축구 토토 Q&A: 데이터 과학 기술 이사 David Lo Jacono와의 대화

축구 토토는 디지털 파괴의 시대에 살고 있으며 그 어느 때보다 대담한 디지털 및 기술 리더십이 필요합니다. 이러한 변화를 주도하려면 지식, 상상력, 새로운 사고, 재발명에 대한 욕구, 기존 관습에 도전하는 용기가 필요합니다.

이 시리즈에서 축구 토토는 아시아 태평양(APAC)에서 더 스마트하게 일하고 더 나은 삶을 살기 위한 기술 진보적인 솔루션의 개발 및 제공을 주도하는 디지털 및 기술 전문가와 비전가로 구성된 팀을 축하합니다.

이 기능을 위해 축구 토토는박사. 데이비드 로 자코노66590_66831

당신에 대해 그리고 당신의 역할에서 가장 흥미로운 점을 알려주세요.

저는 호주 시드니에 본사를 둔 APAC 지역의 데이터 과학 기술 이사이며 고급 데이터 및 분석 팀을 이끌고 있습니다. 빠르게 성장하고 재능 있는 팀을 이끌고 다양하고 도전적인 학제간 프로젝트를 수행할 수 있기 때문에 제 역할이 흥미로워요.

당신은 20년 넘게 데이터 과학 분야에서 일해왔습니다. 데이터 과학 여정은 어떻게 시작되었나요?

나의 여정은 알고리즘(알고리즘 설계 및 분석에 대한 체계적인 연구)을 통해 시작되었고 이어서 물리적 모델링(편미분 방정식 풀기)이 이어졌습니다. 센서의 데이터에 노출되거나 대체(단순화된) 물리적 모델을 계획하고 나면 물리적 필수 사항과 관찰된 양의 균형을 맞추는 매혹적인 데이터 과학의 세계에 갇히게 됩니다. 이러한 흥미로운 이중성 덕분에 데이터 과학의 세계를 더 깊이 탐구하는 데 관심이 생겼습니다.

또한 유체역학이 내 여행을 인도했다는 점도 언급하고 싶습니다. 다양한 흐름(연소, 수력, 공기, 입상, 파도 등)에서 나타나는 놀랍고 매혹적인 패턴은 패턴과 특징 추출에 대한 관심을 불러일으켰습니다. 표면의 파도와 잔물결, 찻잎의 춤, 거품의 상승, 구름의 형성, 동물의 움직임 등을 통해 이를 관찰할 수 있습니다. 여기에 포함된 수학적 기초와 기술은 다른 많은 영역에서 동일하지는 않더라도 매우 유사합니다.

데이터 과학, 인공 지능 및 기계 학습은 데이터 중심의 디지털 혁신을 가능하게 하는 중요한 요소입니다. 그러나 이들은 서로 어떻게 상호 연결되어 있습니까?

이러한 기술의 융합은 다양한 관점을 낳습니다.

1. 데이터 과학에는 인공 지능이 포함되며 여기에는 기계 학습도 포함됩니다.
2. 인공 지능과 데이터 과학의 교차점은 기계 학습입니다.

위에 인용된 용어에 대한 강력한 정의가 필요합니다. 그러나 데이터 과학은 인공지능과 머신러닝 용어보다 우선하므로 첫 번째 해석에 동의합니다.

축구 토토는 오늘날 디지털 시대에 고객이 직면한 비즈니스 과제를 해결하기 위해 어떻게 데이터 과학을 사용하고 있습니까?

데이터 과학은 여러 분야에 걸쳐 적용할 수 있는 종합 분야입니다. 오늘날의 비즈니스 및 사회적 과제는 두 가지입니다. 첫째는 학제간, 상호 연결된 문제이고, 둘째는 일관성이 없지만 풍부한 데이터를 다루는 것입니다. 축구 토토에서는 이러한 두 가지 문제를 해결하기 위해 해당 분야 전문가의 경험에서 얻은 물리적 제약을 바탕으로 데이터가 본질적으로 (재)구축되도록 문제를 공식화하는 접근 방식을 취하고 있습니다.

당신이 작업했거나 작업 중인 흥미로운 프로젝트에 대해 알려주십시오.

단일 프로젝트도 마음에 떠오르지 않습니다. 제가 작업한 모든 프로젝트에는 고유한 복잡성과 그에 따른 즐거움이 있었습니다. 그러나 문제가 잘 정의되어 있음에도 불구하고 올바른 솔루션을 찾는 것이 어려운 수도 시설 고객의 예를 인용하고 싶습니다. 이를 해결하기 위해 축구 토토는 데이터 수집에 노력을 집중해야 했습니다. 보다 정확하게는 세척 절차를 여러 번 개선한 후 기본 기능을 추출하는 데 성공했습니다. 나에게는 신호를 따르고, 관심 있는 요소를 찾고, 이를 확인하는 데 즐거움이 있습니다.

데이터 과학자를 정의하는 상위 3가지 기술이나 특성은 무엇이라고 생각하십니까?

데이터 과학은 다양한 기술이 필요한 도전적인 직업입니다. 내 경험상 이상적인 조합은 데이터 과학자가 엔지니어링 기술을 보유하고 있는 경우입니다.

• 응용 수학과 알고리즘의 기술적 역량.
• 제약 조건, 수학적 모델링 및 통찰력 예측을 다룰 수 있는 물리 과학 또는 기술에 정통한 엔지니어링 인재입니다.
• 문제 지표를 정의하고 가치를 추구하며 스토리텔링 능력을 보유하는 결과 지향적 사고 방식.