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「ファビオ・バスケスとともに、ラテンアメリカでデータサイエンスの開拓を行う」

Leading with Dataの今回の記事では、物理学者出身でコンピュータエンジニア兼データサイエンティストのFavio Vazquezに焦点を当てます。物理学修士号を持ち、宇宙論に深い関心を持つFavioは、H2O.aiに新たなビジネスを2,000,000ドル以上もたらすだけでなく、ラテンアメリカで20以上の顧客を獲得するのにも重要な役割を果たしました。物理学、計算、そしてインパクトのあるデータサイエンスの舞台の交差点において、Favioの旅路を探求し、深遠な洞察に迫ります。このエピソードのLeading with Dataは、Spotify、Google Podcasts、Appleなど、人気のあるプラットフォームで聴くことができます。お好きなプラットフォームを選んで、洞察に満ちたコンテンツをお楽しみください！ Favio Vazquezとの対話からの重要な洞察データサイエンスへの移行は、科学計算の背景を持つ人々にとって予期せぬものですが、報酬があります。データサイエンスのキャリアには、技術的専門知識とビジネスの勘がバランスよく求められ、実践的な経験が重視されます。生成AIはデータサイエンスの未来を変えることになりますが、機械学習の基礎は依然として重要です。データサイエンティストは競争力を維持し、革新的であるために、継続的な学習と業界のトレンドについての最新情報に優先度を置かなければなりません。 AIやデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちたディスカッションをするため、ぜひ次回のLeading with Dataセッションにご参加ください！それでは、Favio Vazquezがセッションで質問した内容と、彼がどのように回答したかを見ていきましょう！データサイエンスの旅はどのように始まりましたか？私のデータサイエンスへの旅はまったく偶然でした。私はベネズエラ出身で、宇宙論と天体物理学に深い関心を持ちながら、物理学とコンピュータエンジニアリングを追求しました。私は物理学における計算の重要性の増大を予測しましたので、プログラミングや大規模な計算問題について学ぶことになりました。実際のデータサイエンスへの初めての触れは、データ解析を行う必要があったインターンシップの中で経験しました。科学的な観点からは機械学習には馴染みがありましたが、それをビジネスに応用することは新しいテリトリーでした。この経験が私の興味を引き、データマイニングと機械学習の探求を始め、それが私のデータサイエンスキャリアの始まりとなりました。メキシコでのデータサイエンスエコシステム構築の初期の課題は何でしたか？メキシコに移住した際に、ラテンアメリカでのデータサイエンスコミュニティの構築の必要性を感じました。このビジョンを共有する他の人々と共に、カンファレンスの開催、知識の共有、地域の専門家とのつながりの形成を始めました。私たちは実質的に、ラテンアメリカでの最初のデータサイエンティストの波のための土台を築いていました。グローバルなトレンドに遅れないために、VoAGI、Towards Data…

「ラジャン・セトゥラマンと一緒にデータ分析リーダーになる」

このLeading with Dataのエピソードでは、Rajan Sethuraman、LatentView AnalyticsのCEOが、Accentureから急成長するアナリティクス企業をリードするまでの経歴について話します。彼は、LatentViewの変革における課題を強調し、生成AI、人材獲得、地理的拡大を重要視しています。Rajanは、データアナリティクスのキャリアを始める人々に対する洞察を共有しています。このLeading with Dataのエピソードは、Spotify、Google Podcasts、Appleなどの一般的なプラットフォームで聴くことができます。 Rajan Sethuramanとの対話からの主な洞察アナリティクス企業は実行から戦略的提携への転換が重要であり、顧客価値の向上に不可欠です。人材獲得は技術的、数学的、ビジネススキルの組み合わせを重視し、持続的な学習の文化を育成する必要があります。生成AIはアナリティクスを革新し、個別化された効率的なソリューションの可能性を提供しています。戦略的な地理的拡大と非組織的成長は、アナリティクス企業が市場到達を広げ、能力を強化する上で重要です。データアナリティクス市場の急速な成長により、企業は新興のトレンドに適応し、隣接する機会を探求する必要があります。 AIおよびデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論をする、今後のLeading with Dataセッションに参加しましょう！今度は、セッションでRanjan Sethuramanがした質問と彼の回答について見てみましょう！アナリティクスとデータサイエンスへの道のりはどのように始まりましたか？私は、Accentureで20年以上、KPMGで1年以上の経験を経て、2016年6月にLatentView Analyticsに入社しました。私がLatentViewに惹かれたのは、経営コンサルティングのバックグラウンドとデータアナリティクスへの経験を組み合わせて、人材獲得や予測モデリングを通じた分析を行う点です。このビジネスコンサルティングとアナリティクスの融合が、私をLatentViewに引きつけた要素であり、ここで複雑なビジネスの問題にデータアナリティクスを活用して取り組んでいます。…

