선임 통계학자 Marianne Toft Marianne Toft는 덴마크에 있는 Novozymes의 수석 통계학자입니다. 그녀는 코펜하겐 대학에서 식품 과학 및 기술 석사, 화학 및 분광학 박사, 응용 통계 및 기계 학습 석사를 취득했습니다.
그녀의 경력 동안 Marianne은 화학에 대한 그녀의 배경과 응용 통계를 통합하는 다양한 직책을 맡았습니다. 그녀가 과학자와 통계 사이의 격차를 좁히기 위해 노력한 성공의 대부분은 이러한 기술 조합 덕분입니다.
거의 13년 전 Novozymes에 합류한 이래 Marianne은 조직의 분석 혁신과 도메인 전문가에 대한 통계적 접근 방식의 민주화에서 적극적인 역할을 해왔습니다. 그녀의 작업은 R&D에서 공급망에 이르기까지 전체 글로벌 비즈니스를 지원하는 실험 설계, ANOVA, 선형 회귀, 혼합 모델, 비선형 모델링, 시계열 분석, 화학 측정 및 기계 학습을 포함한 광범위한 통계 응용 프로그램을 다룹니다.
Meg: JMP를 처음 접하는 사람들에게서 가장 흔히 듣는 이의 중 하나는 통계적 접근 방식이 도메인 전문성을 대체할 것이라는 우려입니다. JMP를 통해 통계학자가 Novozymes의 도메인 전문가와 협업하는 방식이 어떻게 바뀌었습니까?
마리안느: Novozymes에서 통계학자들은 과학자들에게 JMP를 사용하여 스스로 통계 분석을 수행하고 올바른 접근 방식을 사용하도록 지속적으로 지원하도록 가르칩니다. 저희 통계학자는 통계를 "유일한 결론을 내리는 것"으로 가르치는 것이 아니라, 해당 주제에 대한 전문 지식과 함께 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 도구로 가르칩니다.
Meg: 과학자들이 작업에 통계를 통합하는 데 점점 더 능숙해짐에 따라 Novozymes의 글로벌 조직 전체에서 점점 더 복잡한 문제에 대해 작업할 수 있게 될 것입니다! JMP를 사용하는 새로운 방법을 계속 배우기 위해 개인적으로 어디에서 영감을 얻습니까?
마리안느: 나는 8번 참석했다 디스커버리 서밋 지난 10년 동안! 제 생각에는 JMP가 무엇을 할 수 있는지 배우고, 다른 회사가 하는 일에서 영감을 얻고, 새 버전이 출시될 때 최신 기능을 배울 수 있는 가장 좋은 방법입니다. 거기에 소프트웨어 문제나 희망 사항에 대해 개발자와 이야기할 수 있는 가능성을 더하여 내 여행은 항상 가치가 있었습니다.
Meg: 사람들은 종종 Discovery Summit을 영감의 원천이자 JMP와의 관계를 심화하여 가치를 더할 수 있는 기회로 이야기합니다. 소프트웨어 개발자와의 관계에 대해 자세히 알려주세요. 귀하의 피드백이 새로운 JMP 릴리스에 영향을 미치는 데 도움이 된다고 생각하십니까?
마리안느: 저는 Discovery Summit 동안 JMP 소프트웨어 개발자와 좋은 상호 작용을 했으며 JMP의 기능 개발에 영향을 미치는 데에도 성공했습니다. 이것은 확실히 가치 있는 일이며 JMP 개발자와 심지어 경영진이 "일반 사용자"의 말을 듣다 대부분의 사람들을 놀라게 합니다. 
Meg: 조직에서 보다 성숙한 분석 문화를 조성하려는 사람에게 어떤 조언을 하시겠습니까?
마리안느: 나는 두 가지 방법이 있다고 생각하며 어떤 것이 가장 좋은지는 조직에 따라 다릅니다. 내가 생각하기에 더 어렵지만 성공하면 더 빠른 하향식 또는 더 느리지만 더 쉬운 시작 방법인 상향식입니다.
하향식이란 고위 경영진이 분석의 가치를 이해하고 운전하다 분석 문화. 상향식이란 과학자와 엔지니어에게 내부적으로 교육을 제공하기 시작하는 것을 의미합니다. 과학자와 엔지니어가 분석을 사용하고 문제를 더 빠르고 더 잘 해결하고 자신의 이야기를 공유하기 시작하면 자연스럽게 퍼질 것입니다.
Meg: JMP를 막 시작하는 사람에게 어떤 조언을 하시겠습니까?
마리안느: 다음 디스커버리 서밋에 참여하고 시청하세요. jmp.com의 웹캐스트 , 하다 팁 교육을 받고 JMP 커뮤니티에 질문을 하고 통계에 대해 토론할 생각이 같은 동료를 찾으십시오.
나는 이 인용문을 좋아한다.
통계학자인 저희는 통계를 "유일한 결론을 내리는 것"으로 가르치는 것이 아니라 귀하의 전문 지식과 함께 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 도구로 가르칩니다.
저는 20년 전에 미생물학, 발효 개발 및 생물학 제조 분야의 주제 전문가로 간주되었습니다. 하지만 나는 중소기업이 아니었다.
데이터를 통한 통계, 데이터 분석, 근무 시간, 일, 주, 월, 연도의 유창함이 주제 전문가가 되는 유일한 방법이라는 것을 일찍 깨달았습니다.
글쎄요, 하루에 여러 편의 논문을 읽고, 최신 교과서를 구입하고, 의미나 실질적인 중요성을 실제 데이터에 연결하는 것입니다.
그러나 회사는 묻지 않고 내 직함을 Sr Director SME에서 Sr Director of Statistics and Data로 변경했습니다. 그래서, 당신은 정말로 이길 수 없습니다.
고마워, 나는 당신의 생각을 즐겼습니다.
롭
www.Dirtydata.co
통찰력을 주셔서 감사합니다. @DirtyDataCoLLC . 직책이 전통적으로 도메인과 데이터 전문 지식의 혼합을 반영하지 않는 방식에 대해 생각하는 것은 흥미롭습니다... 아마도 더 많은 사람들이 Marianne이 무엇을 그렇게 잘 표현했는지 인식하게 됨에 따라 앞으로 몇 년 안에 변경되는 것을 보게 될 것입니다. 전문 지식과 함께 사용되는 도구?
