果的想法成为了 data sceintist 更加重要的技能.
Junlin Jiang - 医疗
- 根据近期的研究显示， data science 以及AI 在各行各业的重要性在近几年变得更加明显。Data scientist 的分工也变得更加细化， 包括了data engineer， algorithm engineer 以及business analyst。各个component对于一个有效的 data science team 都至关重要。根据不同的行业以及公司， 侧重点会有所不同。
- Junlin 分析了不同的 data science pipeline， 但同时也指出一个成功的 data scientist 会更加清楚的了解项目背后的商业考量， 同时根据 data science 行业的推进不断地学习最前沿的techiniques。
- 对于想要进入 data science 行业的同学， Junlin也仔细分析了不同的可用的资源 （e.g. Medium, hackathons, etc.）以及需要提升的 skill
Chen Liu - 零售
- Chen 分享了他对于行业走向的解读， 以及为想要进入 data science 行业， 以及想要在 data science 长期发展的同学提供了一些非常有用的职业发展建议。
- 和之前的两位data scientist 一样， Chen 强调了 data scientist 对于项目背后的商业考量的理解的重要性， 以及建议不断学习最前沿的 techiniques 来适应行业不断进步转型的过程。
- 作为一名data science manager， 他分析了在成为 manager 后对于项目的考量的侧重点的不同。对于很多项目，相对简单的模型肯定可以在更快的时间里提供给公司管理层最大化的价值
- Chen也指出在data science 领域， 并不是所有的 data scientist 都会想要进入公司的管理层。根据不同人的兴趣， 性格以及skill-set， 大部分公司都会有不同的career path。data science的管理层更多时候需要与公司不同部门进行大量的交流来决定项目的大方向， 而不会有很多的写码的责任。
- 对于想要成为data science manager的同学， Chen也提供了大量的建议以及资源， 包括提高 communication skills，domain knowledge, 等。
感谢Yao Dao归纳
在三位主讲人在金融，医疗，以及零售业的分享后到了提问环节，主持人归纳了一百三十位报名参加活动的线上参与者的提问，并且和主讲人一起讨论了以下问题， 从Data Science 这个行业如何往上走（管理层，框架师), 以及如何跨行进入 Product Management, Marketing/Operations/Strategy. 此外也讨论和分享了各自团队的用时比例(tech vs business), 以及最需要的软技能等. 最后四位也一起分享了在没有数学和编程背景如何进入这个行业， 以及数据科学的未来走势(部分Feature Engineering 被自动化后DS的出路)等问题. (具体回答参见最后的视频链接)
我们为了这个活动也特地创建了一个微信群，欢迎扫码以下二维码加入来讨论。我们所有的分享（已经42场) 都是公益课程，没有任何付费环节，也欢迎和我们一样志同道合的志愿者和未来主讲人联系我们共同维护这个501c3 非盈利平台.
同时，四位主讲和主持人也有大量职位在招聘 (邮件请移除空格)
TJX Data Science Co-op and Interns, 请联系 chenliubu @gmail.com
Revolve 急需Business Analysts, 请联系 daniel.wu @cypn.net
Citizen Bank 有Senior DS 空缺, 直接网申
Wolters Kluwer Heath 有Business Analyst空缺, 直接网申
最后，这里是全部两个半小时的油管视频，欢迎扫码点击观看!
或者粘贴链接
https://tinyurl.com/rk5wsqk
我们接下来会组织一些Soft Skill的线上讲座，欢迎大家关注我们的微信号CYPN-USA, 或者扫码以下二维码来获取最新活动信息
▼点击以下链接，查看CYPN最近的【大事】！
Chinese Young Professionals Networking (CYPN)
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