Don Kent는 Intel Corporation의 기술 개발 그룹에서 풀 스택 데이터 과학 팀의 관리자로 일하고 있습니다. Intel에 합류하기 전에는 Intel과 Micron의 합작 투자 회사인 IMFlash Technologies에서 수석 데이터 과학자로 근무했습니다.
엔지니어링 및 고체 물리학에 대한 배경 지식을 바탕으로 Don은 20년 동안 반도체 산업에 종사해 왔으며 JMP 거의 오랫동안 사용자. 수년간 분석에 대한 솔직한 옹호자로서 그는 다음을 찾는 데 도움을 주었습니다. Wasatch Front JMP 사용자 그룹 IMFlash에서 수많은 JMP 모임을 공동 주최했습니다.
나는 손을 뻗었다 @dkent 그의 분석 여정과 그가 산업 통계 분야의 신입사원에게 하는 조언에 대해 알아보십시오.
Meg: 당신은 거의 20년 동안 JMP 사용자였습니다! 그 동안 소프트웨어뿐 아니라 산업통계 분야에서도 좀 더 폭넓게는 많은 변화를 보셨을 것입니다. 귀하의 개인 분석 여정이 궁극적으로 귀하의 경력 경로를 어떻게 형성했다고 생각하십니까?
Don Kent는 Intel의 전체 스택 데이터 과학 팀의 관리자입니다.
두목: 분석에 대한 나의 옹호는 나의 경력 성장 여정과 대체로 유사했습니다. 돌이켜보면 통계에 대해 더 많이 배우고자 하는 뜨거운 관심에서 시작되었습니다. 초보자로서 도전 과제는 멘토를 찾고 비슷한 생각을 가진 사람들과 연결하는 데 중점을 둔 개인적인 수준이었습니다. 내 초기 몇 년 동안 많은 시간을 사용자 그룹이나 다른 커뮤니티와 함께 공헌하고 가능한 한 많이 배우는 데 보냈습니다.
뒤돌아보면서 눈에 띄는 몇 가지 주요 이정표를 볼 수 있다는 점이 흥미롭습니다. 저에게 이러한 이정표는 제가 알고 있는 놀라운 멘토 중 한 명이나 예를 들어 완전한 JMP 세트로 제 여정을 격려한 관리자로부터 제 기술을 배우고 성장하도록 격려하는 사람과 관련이 있습니다. 4권의 책(지금은 PDF입니다!).
통계 방법에 대한 지식, 책임 및 자신감이 커짐에 따라 내가 일했던 조직에 영향을 미칠 수 있는 기회도 커졌습니다. 내 분석적 성장과 내게 주어진 경력 기회 사이에는 분명한 상관 관계가 있습니다.
저는 반도체 장치 물리학에 대한 배경 지식을 갖춘 신뢰성 엔지니어로 Intel에서 경력을 시작했습니다. 그러나 지난 20년 동안 분석에 대한 관심과 연구를 통해 Intel의 기술 개발 그룹 중 하나에서 데이터 과학 팀 관리로 경력을 전환할 수 있었습니다. 분석 팀을 만들고 이끌 수 있는 기회는 다른 사람들의 멘토링과 현재 관리자의 신뢰가 없었다면 불가능했을 것입니다.
기술과 지식이 성장함에 따라 역학은 개인의 발전에서 대인 관계의 발전으로 바뀌었습니다. 이제 저는 다른 사람들의 여정에서 멘토링과 격려에서 더 많은 보상을 찾습니다.
Meg: 예, 멘토링이 절대적으로 중요합니다. 우리가 어떤 역할이나 산업에 속해 있든, 우리는 우리보다 먼저 길을 갔고 그 과정에서 비슷한 장애물을 만난 사람들로부터 항상 배울 수 있습니다. 이제 당신은 다른 사람들을 멘토링하는 위치에 있는데, 당신이 배운 주요 장애물은 무엇입니까?
두목: 마음에 떠오르는 것은 공간 패턴 분석과 관련이 있습니다. 당시 나는 전 직장에서 프로젝트를 진행하고 있었는데 매니저에게 가서 보여줬던 기억이 난다. JMP 교육 과정 "고차원 데이터 분석"이라고 합니다. 나는 그 과정이 이 분야에 대한 지식을 크게 향상시키고 프로젝트에 도움이 될 것이라고 생각하는 방법을 설명했습니다. 그러나 불행히도 제 상사는 당시 회사에 교육을 위한 예산이 없었다고 강조했습니다.
