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「ChatGPTでより説得力を持つようになろう」

「影響力」（ロバート・チャルディーニ著）という本の中にある強力な心理学の原理を、これらのChatGPTのプロンプトを使って直接あなたのビジネスに適用してください

ChatGPTで説得力を高めましょう

このChatGPTのプロンプトを使って、Robert Cialdiniの書籍「Influence」で説明されている強力な心理学の原理を直接ビジネスに適用してください

PlotlyとPandas：効果的なデータ可視化のための力の結集

昔々、私たちの多くがこの問題にぶつかったことがありましたもし才能がないか、前もってデザインのコースを受講したことがなければ、視覚的なものを作ることはかなり困難で時間がかかるかもしれません…

「月に10000ドルを稼ぐために私が使用するAIツールとスキル—デタラメなことはありません」

そして、AIを活用して収益を最大化する方法を見つけてください

Artificial Intelligence

「サポートベクトルマシンの優しい入門」

「分類のためのサポートベクターマシンの理解ガイド：理論からscikit-learnの実装まで」

Machine learning

サポートベクターマシンへの優しい入門

「分類のためのサポートベクトルマシン理解ガイド理論からscikit-learnの実装まで」

Machine learning

「マイクロソフトのシニアデータサイエンティストの成功ストーリー」

イントロダクション現代のデジタル時代において、データの力は否応なく認められており、その潜在能力を引き出すスキルを持つ人々が技術の未来を形作る中でリードしています。その中でも、データサイエンスの領域において卓越した人物、ニルマル氏は、世界でも屈指のテクノロジー企業であるマイクロソフトでシニアデータサイエンティストとして活躍しているビジョンを持つ人物です。運命に挑み、才能と献身の結晶であるニルマル氏は、謙虚な出自から始まる変革の旅に乗り出し、マイクロソフトでシニアデータサイエンティストとしてのキャリアの頂点に上り詰めました。彼の急速な昇進は、データサイエンティスト志望者だけでなく、夢と偉大さを実現するための決意を持つすべての人々にとっても、インスピレーションを与える成功物語となっています。この成功物語の記事では、ニルマル氏のキャリアに焦点を当て、彼の非凡なキャリアを形作った重要なマイルストーン、課題、勝利を追跡します。彼が主導した画期的なプロジェクト、もたらした変革の影響、そして彼が学んだ貴重な教訓を探求します。ニルマル氏の物語を通じて、データサイエンスの絶えず進化する世界で成功するために必要な特性とマインドセットを発見します。会話を始めましょう！ AV: キャリアの軌跡、教育の背景を強調し、最初のデータサイエンティストの仕事を得るのにどのように役立ちましたか？ニルマル氏: 私のキャリアの軌跡は常に一直線ではありませんでした。私たち一人ひとりにはそれぞれの物語があり、それらがすべて興味深いことでしょう。私の物語はこちらです。私はネパールでITエンジニアの学士号を取得しました。2007年にアメリカ合衆国に移住し、修士号を取得しました。修士課程を修了した後、私は米国陸軍に参加しました。はい、非常に普通ではないと思われるかもしれません。2009年ごろのアメリカでの大不況（ちょうど私の卒業年でもありました）により、特に留学生にとっては就職市場が非常に悪い状況でした。米国陸軍による特別なパイロットプログラムがあり、私は必要な手続きをすべて経て軍務員になることができました。子供の頃から軍に入隊することに対する情熱がありました。それを実現する方法です。軍務中、私はMBAを取得しました。2014年、最初の兵役契約が終了した後、私は米国陸軍を退役しました。同年、私は初めてのデータ役職として、海軍省の連邦政府職員としてサイバーセキュリティアナリストとしての仕事を得ました。この仕事をしている間にデータサイエンスの修士号を取得しました。データアナリストとしての経験を積み、学術的な資格とデータサイエンスのスキルを身につけた後、2018年にウェルズ・ファーゴ銀行でデータサイエンティストの役職で私の最初の役職に就きました。それ以来、データサイエンスに従事しており、現在はマイクロソフトのシニアデータサイエンティストとして働いています。 AV: データを使用して実世界の問題を解決し、ビジネスや製品戦略に与えた影響について教えていただけますか？ニルマル氏: たくさんの例があります。まず、私たちはデータサイエンティストの役職に就かなくても、データの問題を解決するために取り組むことができます。そんな誤解があります。私たちはデータアナリスト、データエンジニア、ビジネスアナリストなど、データを扱うさまざまな役職で働くことができます。私は主にサイバーセキュリティの領域で働いています。私たちの主な焦点の2つは、調査と検出です。サイバーセキュリティの問題に取り組む際に非常にポピュラーな問題の1つは、異常検知です。私はデータサイエンスチームで異常検知システムを構築し、セキュリティアナリストが注目すべきイベント/アラートに費やす時間を節約するのを助けました。その影響は彼らの時間とリソースの節約にあります。 AV: データサイエンスを使用して解決した最も困難な問題は何でしたか？問題にどのように取り組みましたか？結果はどうでしたか？ミスター・ニルマル: 私が一番難しいと感じる問題はまだ解決されていないと言ってもいいでしょう。私たちは非常に革新的なAIの世界に生きているため、敵対者が今まで以上に最先端のツールを持っていることを常に意識しなければなりません。しかし、興味深い問題をひとつ挙げるとすれば、ユーザーの行動分析、またはユーザーエンティティの行動分析とも呼ばれるもので、業界では広く知られているUEBAと呼ばれるものです。UEBAは、通常の基準から逸脱するユーザーのアクティビティを特定することで脅威を発見するタイプのサイバーセキュリティ機能です。簡単な例: A地点からよくログインしているユーザーが、突然B地点からログインしているアクティビティが観測されます。これは旅行に関連するものかもしれませんが、それでも通常の行動から逸脱しているため、正常性対悪意性を確認するために調査する必要があります。UEBAの最も難しい部分は、基準を理解し作成することです。データ駆動の洞察 AV: テクニカルでない利害関係者に複雑なデータ駆動の洞察を伝える必要があった場面のストーリーを共有していただけますか？彼らが洞察とビジネスへの影響を理解したことを確認するためにどのような工夫をしましたか？…

AIはデータ専門家の役割にどのような影響を与えるのか？

編集者の注：Alanさんは、6月14日から15日に開催されるODSC Europeのスピーカーです彼の講演「AI時代のデータコミュニケーション」をぜひチェックしてください！2023年のAIとLLMsの潜在的な影響について書くことは、トラブルを招くことを意味しています予測は、黙示録的なものから...

Europe 2023

「ODSC Europe 2023 キーノート：マイクロソフトのヘンク・ブーレマンによるAzureを用いたPyTorchモデルの展開」

「ODSC Europeのバーチャルプログラムの一環として、私たちはMicrosoftのシニアクラウドアドボケートであるヘンク・ブーレマン氏に基調講演をお願いする機会を得ましたヘンク氏の専門分野はAI、Azure、アプリケーション開発です彼はまた、経験豊富なスピーカーでもあり、ユーザーグループでの講演も行っています...」

Europe 2023

「注目すべき8つのトレンディングで新しい大規模言語モデル」

最近、ニュースで大型言語モデル（LLM）についてよく耳にしますもし知らない方がいらっしゃる場合、LLMは大量のテキストデータで訓練される人工知能の一種ですこれにより、ChatGPTのような、しばしば人間が書いたテキストと区別がつかないテキストを生成することができます...

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