Mondd el, ki vagy, és hogyan kerültél ide:

Nikoo Sabzevar vagyok, a Skymatics vezető adatelemzője. Iránban születtem és nőttem fel, és ott szereztem az alapképzésemet és az első ipari mérnöki mesterképzésemet. Miután megszereztem a mestereimet, arra gondoltam: „Ez az, meg kell tapasztalnom és felfedeznem kell a világot”. Így Kanadába költöztem, és megkezdtem posztgraduális tanulmányaimat gépészmérnöki szakon a Calgaryi Egyetemen (U of C).

Akkoriban kicsit nehéz volt felvételt szerezni Iránból, nem nehéz… az más volt, (ha nem ismertél itt senkit, ami nálam is így volt), mert nem tudtad, mire mész. dolgozni rajta. Sajnos a projektem nem egészen az volt, amit kerestem vagy vártam.

Kísérleti munka volt, ami nem elégítette ki mérnöki lelkemet! Megpróbáltuk megvizsgálni, hogy az egyének edzési módja és tanulási stílusa milyen hatással van a teljesítményükre a feladatok széles skáláján.

Az általunk kifejlesztett statisztikai eszközök, indexek és mátrixok segítségével megvizsgáltuk e változók közötti kölcsönhatásokat (képzési módok, tanulási stílusok és feladatok összetettsége), és megvizsgáltuk a képzési módok emberi hibaarányra gyakorolt ​​hatását, figyelembe véve az egyének tanulási stílusát és összetettségét. a kijelölt feladatokból.

Talán egy kicsit analitikusabb ember vagyok, és ezért nem igazán élveztem, amit csinálok. De nemzetközi diákként nem volt más választásom, mint kitartani, és mindent megtenni, hogy befejezzem, amit elkezdtem.

A mestereim után elkezdtem a PhD-t, ami megalapozottabb döntés volt. Egyszerűen azért, mert itt voltam, lehetőségem volt felfedezni a kutatási területeket az egyetemen, és találkozni és beszélgetni professzorokkal.

Meséljen a doktori fokozatáról.

Tehát a doktori fokozatom… valójában nagyon érdekes volt és egyben nagy kihívást is jelentő. Három témavezetőm volt különböző hátterű és különböző részlegekből, akik teljesen eltérő felfogással bírtak a kutatási célokról. Az első, ami a fő témavezetőm volt, a gépészmérnöki szak volt, ellátási lánc menedzsmenttel és operációkutatással foglalkozott. Témavezetőm vegyészmérnök volt, életciklus-értékeléssel foglalkozott, a harmadik pedig a gazdasági egyetemen volt döntéshozatalra és kockázatelemzésre fókuszálva. A kutatásnak az összes hátterükre kellett kapcsolódnia, és egyszerre kellett kielégítenie mindhármuknak. Érdekes volt és néha lehetetlen!

Kidolgoztam egy többcélú játékelméleti modellt a földgázpiaci piaci versenyben résztvevők viselkedésének vizsgálatára, a költségek és a károsanyag-kibocsátás egyidejű minimalizálása mellett. Elsősorban Kínára koncentráltam, mert ez a világ egyik legnagyobb földgázfogyasztója. Számunkra azért volt érdekes, mert Kanada volt az egyik potenciális földgázexportőr az itteni hatalmas erőforrások és tartalékok, valamint a tervezett Kitimat projekt miatt, amely kritikus lenne a kelet-ázsiai exportnak feltételezett cseppfolyósított földgáz szállításában. A kutatás célja a szén földgázzal való helyettesítésének gazdasági és környezeti vonatkozásainak vizsgálata volt Kínában a villamosenergia-termelésben egy versenypiacon.

Játékelméleti modellemmel meg tudtam találni a versenyben álló exportőrök számára egyensúlyban lévő termelési szintet a kínai földgázigény kielégítésére. Az eredmények valóban jók és ésszerűek voltak (a gyakorlatiasság és az alkalmazhatóság szempontjából), ami felkeltette néhány olaj- és gáztársaság (köztük a TransCanada) figyelmét egy Calgary belvárosában tartott konferencián.

Ez értékes információ az olajról és a gázról. El sem hiszem, milyen szerencsések vagyunk, hogy a Skymaticsnál van!

Határozottan boldogabb vagyok itt, a Skymaticsnál.

Iskolázott valahol máshol, mielőtt Calgaryba jött?

Egyszer középiskolás koromban, egyszer pedig egyetemista koromban egy nyári iskolába jártam az Egyesült Királyságban. Apám küldött, mert nagyon akarta, hogy javítsam az angol tudásomat. Bár nem volt túl sikeres. Nagyon fiatal voltam, és nem úgy éltem ki a lehetőséggel, ahogyan reméled.

Beszélt angolul, mielőtt az Egyesült Királyságba utazott?

Kicsit. Tudtam a nyelvtant. Sajnos csak ennyit tanultunk Iránban. Nagyon jól ismerjük a nyelvtant, talán jobban, mint az anyanyelvi beszélők, de a beszédben és a beszélgetésben kudarcot vallunk. Tudtam angolul, de nem igazán jól. Azt mondanám, itt tanultam meg angolul Kanadában.

