Don Kent travaille pour le groupe de développement technologique d'Intel Corporation en tant que responsable d'une équipe complète de science des données. Avant de rejoindre Intel, il a occupé le poste de Data Scientist principal chez IMFlash Technologies, une coentreprise entre Intel et Micron.
Avec sa formation en ingénierie et en physique du solide, Don fait partie de l'industrie des semi-conducteurs depuis deux décennies et une JMP utilisateur presque aussi longtemps. Fervent défenseur de l'analyse depuis de nombreuses années, il a aidé à fonder le Groupe d'utilisateurs Wasatch Front JMP et co-organisé d'innombrables meetups JMP à IMFlash.
j'ai tendu la main à @dkent pour en savoir plus sur son parcours analytique et les conseils qu'il prodigue aux nouveaux venus dans le domaine des statistiques industrielles.
Meg : Vous utilisez JMP depuis près de 20 ans ! Au cours de cette période, vous avez dû constater de nombreux changements, non seulement dans le logiciel, mais également dans le domaine des statistiques industrielles en général. Comment pensez-vous que votre parcours analytique personnel a finalement façonné votre cheminement de carrière ?
Don Kent est responsable d'une équipe de science des données complète chez Intel.
Enfiler: Mon plaidoyer pour l'analyse a largement suivi mon parcours de croissance de carrière. Rétrospectivement, cela a commencé par un vif intérêt à en apprendre davantage sur les statistiques. En tant que novice, les défis étaient au niveau personnel, axés sur la recherche de mentors et l'établissement de liens avec des personnes partageant les mêmes idées. Au cours de mes premières années, une grande partie du temps a été passée avec des groupes d'utilisateurs ou d'autres communautés, à la fois pour contribuer et pour apprendre autant que possible.
Il est intéressant de voir comment, en regardant en arrière, vous pouvez voir quelques étapes clés qui se démarquent. Pour moi, ces jalons sont liés à quelqu'un qui m'encourage à apprendre et à développer mes compétences - soit de la part de l'un des incroyables mentors que j'ai connus, soit, par exemple, d'un responsable qui a encouragé mon parcours avec un coffret complet de JMP 4 livres (qui sont maintenant au format PDF !).
Au fur et à mesure que mes connaissances, mes responsabilités et ma confiance dans les méthodes statistiques se sont développées, les opportunités que j'ai eues d'avoir un impact sur les organisations dans lesquelles j'ai travaillé se sont également développées. Je vois une corrélation claire entre ma croissance analytique et les opportunités de carrière qui m'ont été offertes.
J'ai commencé ma carrière chez Intel en tant qu'ingénieur en fiabilité avec une formation en physique des dispositifs à semi-conducteurs. Cependant, grâce à mon intérêt et à mon étude de l'analyse au cours des 20 dernières années, j'ai pu faire évoluer ma carrière vers la gestion d'une équipe de science des données au sein de l'un des groupes de développement technologique d'Intel. Cette opportunité de créer et de diriger une équipe d'analyse n'aurait pas été possible sans le mentorat des autres et la confiance de mon directeur actuel.
Au fur et à mesure que j'ai acquis des compétences et des connaissances, la dynamique est passée de l'avancement personnel à un avancement plus interpersonnel. Maintenant, je trouve plus de récompenses dans le mentorat et l'encouragement des autres dans leurs parcours.
Meg : Oui, le mentorat est absolument essentiel ; quel que soit le rôle ou l'industrie dans laquelle nous nous trouvons, nous pouvons toujours apprendre de ceux qui ont parcouru le chemin avant nous et rencontré des obstacles similaires en cours de route. Maintenant que vous êtes en position de mentorer les autres, quels sont, selon vous, certains des principaux obstacles dont vous avez appris ?
Enfiler: Celui qui vient à l'esprit est lié à l'analyse des modèles spatiaux. À l'époque, je travaillais sur un projet chez un ancien employeur, et je me souviens être allé voir mon supérieur et lui avoir montré un Formation JMP appelé "Analyse de données à grande dimension". J'ai expliqué comment je pensais que ce cours augmenterait considérablement mes connaissances dans ce domaine et m'aiderait dans le projet. Malheureusement cependant, mon manager a souligné qu'à l'époque l'entreprise n'avait pas le budget pour la formation.
