Meine Reise in die Datenwissenschaft begann mit einer Krise.
Am Montagmorgen um 9:01 Uhr summte mein Telefon mit einem PagerDuty-Alarm. Instinktiv rief ich das Dashboard des Unternehmens auf und sah, dass die Kreditgenehmigungsraten verdoppelt über Nacht.
Mein Herz begann zu rasen.
Ich conflict damals Risikoanalyst und verwaltete ein Kreditportfolio. Die Genehmigung von Krediten für ein Section mit höherem Risiko konnte große Auswirkungen auf die Verlustquote haben.
Mit verschlafenen Augen vertiefte ich mich in die Daten.
Ich sage verzweifelt:
- Schrieb SQL-Abfragen zum Abrufen von Daten,
- Analysieren Sie die Daten in Python, um Anomalien zu erkennen.
- Suche nach Mustern, die den plötzlichen Anstieg der Zustimmungsraten erklären könnten.
Ich stellte fest, dass sich ein bestimmtes Merkmal des Kreditmodells verschoben hatte.
Es stellte sich heraus, dass es sich um einen einfachen Zeitzonenfehler handelte.
Dieser Vorfall markierte einen Wendepunkt in meiner Karriere und conflict der Beginn meiner Reise vom Datenanalysten zum Datenwissenschaftler.