Перевод выполнен в рамках набора студентов в онлайн-магистратуру по Data Science с гос.дипломом МИСиС.
В этой статье я хотел бы поделиться своим опытом научной карьеры в области Data Science, накопленным за последние полтора года.
Это мой первый пост на Medium, поэтому я хотел бы рассказать о себе и о своем предыдущем опыте. Я — аспирант Гарвардского университета по специальности «Экологическая инженерия и вычислительная техника», а также подрабатываю консультантом по машинному обучению и блокчейну в британской консалтинговой фирме Critical Future, специализирующейся на искусственном интеллекте. Мои исследования сосредоточены на внедрении машинного обучения и искусственного интеллекта в науку об окружающей среде с использованием сенсорных систем, основанных на дронах, способных самостоятельно перемещаться для составления картины химического состава нижних слоев атмосферы, преимущественно в тропических лесах Амазонки (для тех, кто интересуется этим проектом, я опубликую отдельные статьи по этой теме в ближайшем будущем).
Я начал свой путь к PhD в Гарвардском университете осенью 2017 года, получив степень бакалавра и магистра в области машиностроения в Имперском колледже Лондона, а последний год обучения я закончил за границей в Национальном университете Сингапура. Во время учебы в бакалавриате я был мало знаком с Data Science и статистикой в целом, но при этом я много знал о программировании на Matlab, C и Visual Basic, а также имел сильную математическую базу.