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２０２４年にフォローするべきデータサイエンスのトップ１２リーダー

データサイエンスの広がりを見据えると、2024年の到来は、革新を牽引し、分析の未来を形作る一握りの著名人にスポットライトを当てる重要な瞬間として迎えられます。『Top 12 Data Science Leaders List』は、これらの個人の卓越した専門知識、先見のリーダーシップ、および分野への重要な貢献を称えるビーコンとして機能します。私たちは、これらの画期的なマインドの物語、プロジェクト、そして先見の見通しをナビゲートしながら、データサイエンスの進路を形作ると約束された航跡を探求します。これらの模範的なリーダーたちは単なるパイオニアにとどまることはありません。彼らは無類のイノベーションと発見の時代へと私たちを導く先駆者そのものです。 2024年に注目すべきトップ12データサイエンスリーダーリスト 2024年への接近とともに、データサイエンスにおいて傑出した専門知識、リーダーシップ、注目すべき貢献を示す特異なグループの人々に焦点を当てています。『Top 12 Data Science Leaders List』は、これらの個人を認識し、注目することで、彼らを思想リーダー、イノベーター、およびインフルエンサーとして認め、来年重要なマイルストーンを達成することが予想されます。さらに詳細に突入すると、これらの個人の視点、事業、イニシアチブが、さまざまなセクターを横断する複雑な課題に対するメソッドとデータの活用方法を変革することが明らかになります。予測分析の進展、倫理的なAIの実践の促進、または先進的なアルゴリズムの開発など、このリストでハイライトされた個人たちが2024年にデータサイエンスの領域に影響を与えることが期待されています。 1. Anndrew Ng 「AIのゲームにおいて、適切なビジネスコンテキストを見つけることが非常に重要です。私はテクノロジーが大好きです。それは多くの機会を提供します。しかし結局のところ、テクノロジーはコンテクスト化され、ビジネスユースケースに収まる必要があります。」 Dr. アンドリュー・エングは、機械学習（ML）と人工知能（AI）の専門知識を持つ英米のコンピュータ科学者です。AIの開発への貢献について語っている彼は、DeepLearning.AIの創設者であり、Landing AIの創設者兼CEO、AI Fundのゼネラルパートナー、およびスタンフォード大学コンピュータサイエンス学科の客員教授でもあります。さらに、彼はGoogle AIの傘下にある深層学習人工知能研究チームの創設リードでありました。また、彼はBaiduのチーフサイエンティストとして、1300人のAIグループの指導や会社のAIグローバル戦略の開発にも携わりました。アンドリュー・エング氏は、スタンフォード大学でMOOC（大規模オープンオンラインコース）の開発をリードしました。また、Courseraを創設し、10万人以上の学生に機械学習のコースを提供しました。MLとオンライン教育の先駆者である彼は、カーネギーメロン大学、MIT、カリフォルニア大学バークレー校の学位を保持しています。さらに、彼はML、ロボット工学、関連する分野で200以上の研究論文の共著者であり、Tiime誌の世界で最も影響力のある100人のリストに選ばれています。…

「初めてのデータサイエンスプロジェクトに打ち勝つための6つの初心者向けの素晴らしいヒント」

「経験がない状態で初めてのデータサイエンスプロジェクトを始める方法を知ることは難しいかもしれませんここでインサイトを得て、データサイエンスのデビューを成功させましょう！」

「データサイエンスにおける予測の無限の可能性」

データサイエンスの道に足を踏み入れた当初、私の最初の課題は予測でした同時に、私は経済統計学の修士号も取得していました予測に対する最初の印象は…

VoAGI ニュース、12月 13日データサイエンスをマスターするための5つの超便利なチートシート• データサイエンスのためのGoogleのNotebookLMの使用：包括的なガイド

VoAGIで今週は、データサイエンス、確率・統計、SQL、機械学習、深層学習の基本的なコンセプトを網羅した超お得なチートシートのコレクション • エクスプローラーLMの機能、制限、研究者や科学者にとって必要な高度な機能についての探求 • そして、さらにたくさんの内容をお届けします！

NEWS

「2024年を定義する7つのデータサイエンス＆AIのトレンド」

約1年前のこの時期に、私は2023年にAIで大きなトレンドになると思われることについての意見記事を投稿しましたその7つのアイデアのうち、私はすべて正しかったと思います生成的AIが流行りましたし、採用と解雇も乱れました...

