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

『ドクター・スワティ・ジャインと共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。

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Dr. Swati Jainとの会話からの重要な洞察

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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！

• なぜハイプが重要なのか：AIについて現実的な考え方が必要
• 「AIアシスタントと共に気候変動に備える」
• 「新時代のAI/MLのためのソフトウェア/ハードウェアアーキテクチャをどのように共同設計するか？」

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？

私はあらかじめデータ分析の世界に入る計画は持たずに生活に取り組みましたが、常に知的に刺激的なキャリアを求めていました。経済学の学術的な背景と、DSP Merrill Lynchでのインターンシップ（私はインドの債券市場のイノベーションに取り組んでいた）が、私の研究と分析への関心の基盤を築きました。私はDSP Merrill Lynchからの営業の仕事のオファーを辞退し、知的に魅力的なものを追求することを選びました。この選択により、私はErnst & Youngで働きながら博士号を取得することになり、統計と価格分析に没頭し、データと数字との関わりが始まりました。

キャリアの早い日々はどのようなもので、さまざまな分野に適応するためにどのようにしましたか？

初期の日々は学びと適応の連続でした。法律会社でのコンテンツ作成からEYの移転価格の財務分析、そして製薬業界での市場調査への転身を経験しました。各領域は異なっており、それぞれの分野の深い理解を必要としました。データの量の大小に関係なく、コアな目標に集中し、意味のある洞察を引き出すことが重要でした。さまざまな分野での多様な経験は、さまざまな分析目的にデータを活用する能力をより適応性の高いものにしました。

リーダーとして、これまでの間に視点がどのように進化しましたか？

私のリーダーシップの視点は、深い問題理解、共同研究、情熱的なチームとの協力を重視し、最適なソリューションを策定するように進化しました。ステークホルダーとのコミュニケーションでのシンプルさを重視することは、成功した採用を保証するために重要であり、最終目標に向けてスタートすることに焦点を当てています。解決策の影響を評価し、重要な変数を正確に考慮して重大な見落としを防ぐことを確実にすることも重要な検討事項です。

データサイエンス業界における現在のトレンドとクライアントとの対話はどのようなものですか？

Post-COVID、クライアントは最初にデータウェアハウスのようなデータ基盤を構築することに重点を置き、分析を優先させています。データエンジニアへの需要は高いままであり、彼らはGenerative AI（JennyAI）向けのデータの準備において重要な役割を果たしています。今では、クライアントとの議論はデジタルトランスフォーメーションとアプリケーション全体にわたるGenerative AIの展開に集中しており、コンテンツ抽出、分類、要約を含むさまざまな用途に広がっています。

産業の将来におけるGenerative AIの役割をどのように考えていますか？

Generative AIは主流化しつつあり、情報検索におけるGoogleと同様に広く使用されるようになると私は考えています。それは産業全体で自動化、作成、生成のために活用されます。テクノロジーが成熟するにつれて、より多くの実装が行われ、産業界はどこで最も効果的であるかを学んでいくでしょう。個人や組織がGenerative AIを活用して自分たちの分野で先を行くためには、それを利用し始めることが重要です。

データサイエンスまたはGenerative AIのキャリアを始める人へのアドバイスはありますか？

まず、自分自身を見つめて何に魅了されるかを確認してください。どの産業や領域で活動したいのかを決め、データと分析の空間で自己教育を行ってください。AIプロジェクトの実装にはコーディングだけでなく、ドメインの理解、プロジェクト管理、さまざまなスキルが必要です。絶え間ない学習への情熱を養い、毎日新しいことを学ぶように自分自身に鍛えてください。このアプローチは、絶えず変化するこの産業で成功するための道筋を築くのに役立つでしょう。

まとめ

Swati Jain博士の物語は、分析の進化を明らかにし、適応性、リーダーシップの細微なニュアンス、新興トレンドに重点を置いています。データサイエンスが体系的な成長を果たす中で、彼女のGenAIと絶え間ない学習に関する見解は、将来を志す専門家にとっての指針として響いています。経験豊富な分析の専門家との洞察に富んだ対話は、進化するデータサイエンスの景色で成功への道筋を照らしてくれます。

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については、Leading with Dataでお楽しみください。

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