J'étais bien sûr consterné, mais après réflexion, j'ai réalisé que mon éducation était entre mes mains. J'ai donc payé le cours moi-même et j'ai suivi le cours. C'était l'un des meilleurs cours que j'ai jamais suivis, et cela a considérablement aidé ce projet. Plus important encore, cette décision a été un véritable tournant dans ma carrière. Cela m'a aidé à me concentrer sur ce qui était important et a aidé à clarifier la direction que je voulais finalement donner à ma carrière.
Meg : Cela me donne une belle transition pour vous interroger sur un sujet dont nous ne parlons souvent pas beaucoup, à savoir la richesse des ressources offertes par JMP et la valeur cachée qu'elle apporte à nos clients. Pouvez-vous nous expliquer comment vous avez exploité ces ressources d'apprentissage et ces opportunités d'interface avec l'organisation JMP au fil des ans ?
Enfiler: JMP a vraiment tout l'écosystème pour permettre à un individu de s'impliquer à de nombreux niveaux différents. Personnellement, j'ai utilisé tellement de fonctionnalités de l'écosystème JMP qu'il est difficile d'en surestimer la valeur, donc pour être bref, j'en mentionnerai une.
Pour ceux qui n'ont jamais assisté à un Sommet Découverte – Je ne peux que le recommander assez ! L'équipe JMP se sent vraiment comme une famille, et ils vous font entrer dans cette famille, ce qui est une expérience assez incroyable. Tout cela est pleinement exposé à Discovery. Chaque fois que j'ai assisté au Sommet, j'ai retenu non pas une chose, mais beaucoup de choses, et je considère qu'il s'agit d'une conférence clé. L'accès à tutoriels, formations et présentations est incroyable.
L'équipe JMP offre également la possibilité de rencontrer directement les développeurs. Ils aiment entendre les clients et comprendre comment ils peuvent améliorer un peu le produit. Bien sûr, les discours liminaires sont toujours donnés par des leaders d'opinion actuels, et je chéris personnellement ce dîner assis et en visite avec Stu Hunter comme l'un des points forts de mes nombreuses et merveilleuses expériences de découverte.
Meg : C'est tellement merveilleux à entendre ! Parlant du point de vue de quelqu'un au sein de l'organisation JMP, je dois dire que j'apprécie également beaucoup les Discovery Summits. Ils sont un vrai point fort de mon travail.
L'une des objections les plus courantes des nouveaux venus dans JMP est que certains craignent que les approches statistiques ne supplantent l'expertise du domaine. En quoi JMP a-t-il changé la façon dont vous et vos collègues appliquez vos connaissances et vos compétences ?
Enfiler: Au sein de notre organisation, l'équipe de développement technologique est impatiente d'utiliser JMP pour de nombreuses raisons, notamment parce que cela les aide considérablement à accomplir leurs tâches. En fait, je me risquerais à dire que la préoccupation de notre côté est que l'équipe doit combiner ses connaissances expertes du processus des semi-conducteurs avec la plate-forme JMP (et les statistiques) correctes pour répondre à une question souhaitée.
En raison de certaines hiérarchies de semi-conducteurs - par exemple, matrice dans une tranche dans un lot - certaines analyses de données peuvent aller un peu de côté si la hiérarchie appropriée (ou les connaissances d'experts) n'est pas correctement utilisée. Par exemple, l'utilisation de la structure d'imbrication appropriée lot-wafer-die dans une analyse des composantes de la variance peut faire une grande différence dans le résultat.
Aussi dans l'exploration de données. Le choix de lots complets (toutes les tranches) pour les ensembles de données de formation et/ou de validation réduira la probabilité de fuite d'informations lors de l'exploration de données au niveau de la tranche. Nous devons comprendre ces complexités et combiner les connaissances d'experts avec la plate-forme JMP et l'approche statistique appropriées. Comme nos statisticiens aiment à le dire, "En cas de doute, consultez votre statisticien local."
