「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」

ファビオ・バスケスとともに、美容とファッションの分野で鮮やかな記事を執筆するビューティーとファッションの専門家

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。

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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！

• In Japanese 「可視化フレームワークの種類」
• 「Ego-Exo4Dを紹介：ビデオ学習とマルチモーダルパーセプションに関する研究をサポートするための基礎データセットとベンチマークスイート」
• 2024年にデータアナリストになるための学習パス

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 Science、Analytics Vidhyaなどのプラットフォームに頼るようになりました。当時は利用できるリソースはほんのわずかでした。

学界から一流のデータサイエンスのキャリアへの転換はどのようになりましたか？

転換は徐々に行われました。物理学修士号を取得する間、私はすでに楽しみとしてデータサイエンスのプロジェクトに取り組んでいました。しかし、メキシコにおけるデータサイエンスの専門知識への需要が高まり、企業から共同作業の依頼があり始めました。最終的に、物理学の博士号を取得し、データサイエンスのキャリアに完全に取り組むことを決めました。この決断により、メキシコで最大手の企業のいくつかと協力し、彼らのデータサイエンス能力の確立に戦略的な役割を果たしました。

どのようなプロジェクトに取り組み、それらがあなたのキャリアを形作りましたか？

私はさまざまなプロジェクトに取り組み、顧客の行動を予測したり、店舗の最適な場所を見つけたり、銀行のリスクを評価したりしてきました。これらの経験により、私はジェネラリストになり、現在のH2O.aiでの役割に役立っています。私はさまざまな産業のプロジェクトを担当しています。新しく始める人へのアドバイスは、データサイエンスの特定の領域に特化することです。あまりにも多くのことをしようとすると、専門家として認識されるのは難しいです。

H2O.aiでのあなたの役割はどのように進化しましたか？

H2O.aiでは、私の役割はエンドツーエンドであり、デモや概念実証などのプリセールス活動だけでなく、お客様と密接に連携してAIツールを統合し、モデルを構築し、データサイエンス戦略を開発することも含まれています。これにより、さまざまな産業のニーズとAIの効果的な適用方法について広く理解することができました。私は将来、より戦略的なリーダーシップの役割を担い、データサイエンスとAIの分野でチームを成功に導くことが私の目標です。

データサイエンスの将来とあなたのキャリアパスについての考えは何ですか？

生成AIが現在の話題ですが、次の数年間はこの分野で主導的な役割を果たすと私は信じています。しかし、古典的な機械学習モデルはまだすぐには陳腐化しません。私のキャリアについては、より戦略的な役割に進出し、広範な経験を活かしてチームをリードし、データサイエンスを通じて企業の変革を支援することを目指しています。また、最新のトレンドについては、研究論文を読んだり、カンファレンスに参加したり、業界の報告書を追ったりすることの重要性も強調しています。

まとめ

Favio Vazquezの経歴は、データサイエンスの勉強から成功したキャリアへの道筋がどのように自然に進んだかを示しています。彼のH2O.aiでの役割は、データサイエンスの未来を形作ることへの彼の献身を強調しています。Generative AIに関する興奮が高まる中、Favioは古典的な機械学習の重要性を強調しています。

AI、データサイエンス、GenAIに関するより魅力的なセッションをお楽しみいただくために、Leading with Dataで私たちと一緒にご期待ください。

こちらで今後のセッションをご確認ください。

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