Gyakori, hogy az apák elküldik lányaikat ilyesmire?

Egyáltalán nem. Főleg nem akkoriban, amikor tinédzser voltam (az úgy 10-15 évvel ezelőtt) egyáltalán nem volt jellemző. Mindig is jó tanuló voltam, hát lehet, hogy apám úgy gondolta, hogy ez jó befektetés lehet? Nem tudom. De a nagybátyám az Egyesült Királyságban él, ami egy kicsit megkönnyítette a szüleim dolgát. Összességében nagyon klassz élmény volt. Sokat tanultam (talán nem angolul, de különböző kultúrákról) tizenévesként egy közel-keleti országból. Segített felfedezni a világot, és látni, hogy mások milyenek, mit csinálnak és hogyan élnek. Akkoriban még nem volt internet, hát volt, de nem volt olyan elterjedt, mint most, és senki sem ismerte a Google-t! Határozottan hűvös és szemet nyitó élmény volt.

Most a világ másik felén élsz.

Ez határozottan segített meghozni a döntést, hogy ideköltözzek.Kicsit tudtam, hogy mire számítsak, mielőtt Kanadába jöttem, természetesen ez még mindig nagyon különbözik Európától. Egyrészt nagyon-nagyon messze van otthontól és nagyon hideg.

Tartod a kapcsolatot valamelyik osztálytársaddal?

A barátok többsége az Egyesült Államokban van. 3-mal még mindig tartom a kapcsolatot. Néha beszélünk telefonon. De azt hiszem, annyira lefoglaljuk magunkat az élettel és a munkával, és nem sok időnk marad a kapcsolattartásra.

Te is az Egyesült Államokban éltél, igaz? Hogyan illik ez a történetedbe?

Nos… miután megszereztem a mesterdiplomámat a Calgary Egyetemen, 2 PhD-ajánlatot kaptam, az egyiket a University of C-ről, a másikat pedig a Virginia állambeli Fairfax-i George Mason Egyetemről. 2011-ben elmentem a GMU-ra és 1 szemesztert tanultam. De az Irán és az USA közötti nemzetközi kapcsolatok miatt a szüleim nagyon nehezen látogattak meg. Ezért úgy döntöttem, hogy visszatérek ide.

Nehéz volt a választás?

Igen, nagyon nehéz volt mindent az USA-ba költöztetni, majd pár hónap után, amikor egyedül vittem vissza mindent, nagyon nehéz volt.

Még a fizikai mozgás mellett is nagy esemény az életben. Nehéz lenne dönteni a költözés mellett, majd néhány hónappal később újra megtenni ezt a döntést.

Akkoriban nem kötődtem érzelmileg Kanadához, eltartott pár évig, szóval ez a rész valahogy könnyű volt. Most Calgaryra gondolok, mint otthonra.

Hogyan választotta Kanadába? Érintetted ezt, csak egy csomó különböző helyre jelentkeztél, vagy Kanada volt az egyik legjobb választásod?

Valójában akkoriban az Egyesült Államok volt a legjobb választásom, mert az Egyesült Államokban vannak jobb egyetemek a szakterületemen. Jelentkeztem néhány egyetemre az Egyesült Államokban és 3 egyetemre Kanadában: az UBC-re, a „University of Calgary”-ra és a McGill-re. Közülük az U of C adta nekem a legjobb ajánlatot anyagilag.

Áttérés a jelenre… Mik a kedvenc részei a Skymaticsnak?

Az a tény, hogy ez egy kis cég, és olyanok vagyunk, mint egy család. Nagyon jól érzem magam itt, és nagyon szeretem, ha mindenki itt dolgozik. Könnyebbé teszi a munkát, az előrelépést és a termelékenységet. Mindig motivál, hogy keményebben dolgozzak és kreatív legyek, mert mindenki elég laza, kedves, barátságos, és nincs benne politika. Könnyen elmondhatom a véleményemet és megjegyzéseket tehetek anélkül, hogy a következményekre gondolnék! Emellett különböző hátterűek és különböző kultúrákból származunk, ami szebbé és motiválóbbá teszi. Minden nap tanulok valami újat a szünetekben tartott kötetlen beszélgetéseinkből vagy az értekezletek technikai megbeszéléséből. Sőt, szeretem, hogy a munkám nem rutinszerű, ezért gyakrabban kell gondolkodnom és használnom az agyam!

Az itt végzett munka, mint adatelemző, hogyan kapcsolódik a Calgary Egyetemen végzett munkájához?

Amit itt csinálok, az az, hogy különböző eszközök és technikák kombinációját alkalmazom, mint például a statisztika, az operatív kutatás, az optimalizálás és a gépi/mélytanulás adatértelmezés, képfeldolgozás és objektumészlelés céljából. Mindezeket a technikákat alkalmaztam a PhD projektemben is. Tehát, bár annyira különbözőnek tűnhetnek, alapvetően ugyanazt az eszközkészletet alkalmazzák más kontextusban.