Meg : En tant que statisticien ou personne de référence pour le support analytique, quels conseils donneriez-vous à quelqu'un qui cherche à cultiver une culture analytique plus mature dans son organisation ?
Enfiler: À quoi ressemble une culture analytique mature ? Pour nous, nous examinons la culture à travers quelques vecteurs - et la clé est l'équipe - les individus de l'organisation doivent avoir les connaissances ou les compétences en analyse pour leur permettre d'effectuer leur travail avec confiance et efficacité. Cela nécessite une formation et les connaissances nécessaires pour utiliser au mieux les outils dont ils disposent, des outils comme JMP. Ils n'ont pas besoin de tout savoir. Et c'est là que l'équipe d'analyse peut combler les lacunes.
Un autre point fort d'une organisation mature est la disponibilité d'indicateurs de performance clés et de mesures pour l'organisation. Ceux-ci doivent être standardisés, disponibles et visibles dans toute l'entreprise pour aider à diriger l'ensemble de l'équipe. Enfin, recherchez des applications avancées qui impliquent l'apprentissage automatique ou utilisent des moteurs de recommandation - les organisations qui utilisent ces outils avancés ont évolué des écosystèmes de données, tandis que les organisations qui ne sont pas tout à fait là devraient travailler sur l'amélioration des fondamentaux tels que l'intégration des données, l'identification des modèles/fonctionnalités, l'automatisation et les systèmes d'analyse prédictive. Bien entendu, disposer d'une équipe dédiée peut contribuer de manière significative à la conduite de ces initiatives.
Meg : En parlant de nouvelles initiatives, l'introduction de nouveaux workflows d'analyse peut être perturbatrice au début. Mais, comme nous le savons, les avantages d'une stratégie d'analyse efficace l'emportent sur les coûts initiaux. Quels types de retour sur investissement ou d'améliorations ont contribué à créer et à maintenir l'élan des initiatives de données chez Intel ?
Enfiler: En termes d'ajout de valeur à l'organisation, la première étape est généralement une analyse des écarts - comprendre où vous, votre équipe et l'organisation vous situez actuellement par rapport à la direction qu'ils devraient prendre. « C'est un voyage, pas une destination » peut être un formidable facteur de motivation et mettre en lumière les domaines où les améliorations et les efforts auront le plus de valeur et contribueront à définir le retour sur investissement.
L'identification de ces lacunes peut prendre du temps mais, d'après mon expérience, cela implique de rencontrer et d'écouter les clients et les partenaires commerciaux. En tant qu'organisation analytique, il est de notre devoir de traduire le besoin métier en une stratégie de données ou un problème de données. En engageant et en écoutant nos clients et partenaires, nous sommes habilités à travailler avec l'organisation pour aider à synthétiser la meilleure stratégie analytique. Une fois que cette stratégie est déterminée, son exécution devient la priorité. C'est là que les ingénieurs et les statisticiens excellent et peuvent briller.
Un facteur de motivation qui crée une dynamique est la progression vers les objectifs. Des choses simples comme le déploiement réussi d'un complément ou l'ajout d'une fonctionnalité demandée par un client renforcent la confiance et font progresser les objectifs de l'organisation. Souvent, le déploiement réussi de ces fonctionnalités nécessite un partenariat avec d'autres équipes, telles que le groupe de formation, qui peuvent vous aider avec une documentation et une communication professionnelles. Les métriques peuvent également être des outils puissants pour mesurer l'élan et l'adoption et sont largement utilisées pour aider à comprendre et parfois à façonner l'engagement des clients.
Meg : Pour conclure, quels conseils donneriez-vous à quelqu'un qui débute avec JMP ?
Enfiler: Soyez curieux, utilisez la section « Aide » de JMP, et faites-le fréquemment ! La documentation au sein même de JMP est le meilleur point de départ, et les exemples d'ensembles de données et de manuels sont un trésor. À partir de là, consultez les ressources en ligne sur jmp.com , consultez le programme de formation et engagez-vous avec un groupe d'utilisateurs - essayez le virtuel si la formation en personne n'est pas disponible dans votre région.
Développez l'excellence analytique dans votre organisation. Trouver comment: jmp.com/avocat
