Don Kentは、インテルコーポレーションのテクノロジー開発グループで、フルスタックデータサイエンスチームのマネージャーとして働いています。 Intelに入社する前は、IntelとMicronの合弁事業であるIMFlashTechnologiesでプリンシパルデータサイエンティストを務めていました。
工学と固体物理学のバックグラウンドを持つドンは、20年間、半導体業界に参加してきました。 JMPほぼ同じくらい長い間ユーザー。 長年にわたって分析の率直な支持者であり、彼はワサッチフロントJMPユーザーグループIMFlashで数え切れないほどのJMPミートアップを共催しました。
私はに手を差し伸べました@dkent彼の分析の旅と産業統計の新参者に彼が与えるアドバイスについて学ぶために。
Meg：あなたは20年近くJMPユーザーです！ その時、あなたはソフトウェアだけでなく、より広く産業統計の分野でもかなりの数の変化を見たに違いありません。 あなたの個人的な分析の旅が最終的にあなたのキャリアパスをどのように形作ったと思いますか？
Don Kentは、Intelのフルスタックデータサイエンスチームのマネージャーです。
ドン：私の分析の擁護は、私のキャリア成長の旅とほぼ平行しています。 振り返ってみると、それは統計についてもっと学ぶことに強い関心を持って始まった。 初心者としての課題は、個人レベルであり、メンターを見つけ、志を同じくする人々とのつながりを築くことに焦点を当てていました。 私の初期の時間の多くは、ユーザーグループや他のコミュニティで、貢献と可能な限りの学習の両方に費やされていました。
振り返ってみると、目立ついくつかの重要なマイルストーンを見ることができるのは興味深いことです。 私にとって、これらのマイルストーンは、私が知っている素晴らしいメンターの1人から、またはたとえば、JMPの完全なボックスセットで私の旅を奨励したマネージャーから、私のスキルを学び、成長させることを奨励する誰かに関連しています。 4冊の本（現在はPDFです！）。
私の知識、統計的手法に対する責任と自信が増すにつれて、私が働いていた組織に影響を与えなければならなかった機会も増えました。 私の分析的成長と私が与えられたキャリアの機会との間には明確な相関関係が見られます。
私は、半導体デバイスの物理学のバックグラウンドを持つ信頼性エンジニアとしてインテルでキャリアをスタートさせました。 しかし、過去20年間の分析への関心と研究を通じて、インテルのテクノロジー開発グループの1つでデータサイエンスチームを管理することにキャリアを移行することができました。 分析チームを作成し、主導するその機会は、他の人の指導と私の現在のマネージャーの信頼なしには不可能でした。
私がスキルと知識を身につけるにつれて、ダイナミクスは個人的な進歩からより対人的な進歩へとシフトしました。 今、私は彼らの旅で他の人を指導し、励ますことでより多くの報酬を見つけます。
メグ：はい、メンターシップは絶対に重要です。私たちがどのような役割や業界にいても、私たちの前を歩き、途中で同様の障害に遭遇した人々から常に学ぶことができます。 あなたは他の人を指導する立場にあるので、あなたが学んだ主なハードルのいくつかは何だと思いますか？
ドン：頭に浮かぶのは、空間パターン分析に関連しています。 当時、私は元雇用主でプロジェクトに取り組んでいましたが、マネージャーのところに行って彼に見せたのを覚えています。 JMPトレーニングコース「高次元データ分析」と呼ばれます。 そのコースがこの分野の知識を大幅に増やし、プロジェクトに役立つと私がどのように考えたかを説明しました。 しかし残念ながら、私のマネージャーは、当時、会社にはトレーニングの予算がなかったと強調しました。
もちろんがっかりしましたが、少し考えてみると、自分の教育は自分の手に委ねられていることに気づきました。 それで、私は自分でコースの費用を支払い、クラスを受講しました。 これは私がこれまでに受講した中で最高のコースの1つであり、そのプロジェクトに大きく貢献しました。 さらに重要なことに、その決定に至ることは私のキャリアの本当のターニングポイントでした。 それは私が重要なことに集中するのを助け、私が最終的に私のキャリアに行きたい方向を明確にするのを助けました。
メグ：それは、私たちがあまり話さないことについてあなたに尋ねる素晴らしいセグエを私に提供します。それは、JMPが提供する豊富なリソースとそれが顧客にもたらす隠された価値です。 これらの学習リソースと機会を活用して、長年にわたってJMP組織とやり取りしてきた方法について少し話していただけますか？
ドン： JMP個人が多くの異なるレベルで関与できるようにするためのエコシステム全体が実際にあります。 私は個人的にJMPエコシステムの多くの機能を利用しているので、その価値を過大評価することは難しいので、簡単に1つ挙げておきます。
一度も参加したことがない方へディスカバリーサミット–私はそれを十分に推薦することはできません！ JMPチームは実際には家族のように感じます。彼らはあなたをその家族に連れて行ってくれます。これはとても素晴らしい経験です。 これはすべてディスカバリーで完全に展示されています。 サミットに参加するたびに、一つではなく多くのことを持ち帰り、重要な会議だと思っています。 へのアクセスチュートリアル、トレーニング、プレゼンテーション素晴らしいです。