나는 당연히 당황했지만, 잠시 생각해 본 후에 내 교육은 내 손에 달려 있다는 것을 깨달았습니다. 그래서 제가 직접 수업료를 지불하고 수업을 들었습니다. 그것은 내가 수강한 최고의 과정 중 하나였으며 그 프로젝트에 상당한 도움이 되었습니다. 더 중요한 것은 그 결정을 내린 것이 제 경력의 진정한 전환점이 되었다는 것입니다. 그것은 내가 중요한 것에 집중하는 데 도움이 되었고 궁극적으로 내 경력이 가고자 하는 방향을 명확하게 하는 데 도움이 되었습니다.
Meg: JMP가 제공하는 풍부한 리소스와 이것이 고객에게 제공하는 숨겨진 가치인 우리가 자주 이야기하지 않는 것에 대해 질문할 수 있는 좋은 기회가 되었습니다. 수년 동안 JMP 조직과 교류하기 위해 이러한 학습 리소스와 기회를 어떻게 활용했는지 간단히 말씀해 주시겠습니까?
두목: JMP 실제로 개인이 다양한 수준에서 참여할 수 있도록 전체 생태계가 있습니다. 저는 개인적으로 JMP 에코시스템의 많은 기능을 활용하여 그 가치를 과대평가하기 어렵기 때문에 간단히 하나만 언급하겠습니다.
한 번도 참석한 적이 없는 분들을 위해 디스커버리 서밋 – 충분히 추천할 수 없습니다! JMP 팀은 실제로 가족과 같은 느낌을 갖고 있으며, 당신을 그 가족으로 데려가는데, 이는 매우 놀라운 경험입니다. 이 모든 것이 Discovery에서 완전히 표시됩니다. 저는 Summit에 참석할 때마다 한 가지가 아니라 많은 것을 집으로 가져갔고 그것을 핵심 회의로 생각합니다. 에 대한 액세스 튜토리얼, 교육 및 프레젠테이션 놀랍다.
JMP 팀은 또한 개발자와 직접 방문할 수 있는 기회를 제공합니다. 그들은 고객의 의견을 듣고 제품을 조금 더 개선할 수 있는 방법을 이해하는 것을 좋아합니다. 물론 기조연설은 항상 현직 사상가들의 이야기이며, 저는 개인적으로 스튜 헌터와 함께 한 저녁 식사를 디스커버리 경험의 하이라이트 중 하나로 소중하게 생각합니다.
Meg: 정말 듣게 되네요! JMP 조직 내부의 누군가의 관점에서 말하자면, 나는 Discovery Summit을 너무 많이 즐기고 있습니다. 그들은 내 직업의 진정한 하이라이트입니다.
JMP를 처음 접하는 사람들에게서 가장 흔히 듣는 반대 의견 중 하나는 통계적 접근 방식이 도메인 전문 지식을 대체할 것이라는 두려움이 있다는 것입니다. JMP를 사용하면 귀하와 동료가 도메인 지식과 기술을 적용하는 방식이 어떻게 바뀌었습니까?
두목: 우리 조직 내에서 기술 개발 팀은 여러 가지 이유로 JMP를 활용하기를 열망하고 있습니다. 그 중 가장 중요한 것은 작업을 완료하는 데 상당한 도움이 된다는 것입니다. 사실, 우리 측의 우려는 원하는 질문에 답하기 위해 팀이 반도체 프로세스에 대한 전문 지식과 올바른 JMP 플랫폼(및 통계)을 결합해야 한다는 것입니다.
특정 반도체 계층(예: 로트 내의 웨이퍼 내 다이)으로 인해 적절한 계층(또는 전문 지식)이 올바르게 활용되지 않으면 특정 데이터 분석이 약간 빗나갈 수 있습니다. 예를 들어, 분산 성분 분석에서 적절한 로트 웨이퍼 다이 중첩 구조를 사용하면 결과에 큰 차이를 만들 수 있습니다.
데이터 마이닝에서도. 훈련 및/또는 검증 데이터 세트에 대해 전체 로트(모든 웨이퍼)를 선택하면 웨이퍼 수준에서 데이터 마이닝 시 정보 누출 가능성이 줄어듭니다. 우리는 이러한 복잡성을 이해하고 전문 지식을 올바른 JMP 플랫폼 및 통계적 접근 방식과 결합해야 합니다. 저희 통계학자들은 "의심스러운 경우 지역 통계 전문가에게 문의하십시오."라고 말하고 싶어합니다.
