有许多故事隐藏在数据中，公司正在为他们的洞察力而储备。揭示这些故事往往落在数据科学团队的肩上，他们建立模型，创建算法，寻找数据中的智慧。

但是，当改变观点改变任何叙述时，数据的查看方式可以改变它所讲述的整个故事。随着人工智能和机器学习更多地嵌入日常生活中，讲述一个包容的故事，而不是一个种族中心的观点是必不可少的。

”SpotifyTechnologySA的洞察力经理莉莲·卡拉斯基略(LillianCarrasquillo)问道。

Carrasquillo在加利福尼亚斯坦福举行的数据科学妇女会议上，与CUBE、SiliconANGLE媒体的移动直播工作室主持人索尼娅·塔加雷进行了交谈。

他们讨论了Carrasquillo多样化的教育背景，以及她如何相信在科学、技术、工程和数学方程中增加艺术可以解决数据科学多样性的危机。此外，他们还谈到Spotify个性化团队中背景和文化的差异如何积极影响个人饲料建议，产生了一种预测精度，即使是设计它们的数据科学家也会感到惊讶。

本周，CUBE拍摄了LillianCarrasquilloInour妇女在技术方面的特写

根据Carrasquillo的说法，要讲述一个与全球相关的数据科学故事，就需要由更多的传统STEM极客组成的团队。她说：“交叉学科教育确实是我们能够建立这些联系的唯一途径，以了解我们根据模型参数的决定所产生的二阶效应。“我们不应该思考STEM，而应该谈论STEAM，它增加了那里的艺术教育。

卡拉斯基洛是从经验中讲出来的。虽然她是高中的数学学者，但她选择参加文科堡垒史密斯·科莱格雷瑟，而不是专注于技术的机构。

在史密斯大学时，一位教授告诉Carrasquillo，他认为学习数学不是一门纯粹的理论学科，而是一种训练大脑建立多种知识基础来处理问题的方法。这激发了她选择折衷的课程负荷。

“我有一个未申报的拉丁美洲研究专业，我为非专家学习神经科学和量子物理学，还有电影课...我甚至上了诗歌写作课，”她说。“这次经历真的让我难以接受，因为它是为了把自己推向自己的界限之外。

在布达佩斯学习数学的一个学期是另一种文化体验，塑造了Carrasquillo的世界观，增加了一个本科经验，这与数学专业的传统相去甚远。卡拉斯基略(Carrasquillo)表示：“我刚刚发现，能够以不同的方式推动自己思考是非常具有挑战性和满足感的。“我不知道我是否会有同样的机会在一所更技术的学校。

毕业后，Carrasquillo成为社交媒体营销公司BzzAgentInc.的数据分析师。经过几年的真实世界数据科学经验，她决定加深对该领域的理解，并参加伍斯特理工学院的专业科学硕士课程，专业是工业数学，主修机器学习、人工智能设计和数学建模。

在获得硕士学位后，Carrasquillo担任了几家公司的数据科学家，包括Twitter公司，在那里她转向了她目前在娱乐个性化方面的专业。在Spotify，她是个性化团队的一部分，其任务是确保在用户的日常组合中提供的建议、每周发现和年终包装故事都是现场的。

卡拉斯基略(Carrasquillo)表示：“我们在不同的产品领域进行合作，以了解哪些是基本数据集和基本机器学习工具，这些工具需要能够创建用户在应用程序中实际体验的功能。其想法是通过不仅从数据科学家，而且从产品方面和工程团队引入研究来深入了解用户需求。

有时结果甚至令她惊讶。当她滚动她的个人Spotify饲料，她注意到一个意想不到的体裁被高度评价。”她笑着说。“我不认为自己是乡村音乐迷......为什么主屏幕会向我推荐乡村音乐中的女性？

结果发现算法比她更了解她自己。当她点击并看到名单时，“这些都是我听过很多的艺术家，但我只是没有形成一个身份[周围]乡村音乐，”她说。“我听了，它让我意识到，当故事以女性为中心时，我真的很喜欢乡村音乐。

根据Carrasquillo的说法，创建一个能够做出如此准确预测的人工智能需要一个强大的、跨学科的和协作的团队。创建团队始于包容性招聘，但也是关于公司信息和文化的。

她说：“这不仅仅是多样性，也是让人们觉得这是他们应该在个人层面上的地方。

Spotify有一个团队专注于这个任务。卡拉斯基略(Carrasquillo)表示：“他们真的在推动我们所有人...真正思考我们谈论事情的决定和方式，我们所做的所有这些微观决定，以及这如何创造一个包容的环境。

卡拉斯基略(Carrasquillo)有一个简单的信息，告诉那些可能感觉像硅谷或科技行业没有一席之地的人：“因为你与众不同，你的声音更需要。“你的声音很重要，”她说。

观看下面的完整视频采访，并确保查看更多的硅安格尔和CUBE的报道妇女在数据科学会议。