2024

就職を助けることができる5つの珍しいデータサイエンスのスキル

この記事は、雇用されるのに役立つあまり一般的ではないデータサイエンスのスキルについてのものですこれらのスキルは技術的な仕事ほど一般的ではありませんが、間違いなく開発する価値があります

Career Advice

2024年にフォローすべきトップ10のデータサイエンスYouTubeチャンネル

イントロダクションデータサイエンスは、プログラミング、統計学、ドメインの専門知識を組み合わせてデータから洞察力と知識を引き出す急速に成長している分野です。オンラインコース、教科書、ブログなど、データサイエンスを学ぶための多くのリソースが利用可能です。この記事では、無料のデータサイエンス学習を提供するYouTubeチャンネルに焦点を当てます。これらのデータサイエンスYouTubeチャンネルは、キャリアのスタートや既存の知識の補完に最適な方法です。コンテンツの品質、人気、カバーされるトピックの幅に基づいて、トップ10のYouTubeチャンネルを選びました。これらのチャンネルは、データサイエンスの概念やツールに関する講義、チュートリアル、デモを提供しています。さあ、無料のデータサイエンス学習のためのトップ10のYouTubeチャンネルのリストを見ていきましょう！ 3Blue1Brown @3blue1brown | 5.62Mの購読者 | 150本の動画複雑な数学の問題が理解できないとお困りですか？3Blue1Brownがおすすめです！Grant Sandersonによって作成されたこのYouTubeチャンネルは、難解な概念を理解しやすく、エンターテイニングな方法で説明するためにアニメーションを使用しています。 5.6百万人以上の購読者と3.75億回の視聴数を誇る3Blue1Brownは、数学を学びたい人やディープラーニングのアルゴリズムの仕組みを理解したい人にとっての頼りになるリソースとなっています。 3Blue1Brownは、乾燥した講義や混乱する方程式ではなく、アニメーションを使って数学を生き生きとさせます。Grantの魅力的なビデオは、線型代数や微積分などの複雑なトピックを明確で追いやすい方法で説明します。彼はまた、物理学やコンピュータ科学の他の分野にも深入りし、3Blue1Brownはこれらの分野に興味がある人にとっても幅広いリソースとなっています。数学の宿題に苦しむ学生や、あなたの周りの世界についてもっと学びたい人にとって、3Blue1Brownは素晴らしい始まりの場所です。チャンネルにアクセスして、Grantの素晴らしいビデオをチェックしてみませんか？数学を学ぶことがどれだけ楽しいかに驚くかもしれません！このデータサイエンスのYouTubeチャンネルを見るには、ここをクリックしてください。 Joma Tech @jomakaze | 2.27Mの購読者 | 98本の動画データサイエンスのプロフェッショナルで、キャリアパスのナビゲーションや業界のトレンドに洞察を求めていますか？Joma…

「2024年のデータサイエンティストにとってのトップ26のデータサイエンスツール」

イントロダクションデータサイエンスの分野は急速に進化しており、最新かつ最もパワフルなツールを活用することで、常に最先端に立つことが求められます。2024年には、プログラミング、ビッグデータ、AI、可視化など、データサイエンティストの業務のさまざまな側面に対応した選択肢が豊富に存在します。この記事では、2024年のデータサイエンスの領域を形作っているトップ26のデータサイエンスツールについて探っていきます。データサイエンティストのためのトップ26のツールプログラミング言語によるツール 1. Python Pythonは、そのシンプルさ、多様性、豊富なライブラリエコシステムのため、データサイエンティストにとって必須の言語です。主な特徴：豊富なライブラリサポート（NumPy、Pandas、Scikit-learn）。広範なコミュニティと強力な開発者サポート。 2. R Rは統計プログラミング言語であり、データ分析と可視化に使用され、頑健な統計パッケージで知られています。主な特徴：包括的な統計ライブラリ。優れたデータ可視化機能。 3. Jupyter Notebook Jupyter Notebookは対話型のコンピューティング環境であり、データサイエンティストがライブコード、数式、可視化、ナラティブテキストを含むドキュメントを作成し共有することができます。主な特徴：複数の言語（Python、R、Julia）のサポート。インタラクティブで使いやすい。…

