วิทยาศาสตร์ข้อมูล

เป็นผู้นำนวัตกรรมผ่านข้อมูลและข้อมูลเชิงลึก

พวกเราเป็นใคร

Data Science เป็นหัวใจสำคัญของธุรกิจของเรา เทคโนโลยี สินทรัพย์ และข้อมูลอันเป็นเอกลักษณ์ของ Nielsen ทำให้ที่นี่เป็นสถานที่ทำงานที่น่าสนใจและท้าทายสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล 

ทีมงานของเราขับเคลื่อนการสร้างสรรค์นวัตกรรม แนวคิดผลิตภัณฑ์ใหม่ การออกแบบและการทดสอบเชิงทดลอง การวิเคราะห์ที่ซับซ้อน และส่งมอบข้อมูลเชิงลึกทั่วโลก หากความหลงใหลในงานวิเคราะห์ของคุณตรงกับเรา เข้าร่วมกับเราและช่วยให้แบรนด์ใหญ่ๆ ของโลกตัดสินใจด้านสื่อและการตลาดได้ดีขึ้นและรวดเร็วยิ่งขึ้น

“Nielsen เป็นบริษัทวิจัยตลาด ดังนั้นแน่นอนว่ามีวิธีต่างๆ มากมายที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะร่วมมือกันหรือเป็นผู้นำโครงการต่างๆ ที่ Nielsen วิธีหนึ่งที่กลุ่มนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเราเชื่อมโยงโดยตรงกับ [ทีมความหลากหลาย ความเท่าเทียม และการมีส่วนร่วม] ก็คือผ่านชุดข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความหลากหลาย ซึ่งเราใช้ประโยชน์จากข้อมูลของเราเพื่อขับเคลื่อนข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการบริโภคสื่อและพฤติกรรมการซื้อของชุมชนที่ไม่ได้รับการเป็นตัวแทน”

Uche Onyewu ผู้อำนวยการฝ่ายวิทยาศาสตร์ข้อมูล Nielsen

สิ่งที่คุณจะทำ

ทุกวันนี้ เราใช้เทคนิคทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่หลากหลาย ตั้งแต่การสร้างแบบจำลองและการเพิ่มประสิทธิภาพ ไปจนถึงการวิเคราะห์ทางสถิติและวิศวกรรมข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญ Nielsen ที่มีประสบการณ์ 13 ปีได้แบ่งปันเส้นทางอาชีพของเธอตั้งแต่เป็นนักวิเคราะห์สถิติจนถึงรองประธานอาวุโส

“ในแผนกวิทยาศาสตร์ข้อมูล เรามีบุคลากรที่มีพื้นฐานด้านภาษาศาสตร์ ประสาทวิทยา จิตวิทยา สังคมวิทยา วิศวกรรมศาสตร์ ดาราศาสตร์ฟิสิกส์ และแม้แต่ผู้เชี่ยวชาญด้านการประมง การนำบุคลากรที่มีพื้นฐานด้านต่างๆ เหล่านี้มารวมกันทำให้เรามีความคิดที่หลากหลาย และช่วยให้เราพัฒนาโซลูชันที่ดีขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจได้”

Molly Poppie รองประธานอาวุโสฝ่ายวิทยาศาสตร์ข้อมูล Nielsen

ข่าวสารและอัพเดต

ข้อมูลที่ไม่ดีทำให้เราขาด AI ที่ดีได้อย่างไร

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่สามารถลดความซับซ้อนของงานและปรับปรุงชีวิตของเรา อย่างไรก็ตาม เมื่อต้องตัดสินใจด้านนโยบายอย่างยุติธรรมและเท่าเทียมกัน AI ก็ยังไม่สามารถทำตามคำสัญญาได้ ใน TEDTalk ล่าสุดของเขา Mainak Mazumdar หัวหน้าฝ่ายวิจัยของ Nielsen สำรวจบทบาทสำคัญที่ข้อมูลมีต่อธุรกิจและสังคม และเขาทำงานอย่างไรเพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่ดีขึ้นที่ทำให้ AI ที่ถูกต้องตามจริยธรรมเป็นไปได้

ชม TEDTalk ของ Mainak >