JMPチームは、開発者と直接訪問する機会も提供しています。 彼らは顧客からの意見を聞き、製品を少しだけ良くする方法を理解するのが大好きです。 もちろん、基調講演は常に現在の思想的指導者によるものであり、私は個人的に、私の多くの素晴らしいディスカバリー体験のハイライトの1つとして、ステューハンターと一緒に座って訪問する夕食を大切にしています。
メグ：それは聞いてとても素晴らしいです！ JMP組織内の誰かの観点から言えば、私はディスカバリーサミットをとても楽しんでいると言わざるを得ません。 彼らは私の仕事の本当のハイライトです。
JMPの初心者からよく聞かれる反対意見の1つは、統計的アプローチがドメインの専門知識に取って代わることを恐れていることです。 JMPを使用することで、あなたや同僚がドメインの知識やスキルを適用する方法がどのように変わりましたか？
ドン：私たちの組織内では、技術開発チームは多くの理由でJMPを利用することに熱心です。特に、JMPがタスクの完了に大きく役立つということです。 実際、私たちの側からの懸念は、チームが半導体プロセスに関する専門知識を正しいJMPプラットフォーム（および統計）と組み合わせて、目的の質問に答える必要があるということです。
特定の半導体階層（たとえば、ロット内のウェーハ内でダイ）が原因で、適切な階層（または専門知識）が正しく利用されていない場合、特定のデータ分析が少し横向きになる可能性があります。 たとえば、分散成分分析で適切なロットウェーハダイネスティング構造を使用すると、結果に大きな違いが生じる可能性があります。
データマイニングでも。 トレーニングおよび/または検証データセットにフルロット（すべてのウェーハ）を選択すると、ウェーハレベルでデータマイニングを行う際の情報漏えいの可能性が低くなります。 これらの複雑さを理解し、専門知識を正しいJMPプラットフォームおよび統計的アプローチと組み合わせる必要があります。 私たちの統計家が言うように、「疑問がある場合は、地元の統計家に相談してください」。
Meg：分析サポートの統計家または頼りになる人物として、組織内でより成熟した分析文化を育てようとしている人にどのようなアドバイスをしますか？
ドン：成熟した分析文化はどのように見えますか？ 私たちにとって、私たちはいくつかのベクトルにまたがる文化を見ており、重要なのはチームです。組織内の個人は、自信と効率を持って仕事を遂行できるようにするための分析知識またはスキルを持っている必要があります。 これには、JMPなどのツールを最大限に活用するためのトレーニングと知識が必要です。 彼らはすべてを知る必要はありません。 そして、それが分析チームがギャップを埋めることができる場所です。
成熟した組織のもう1つのハイライトは、組織のKPIとメトリックの可用性です。 これらは標準化され、利用可能であり、チーム全体を指揮するのに役立つように企業全体で表示される必要があります。 最後に、機械学習を含む高度なアプリケーションを探すか、レコメンダーエンジンを利用します。これらの高度なツールを利用している組織はデータエコシステムを進化させていますが、データ統合、パターン/機能の識別、自動化などの基礎の改善に取り組む必要があります。および予測分析システム。 もちろん、専任のチームを持つことは、これらのイニシアチブを推進するのに大いに役立ちます。
Meg：新しいイニシアチブと言えば、新しい分析ワークフローを導入することは、最初は混乱を招く可能性があります。 しかし、ご存知のように、効果的な分析戦略のメリットは初期コストを上回ります。 インテルのデータイニシアチブの勢いを構築および維持するために、どのような種類のROIまたは改善が役立っていますか？
ドン：組織に付加価値を与えるという点では、最初のステップは一般にギャップ分析です。つまり、あなた、あなたのチーム、および組織が現在どこに向かっているのかを理解することです。 「目的地ではなく旅です」は、大きな動機となり、改善と努力が最も価値があり、ROIを定義するのに役立つ場所に光を当てることができます。
これらのギャップを特定するには時間がかかる場合がありますが、私の経験では、顧客やビジネスパートナーと会って話を聞く必要があります。 分析組織として、ビジネスニーズをデータ戦略またはデータ問題に変換することが私たちの仕事です。 お客様やパートナーと関わり、耳を傾けることで、組織と協力して最高の分析戦略を統合できるようになります。 その戦略が決定されると、それを実行することが焦点になります。 これは、エンジニアや統計家が優れており、輝ける場所です。
勢いをつける動機の1つは、目標に向けた進歩です。 アドインを正常に展開したり、顧客から要求された機能を追加したりするような単純なことは、信頼を構築し、組織の目標を前進させます。 多くの場合、これらの機能を正常に展開するには、専門的なドキュメントとコミュニケーションを支援できるトレーニンググループなどの他のチームと提携する必要があります。 指標は、勢いと採用を測定するための強力なツールにもなり、顧客エンゲージメントを理解し、場合によっては形成するために広く使用されます。
Meg：まとめとして、JMPを始めたばかりの人にどのようなアドバイスをしますか？
ドン：興味を持って、JMPの「ヘルプ」セクションを使用してください–そして頻繁に行ってください！ JMP自体のドキュメントは、開始するのに最適な場所であり、サンプルのデータセットと書籍は宝物です。 そこから、オンラインでリソースをチェックしてください。 jmp.com 、トレーニングスケジュールを確認し、ユーザーのグループに参加します。お住まいの地域で直接会うことができない場合は、仮想を試してください。