Meg: 통계 전문가 또는 분석 지원 담당자로서 조직에서 보다 성숙한 분석 문화를 조성하려는 사람에게 어떤 조언을 하시겠습니까?
두목: 성숙한 분석 문화는 어떤 모습입니까? 우리는 몇 가지 벡터의 문화를 살펴봅니다. 핵심은 팀입니다. 조직의 개인은 자신의 업무를 자신 있고 효율적으로 수행할 수 있도록 분석 지식이나 기술을 갖추고 있어야 합니다. 이를 위해서는 JMP와 같은 도구와 같은 도구를 가장 잘 사용하기 위한 교육과 지식이 필요합니다. 그들은 모든 것을 알 필요가 없습니다. 그리고 바로 여기에서 분석 팀이 공백을 채울 수 있습니다.
성숙한 조직의 또 다른 하이라이트는 조직에 대한 KPI 및 메트릭의 가용성입니다. 이는 전체 팀을 지시하는 데 도움이 되도록 전사적으로 표준화되고 사용 가능하며 가시적이어야 합니다. 마지막으로 머신 러닝을 포함하거나 추천 엔진을 활용하는 고급 애플리케이션을 찾으십시오. 이러한 고급 도구를 활용하는 조직은 데이터 에코시스템을 발전시켰지만 그렇지 않은 조직은 데이터 통합, 패턴/기능 식별, 자동화와 같은 기본 사항을 개선하기 위해 노력해야 합니다. 및 예측 분석 시스템. 물론 전담 팀이 있으면 이러한 이니셔티브를 추진하는 데 크게 도움이 될 수 있습니다.
Meg: 새로운 이니셔티브에 대해 말하자면, 새로운 분석 워크플로를 도입하는 것은 처음에는 방해가 될 수 있습니다. 그러나 우리가 알고 있듯이 효과적인 분석 전략의 이점은 초기 비용보다 큽니다. 인텔에서 데이터 이니셔티브를 위한 추진력을 구축하고 유지하는 데 어떤 종류의 ROI 또는 개선 사항이 도움이 되었습니까?
두목: 조직에 가치를 추가하는 측면에서 첫 번째 단계는 일반적으로 격차 분석입니다. 즉, 현재 귀하, 귀하의 팀 및 조직이 가야 할 방향과 비교되는 위치를 이해하는 것입니다. "목적지가 아닌 여정"은 엄청난 동기 부여가 될 수 있으며 개선과 노력이 가장 가치 있고 ROI를 정의하는 데 도움이 될 것임을 조명합니다.
이러한 격차를 식별하는 것은 시간이 많이 소요될 수 있지만 내 경험에 따르면 고객 및 비즈니스 파트너를 만나고 경청하는 것이 포함됩니다. 분석 조직으로서 비즈니스 요구를 데이터 전략 또는 데이터 문제로 변환하는 것이 우리의 임무입니다. 고객 및 파트너의 의견을 수렴하고 경청함으로써 최고의 분석 전략을 수립하는 데 도움이 되도록 조직과 협력할 수 있습니다. 일단 그 전략이 결정되면 그것을 실행하는 것이 초점이 됩니다. 이것이 엔지니어와 통계학자가 탁월하고 빛날 수 있는 곳입니다.
추진력을 구축하는 한 가지 동기는 목표를 향한 진행입니다. 추가 기능을 성공적으로 배포하거나 고객이 요청한 기능을 추가하는 것과 같은 간단한 작업은 신뢰를 구축하고 조직의 목표를 진행시킵니다. 이러한 기능을 성공적으로 배포하려면 교육 그룹과 같은 다른 팀과 파트너 관계를 맺어야 하는 경우가 많습니다. 이 팀은 전문 문서화 및 커뮤니케이션을 도울 수 있습니다. 메트릭은 또한 추진력과 채택을 측정하는 강력한 도구가 될 수 있으며 고객 참여를 이해하고 때로는 형성하는 데 광범위하게 사용됩니다.
Meg: 마치면서 JMP를 막 시작하는 사람에게 어떤 조언을 하시겠습니까?
두목: JMP의 "도움말" 섹션을 사용하고 자주 사용하십시오! JMP 자체 내의 문서는 시작하기에 가장 좋은 장소이며 샘플 데이터 세트와 책은 보물입니다. 여기에서 온라인 리소스를 확인하십시오. jmp.com , 교육 일정을 확인하고 사용자 그룹에 참여하십시오. 귀하의 지역에서 직접 대면할 수 없는 경우 가상으로 시도하십시오.
