Hur en man anvÀnde kodning till Excel i konstvÀrlden

Hur en man anvÀnde kodning till Excel i konstvÀrlden

Capstone-projektet som hjÀlpte Aaron Lichtner att fÄ ett jobb som datavetare vid Nordstrom hÀnde nÀstan aldrig. Förra vÄren, nÀr Lichtner funderade pÄ hur han skulle tillbringa de senaste veckorna i Uppliva program, kom han pÄ nÄgot som Àr avgörande Seattle. Han ville bygga en datormodell som skulle förutsÀga placeringen av nya Starbucks-butiker och avgöra om det fanns nÄgon korrelation med nÀrliggande fastighetsvÀrden. I sista minuten övergav dock Lichtner projektet.

“Det verkade som att det skulle bli mycket arbete för att bevisa nĂ„got som inte riktigt var sĂ„ spĂ€nnande”, sĂ€ger Lichtner.

NÀr han pratade med sin instruktör och klasskamrater fick han veta att en lokal konststart nyligen hade kontaktat Galvanize med ett koncept som de behövde hjÀlp med att genomföra. Startens frÀmsta erbjudande var en webbplats som skapade digitala representationer av hur ett konstverk kan se ut hÀngande i ditt hem. Företaget ville utöka sin verksamhet genom att lÀgga till en funktion som skulle rekommendera nya konstverk baserat pÄ kundens tidigare beteende och inköp. Lichtner hoppade gÀrna pÄ tillfÀllet.

“Det var inte bara nĂ„got jag var intresserad av”, sa han. “Jag pratade med dem i telefon och de var riktigt bra.”

Som barn i Los Angeles fascinerades Lichtner av konst. Han hade till och med kort övervÀgt att gÄ pÄ konstskola, men han valde istÀllet teknik. Efter fyra Ärs grundlÀggande kurser vid California Polytechnic State University flyttade han till Seattle för att delta i University of Washington dÀr han tog sin doktorsexamen i materialvetenskap och teknik.

Under den tiden gick han med i ett team som undersökte den senaste brÀnslecellstekniken. Arbetet tog honom till och med kort till Grenoble, Frankrike, dÀr han för första gÄngen pÄ lÀnge utsattes för kodning och anvÀndning av stora data. NÀr doktorandarbetet utvecklades blev Lichtner trött pÄ vetenskap och teknik.

IstĂ€llet för att fortsĂ€tta arbeta i ett laboratorium vĂ€nde sig Lichtner till Seattles startplats. Han tog nĂ„gra pro bono-dataanalysspelningar för att försöka fĂ„ en kĂ€nsla för samhĂ€llet, men hade problem med att landa stadigt arbete. Lichtner utforskade andra alternativ, inklusive kodskolor i Seattle-omrĂ„det, och slutligen registrerade sig i Galvanize’s uppslukande datavetenskapsprogram.

“Det som ledde mig till Galvanize var det faktum att det fanns en rigorös process att komma in”, sĂ€ger Lichtner. “Jag ville ha nĂ„got svĂ„rare och mer utmanande för att verkligen fĂ„ mig beredd att hoppa in i ett nytt fĂ€lt.”

Fem mÄnader senare anvÀnde Lichtner de fÀrdigheter han hade lÀrt sig i programmet för att bygga rekommendationsmotorn för den lokala konststart. Han identifierade och utvecklade funktioner som kunde anvÀndas matematiskt för att berÀkna likheten och skillnaderna mellan konstverk. I att bygga nÄgot som Pandora för mÄlningar anvÀnde Lichtner information, sÄsom den matematiska symmetrin för en bild och fÀrgpalett, samt mer uppenbara datapunkter pris och storlek.

Resultatet var inte bara ett framgÄngsrikt toppstenprojekt utan det hjÀlpte ocksÄ Lichtner att fÄ tvÄ jobb. Det första var ett kontrakt med konststart, som anstÀllde Lichtner efter att han tog examen för att bygga in ytterligare funktioner i rekommendationsmotorn. Den andra var en heltidspelning som datavetare pÄ Nordstrom, dÀr Lichtner gör liknande arbete bara nu med klÀder.

“I stĂ€llet för att analysera en mĂ„lning analyserar jag en bild av produkten”, sĂ€ger Lichtner. “Men mĂ„nga idĂ©er överförs – vilket Ă€r kul för mig eftersom jag gillar jobbet.”

En representant vid Nordstrom skulle vara med i publiken nÀr Lichtners kohort presenterade sina stenstenprojekt, men inte lyckades den dagen. Lichtner hittade sitt jobb genom att nÄ ut till nÄgon pÄ företaget pÄ egen hand. Under en öl diskuterade de Lichtners toppsten och nya sÀtt som företaget införlivade big data. NÄgra veckor senare gick Lichtner in för en formell intervju. NÀr de frÄgade honom om han hade nÄgon relevant erfarenhet var han redo: han förklarade sitt huvudstenprojekt och visade intervjupanelen hur det fungerade. De erbjöd honom ett jobb nÄgra dagar senare.