Áttörést hoz létre a képelemzés, a szegmentálás és egyebek terén. Mi a kedvenc dolgod, amivel a Skymatics-on dolgoztál?

Valós idejű objektumészlelés. EDDIG ez volt a legérdekesebb. Alapvetően kaptam egy videót, és arra kértek, hogy bizonyos szintű pontossággal érzékeljem a jelenetben lévő tárgyakat; Ehhez a projekthez mély tanulást használtam. Dolgoztam a saját konvolúciós neurális hálózatunk felépítésén és a rendszer képfeldolgozásra való betanításán, de ez volt az első sikeres projekt (az eredmények tényleges megtekintését illetően). Nagyon klassz volt betanítani egy rendszert, bevinni egy videót, majd megfigyelni, milyen intelligens a modelled! Nagyon büszke voltam a modellemre és annak ésszerű pontosságára.

Ezen kívül az is érdekes, amit minden nap csinálok, a terméskár elemzésén dolgozom. Kidolgoztam egy algoritmust (amelyet folyamatosan fejlesztünk), ami egy nyers képen bizonyos fokú biztonsággal megjósolja az egészséges és sérült területeket, és ennek megfelelően jelentést készít. Bár a tökéletességig még hosszú az út, mégis érdekes látni, hogy bizonyos elméleti/statisztikai modellek alapján mennyire pontosak az eredmények. Az is izgalmas számomra, hogy sokat kell olvasnom, sokat kell tanulnom, és bővítenem kell a szakterület ismereteimet, mert az gyorsan változik. Minden nap van egy új eszköz/technika, és amennyire csak lehet, frissíteni kell.

Mivel szeretne foglalkozni?

Nagyon érdekel a gépi tanulás és az adatelemzés. Hatalmas potenciált látok abban, hogy bármilyen iparágban előrejelzésekre és bölcs és megalapozott döntésekre alkalmazzuk őket. Nagyon várom egy kifinomult modell kidolgozását, amely javítja az előrejelzés pontosságát jövőbeli terméskár-elemzésünk során. Szívesen dolgozom hálózatunk fejlesztésén és optimalizálásán is; ez egy nagy projekt, amin még dolgozunk. Jelenleg az eddig beérkezett térképek alapján egy adatbázis létrehozása és a modellünk ennek megfelelő betanítása előtt állok.

Mit szeretne megváltoztatni a Skymaticsnál?

Szeretnék többet mozogni! Amikor dolgozunk, főleg Vadim és én, olyanok vagyunk, mint a megfagyott emberek a barlangban, minimális életjelekkel (elnézést Vadim…). Nem beszélünk, nem mozogunk, annyira a munkára koncentrálunk, ami nem feltétlenül rossz, de hosszú távon nem biztos, hogy olyan hatékony vagy produktív. Szóval talán ezek az álló íróasztalok segítenek!

Mik a céljai?

Lehet, hogy közhelyesen hangzik, de én a lehető legjobb adatelemző szeretnék lenni. Nagyon szeretnék önmagam legjobb verziója lenni, mert úgy gondolom, hogy rengeteg lehetőség van bennünk, és általában nem használjuk ki a képességeinket és képességeinket. Be kell osztanom az időmet, hogy többet olvassak, és keményebben tanuljak, hogy minden nap jobb legyek. Szeretem, amit csinálok, szeretem, amit ez a technológia fog csinálni. Lehetővé teszi a trendek előrejelzését, a döntések meghozatalát és az üzleti fejlődés elősegítését. Szeretnék, amennyire csak tudok, hozzájárulni ehhez a területhez, és többet tanulni belőle.

Az utolsó kérdés az, hogy szerinted hol tart a technológia?

Határozottan gyorsan növekszik, különösen az adattudományban és a dróniparban. Elképesztő látni, mire képesek a drónok, és mit csinál az adattudomány az előállított adatokkal viszonylag rövid idő alatt. A NASA egy drónt fejleszt a Mars felfedezésére. Számomra ez túl lenyűgöző, és azt mutatja, hogy a technológia és a drónok mindennapi életünk minden területén egyre inkább jelen lesznek. Ezenkívül számos ajtót nyit meg a drónok hasznos és újszerű felhasználási módjainak megtalálásához. Másrészt a gépi/mély tanulás egy hatékony eszköz, amely egyszerűvé és megbízhatóvá teszi az elemzést, az értelmezést és az előrejelzést, különösen nagy adathalmaz esetén. Úgy látom, hogy ez egy nagyon elterjedt eszköz a közeljövőben minden üzleti életben, piacon és iparágban. Még a mindennapi életünkben is, ha agyunk nem tudja kezelni az adatkészletek összetettségét és mennyiségét!

Ennyi! Köszönöm!

Köszönöm.

A "Skymatics" egy calgaryi székhelyű multinacionális vállalat, amely a pilóta nélküli légijárművek (UAV) legújabb technológiáját használja. Szakértői csapatunk az UAV/drónok által rögzített légifelvételek elemzésére specializálódott. A távérzékelés jövőjét fejlesztjük, és feszegetjük a képelemzés határait.

Eredetileg a medium.com webhelyen tették közzé 2018. január 5-én.