「仕事の未来を形作る：メタのアーピット・アガルワールからの洞察」

COVID-19パンデミックは職場を変革し、リモートワークが持続的な標準となっています。このLeading with Dataのエピソードでは、MetaのArpit Agarwalが、未来の仕事にはバーチャルリアリティが関与し、対面での経験と同じような遠隔協業が可能になることを説明しています。Arpitは自身の旅からの洞察を共有し、製品開発の初期段階での分析の課題や重要な瞬間を強調しています。このエピソードのLeading with DataはSpotify、Google Podcasts、およびAppleなどの人気プラットフォームで聴くことができます。お気に入りのプラットフォームを選んで、洞察に富んだコンテンツをお楽しみください！ Arpit Agarwalとの対話からの重要な洞察将来の仕事は、遠隔協業のためのバーチャルリアリティにかかっている。データサイエンスチームの立ち上げは、イノベーションとビジネスへの影響を促進する。製品開発の早い段階では、内部テストとフィードバックを使用して品質に重点を置くデータサイエンス。データサイエンスの採用には、技術力、問題解決能力、強い人柄が必要。データサイエンスのキャリア成長には、広範な探求後の専門的な専門知識が求められる。 AIとデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論のために、私たちの今後のLeading with Dataセッションに参加しましょう！さて、Arpit Agarwalがキャリアの旅と業界経験について回答した質問を見てみましょう。 COVID-19パンデミックは私たちの働き方にどのような変化をもたらしましたか？パンデミックは私たちの働き方の基盤を根本的に変えました。私たちはオフィス中心の環境から、新たな現実としてリモートワークを受け入れるようになりました。オフィスへの復帰方針を導入しても、多くの労働力は引き続きリモートで働くことになるでしょう。課題は、生産性を維持し、かつてオフィス内で構築されたつながりを促進することにあります。現在のツールでは、対面での経験を再現するのには限界があります。そこでMetaのビジョンが活躍します。私たちは、仮想空間内で一緒に働いている感覚を提供する製品の開発に取り組んでいます。お互いのボディランゲージを理解し、効果的に協力することができます。大学からデータサイエンスのリーダーになるまでの旅を教えていただけますか？私の旅はBITS…

ドクター・スワティ・ジャインとともにアナリティクスの力を解き放つ

このLeading with Data エピソードでは、経験豊かなリーダーであるDr. Swati Jainと一緒に、分析の風景を探求します。Dr. Jainは20年以上の経験を誇るベテランであり、データサイエンスの常に進化する世界における貴重な洞察を提供します。彼女のキャリア、リーダーシップの哲学、および業界の未来を形作る新興トレンドについてさらに詳しく知るために読み続けてください。このLeading with DataのエピソードはSpotify、Google Podcasts、およびAppleなどの人気プラットフォームでご視聴いただけます。お好きなプラットフォームを選んで、洞察に満ちたコンテンツをお楽しみください！ Dr. Swati Jainとの会話からの重要な洞察知的好奇心が成功するデータサイエンスのキャリアを後押しする。適応性と持続的な学習は、さまざまなデータサイエンスの領域を航海するために重要。データサイエンスのリーダーは、問題を深く理解し、情熱的なチームとの協力、そしてソリューションの簡素化によって優れた結果を出す。 COVID後の体系的なアプローチは、データインフラの構築を優先し、重要な業界トレンドとなっている。生成型AIの間近の主流化は、産業全体でさまざまな応用を約束している。データサイエンスや生成型AIのキャリアに進出する人にとっては、持続的な学習とテクノロジーの最新情報が不可欠。コーディングはただの一面であり、データサイエンスのキャリアには、ドメインの専門知識やプロジェクト管理など、広範なスキルセットが求められる。 AIおよびデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論のために、私たちの今後のLeading with Dataセッションにご参加ください！さて、Dr. Swati Jainの重要なAIに関する質問に対する回答を見てみましょう！どのようにしてデータ分析のキャリアをスタートさせましたか？…

