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“我认为分析师是帮助他们的产品团队解决问题的数据向导”
Mariya Mansurova解释了动手学习，代理AI和工程习惯如何塑造她的写作和工作。“我认为分析师是帮助他们的产品团队解决问题的数据向导”的帖子首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学在作者聚光灯系列中，TDS编辑与我们社区成员聊天，谈论他们在数据科学和AI，写作以及灵感来源方面的职业道路。今天，我们很高兴与Mariya Mansurova分享我们的对话。
在作者聚光灯系列中，TDS编辑与我们社区成员聊天，谈论他们在数据科学和AI，写作以及灵感来源方面的职业道路。今天，我们很高兴与 Mariya Mansurova 。Mariya的故事是永远学习的故事之一。从软件工程，数学和物理学的坚实基础开始，她花了12年的时间在整个行业的产品分析中建立专业知识，从搜索引擎和分析平台到金融科技。她的独特道路（包括作为产品经理的动手经验）为她提供了360度的观点，即分析团队如何帮助企业做出正确的决定。
现在是产品分析经理，她从发现新的见解和创新方法中汲取了精力。她迈向数据科学的每篇文章都反映了她的最新“啊哈！”。时刻：她的信念证明了好奇心推动了真正的进步。
您已经写了广泛的有关代理AI和Smolagents和Langgraph等框架的文章。是什么让您对这个新兴空间最兴奋？
代理AI我首先出于好奇心而开始探索生成的AI，诚然，有点像Fomo。我周围的每个人似乎都在使用LLM或至少在谈论它们。因此，我花了时间进行动手实践，从提示技术和LLM API等基本知识开始。我走的越深，我变得越兴奋。
最让我着迷的是代理系统如何塑造我们的生活和工作方式。我相信这种影响只会随着时间的流逝而继续增长。这就是为什么我借此机会使用副代理工具，例如副代理或克劳德桌面，或使用Smolagents，Langgraph或Crewai等技术来构建自己的代理。