Nate Xie
匠人官方导师

Nate Xie

Senior Consultant

现德勤Senior Consultant,前Suncorp高级精算分析师,行为经济学博士,统计学硕士,最忠实的数据教信徒。

  • Deloitte · Suncorp Group曾就职

关于Nate老师

Nate老师是Deloitte Consulting的Data & AI Practice(数据与人工智能实践部门)的经理。他在行业和学术领域拥有超过九年的经验,是一位经验丰富的技术交付领导,专注于数据生命周期和价值链的端到端管理。Nate擅长构建数据模型(data models)、分析模型(analytical models)和商业智能解决方案(business intelligence solutions),运用数据工程(data engineering)、数据挖掘与可视化技术(data mining & visualisation)、机器学习运营(machine learning operations)和后端开发技能(backend developing skills)。

工作经验

  • QBE Insurance, Pricing Manager - R&D: 负责精算定价的数据工程(Data Engineering)、数据分析(Data Analytics)和机器学习工程(Machine Learning Engineering)的现代化。

  • Deloitte, Manager - Data & AI, Analytics & AI: 在Deloitte期间,Nate负责多个高级建模(Advanced Modelling)和机器学习运营(MLOps)项目,推动了数据和AI在商业策略中的融合。

  • Suncorp Group, Senior Pricing Analyst - Actuarial: 运用数据科学(Data Science)和机器学习技术(Machine Learning)处理商业保险领域的需求。

  • RACQ, Pricing Analyst - Actuarial: 实施消费者保险领域的数据科学(Data Science)和机器学习工程(Machine Learning Engineering)。

教育背景

Queensland University of Technology (QUT): Doctor of Philosophy (Ph.D.), Economics(经济学博士)

The Australian National University (ANU): Master’s Degree, Statistics(统计学硕士)

认证与荣誉

  • Databricks Certified Data Analyst Associate
  • Dataiku MLOps Practitioner
  • Dataiku Advanced Designer
  • Dataiku Core Designer
  • Dataiku ML Practitioner
  • Higher Degree Research Student Representative at QUT School of Economics & Finance
  • QUT School of Economics & Finance Scholarship

出版作品

Investigating Gender Differences under Time Pressure in Financial Risk Taking published in Frontiers in Behavioral Neuroscience

荣誉与奖项

Higher Degree Research Student Representative, awarded by School of Economics & Finance, QUT

QUT School of Economics & Finance Scholarship, awarded by QUT School of Economics & Finance

Nate老师的专业资格和他在数据科学、机器学习以及精算领域的广泛经验使他成为数据和人工智能实践中不可或缺的一员。

预约须知计费、取消退款、老师审核与上课前准备

预约与退款

  • 按你选的时段计费:30 分钟的时段算 0.5 小时,1.5 小时就是 1.5 倍时薪
  • 开课前 1 小时以上,可以在「我的预约」申请取消,提交后进入退款处理,等待老师确认
  • 老师没按约定时间到场,或内容明显不对口,联系客服说明情况,平台核实后退款
  • AI 咨询、AI 落地、团队 AI 赋能目前不叠加会员折扣

约之前准备好这些

  • 一两句话写清楚现在怎么做、卡在哪一步
  • 3–20 份真实样例(单据、邮件、表格),敏感信息先打码
  • 现在用的软件名称,确认能不能导出 / 导入数据
  • 上课时让能操作电脑和账号的人在场

老师怎么审核

  • 提交资料后由匠人团队人工审核,看做过的真实项目,不看头衔
  • AI 类老师需要提供至少 1 个落地案例,可以脱敏
  • 每次课后学员可以打分和写评价,评价显示在老师页面

一小时大概能做多少,看「约 AI 老师」说明 →