アレクサ・ゴルディッチとともにAIキャリアを築く

In this episode of Leading with Data, we have Aleksa Gordić with us. He is a self-taught enthusiast who transitioned from electrical engineering to…

「アニマ・アナンドクマールとともにAIを使用した科学の探求」

アニマ・アナンドクマールと一緒にAIと科学的なブレークスルーの世界への魅惑的な旅に参加しましょう。この魅力的なポッドキャストでは、カリフォルニア工科大学の尊敬されるブレン教授であり、NVIDIAのAI研究のシニアディレクターであるアナンドクマールは、AIの考え方の基礎、その異分野への影響、そして画期的なテンソルメソッドについての洞察を共有しています。天候の課題に取り組むことから科学におけるAIの役割まで、彼女はAIの影響の複雑な景色を簡略化します。アナンドクマールの専門知識が科学的探求のAIの未来を形作る方法を探ってみましょう。 Leading with Dataのこのエピソードは、Spotify、Google Podcasts、およびAppleなどの名だたるプラットフォームで利用できます。興味深いコンテンツに関わるためにお好みのプラットフォームを選択できます。アニマ・アナンドクマールとの対話から得られた重要な洞察言語モデルの進歩にもかかわらず、アルゴリズム思考はAIの進化において重要です。アニマ・アナンドクマールの異分野のバックグラウンドは、彼女のAI研究へのアプローチに大きな影響を与えています。アナンドクマールの博士課程中に開発されたテンソルメソッドは、教師なし学習において計算効率が高く、幅広い応用があります。 AIと数値計算の交差点は急速に進化しており、さまざまな科学的領域で大きなポテンシャルを持っています。 My Dojoや類似のベンチマークは、AIがオープンな環境で学習し意思決定するための舞台を設定します。将来の研究者が有意義な貢献をするためには、AIと機械学習の基礎知識が必要です。気候モデリングや量子化学など、一部の最も要求の厳しい科学的問題は、現在の計算能力に制限されています。異分野の協力は、AIを用いた複雑な科学的課題に取り組むために重要です。次回のLeading with Dataセッションに参加し、AIとデータサイエンスのリーダーたちとの洞察に満ちた議論に身を投じましょう！さて、アニマ・アナンドクマールからの質問と彼女の回答について見てみましょう。アルゴリズム思考はAIの未来をどのように形作るのでしょうか？アルゴリズム思考とは、手順のフレーミングと、それぞれの手順が他の手順よりも効率的かどうかを決定することです。言語モデルがコーディングにおいて向上しても、アルゴリズム思考は依然として重要です。私たちはそれらをガイドし続けるからです。アセンブリ言語から高レベルの言語への移行に伴い、私たちはより高レベルな抽象化へと進んでいます。現在の課題は、エラーの発生しやすいAIツールを効果的に示すことと、それらをより堅牢にするための研究を行うことです。データサイエンスへの興味を掻き立てた幼少期からの洞察を共有していただけますか？私は学びと探求を奨励してくれた家族で育つという幸運を持っていました。私の母は私たちのコミュニティで最初のエンジニアの一人であり、祖父は数学の教師でした。彼らは私に性別差別なく数学と科学への愛を植え付けました。私の両親の小規模な工場では、自動車部品の製造におけるコードの物理的な影響を目の当たりにしました。この実践的な学びと異分野の考え方は、貴重なものでした。なぜ博士課程中にネットワークセンサーとテンソルに特化することになったのですか？…

「2023年7月のAIボイスチェンジャーツールのトップ10」

ボイスチェンジングソフトウェアは、ユーザーがリアルタイムで声を変更したり、事前に録音された音声を変更したりすることができるAIアプリケーションの一種ですこれらのソフトウェアソリューションは、声のピッチや速度を変えたり、ユーザーの声を有名人など他の誰かや何かに変換したりするなど、さまざまな効果を提供します

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