「データサイエンスプロジェクトのための8つのGitHubの代替品」

イントロダクション GitHubの鳥かごから自由になる準備はできていますか？ GitHubは長い間、コード管理の信頼できるパートナーでしたが、データサイエンスプロジェクトの固有のニーズに特化した代替プラットフォームの広大な景色を探索する時が来ました。これらのプラットフォームの主な特徴は、大規模なデータセットを簡単に処理できること、Jupyterノートブックがシームレスに統合されること、そしてコラボレーションが楽になることです。データサイエンスプロジェクトにおけるGithubの代替案トップ8を見てみましょう！ GitHubの代替案を検討する理由 GitHubは間違いなく強力なプラットフォームですが、データサイエンスプロジェクトにはいくつかの制限があります。その主な欠点の1つは、大規模なデータセットのサポートが不足していることであり、大量のデータを扱うデータサイエンティストにとっては大きな障害となる場合があります。さらに、GitHubはコードのバージョニングとコラボレーションに焦点を当てているため、データサイエンスチームの特定のニーズを十分に満たすことができないことがあります。データの管理と分析に高度な機能を必要とすることが多いデータサイエンスチームにとっては、もう少し進んだ機能が必要です。これらの問題に取り組むために、データサイエンスのプロジェクトにはこれらのGitHubの代替案を検討することができます！ Bitbucket Bitbucketは、データサイエンスプロジェクトに特化したさまざまな機能を提供する人気のあるGitHubの代替案です。Jupyterノートブックとのシームレスな統合を提供し、データサイエンティストが簡単にノートブックを共有して共同作業することができます。Bitbucketは大規模なデータセットの堅牢なサポートも提供しており、データ集中型のプロジェクトには優れた選択肢です。このGitHubの代替案でデータサイエンスプロジェクトを始めるためには、ここをクリックしてください。 GitLab GitLabは、データサイエンスプロジェクト向けの包括的な機能セットを提供するGitHubの強力な代替案です。組み込みの継続的インテグレーションと展開機能を提供し、データサイエンティストがワークフローを自動化しやすくしています。GitLabはデータのバージョニングやデータの系統のような高度なデータ管理機能も提供しており、データサイエンスプロジェクトにおける再現性と追跡性の担保に不可欠です。 GitLabを探索するためには、ここをクリックしてください。 SourceForge SourceForgeは、オープンソースソフトウェア開発に広く利用されてきた歴史のあるプラットフォームです。他の代替案と比べると洗練されたレベルは提供していませんが、SourceForgeはデータサイエンスプロジェクトのホスティングと管理のための信頼性のある簡単なソリューションを提供しています。バージョン管理、問題追跡、およびコラボレーションの機能を提供しており、小規模なデータサイエンスチームに適しています。このGitHubの代替案をデータサイエンスプロジェクトに探索するためには、ここをクリックしてください。 GitKraken GitKrakenは、データサイエンスプロジェクト向けの使いやすいインターフェースとさまざまな機能を提供する人気のあるGitクライアントです。JupyterノートブックやRStudioなどの人気のあるデータサイエンスツールとのシームレスな統合を提供し、データサイエンティストがプロジェクトを管理しやすくしています。また、GitKrakenはバージョン管理履歴から洞察を得るための高度な可視化機能も提供しています。このGitHubの代替案でプロジェクトを始めることができます！ここをクリックしてください。 AWS CodeCommit AWS CodeCommitは、Amazon Web Servicesが提供する完全に管理されたソースコントロールサービスです。Amazon…

アジャイルなデータサイエンスプロジェクト管理を通じてAIコストを制御する

データサイエンスの世界は複雑で、予算的な制約を超える隠れたコストがありますデータサイエンティストは、どんな組織に対しても重要な投資です残念ながら、アイドル状態などの非効率さ…

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