Na rastočem področju podatkovne znanosti prihod leta 2024 napoveduje ključni trenutek, saj smo v središču pozornosti usmerili izbrano kohorto svetil, ki spodbujajo inovacije in oblikujejo prihodnost analitike. Seznam 12 najboljših voditeljev podatkovne znanosti služi kot svetilnik, ki slavi izjemno strokovnost, vizionarsko vodstvo in znatne prispevke teh posameznikov na tem področju. Pridružite se nam pri tem raziskovanju prelomnih umov, ko krmarimo po njihovih pripovedih, projektih in vizionarskih pogledih, ki obljubljajo, da bodo oblikovali pot podatkovne znanosti. Ti vzorni voditelji niso le pionirji; poosebljajo avantgarde, ki nas vodijo v dobo neprimerljivih inovacij in odkritij.
Seznam 12 najboljših voditeljev podatkovne znanosti, ki si jih morate ogledati v letu 2024
Ko se približujemo letu 2024, se osredotočamo na značilno skupino posameznikov, ki prikazujejo izjemno strokovnost, vodstvo in pomembne prispevke v znanosti o podatkih. Namen seznama »Top 12 Data Science Leaders List« je priznati in izpostaviti te posameznike ter jih prepoznati kot miselne voditelje, inovatorje in vplivneže, za katere se pričakuje, da bodo v prihodnjem letu dosegli pomembne mejnike.
Ko se poglobimo v podrobnosti, postane očitno, da lahko stališča, podvigi in pobude teh posameznikov spremenijo naše metode in uporabo podatkov pri reševanju kompleksnih izzivov, ki zajemajo različne sektorje. Ne glede na to, ali vključuje napredek v napovedni analitiki, zagovarjanje etičnih praks umetne inteligence ali razvoj najsodobnejših algoritmov. TPosamezniki, izpostavljeni na tem seznamu, bodo leta 2024 vplivali na področje podatkovne znanosti.
1. Andrew Ng
»Današnja umetna inteligenca se veliko ukvarja z iskanjem ustreznega poslovnega konteksta, v katerega se prilega. Rad imam tehnologijo. Odpira veliko priložnosti. Toda na koncu je treba tehnologijo kontekstualizirati in umestiti v primer poslovne uporabe.«
Anndrew Ng je britansko-ameriški računalniški znanstvenik z Strojno učenje (ML) in Umetna inteligenca (AI) strokovnost. Ko govorimo o svojem prispevku k razvoju umetne inteligence, je ustanovitelj DeepLearning.AI, ustanovitelj in izvršni direktor Landing AI, generalni partner pri AI Fund in izredni profesor na oddelku za računalništvo Univerze Stanford. Poleg tega je bil ustanovni vodja raziskovalne skupine za globoko učenje umetne inteligence pod okriljem Google AI – Google Brain. Delal je tudi kot glavni znanstvenik pri Baiduju, kjer je bil mentor skupini AI s 1300 osebami in razvil globalno strategijo podjetja za AI.
G. Anndrew Ng je vodil razvoj MOOC (Massive Open Online Courses) na univerzi Stanford. Ustanovil je tudi Coursero in ponujal tečaje strojnega učenja (ML) več kot 100,000 študentom. Kot pionir na področju strojnega učenja in spletnega izobraževanja je diplomiral na Univerzi Carnegie Mellon, MIT, in Kalifornijski univerzi, Berkeley. Poleg tega je bil soavtor več kot 200 raziskovalnih člankov o strojnem strojenju, robotiki in sorodnih področjih ter prejel značko Tiimejevega seznama 100 najvplivnejših oseb na svetu.
"Umetna inteligenca naj bi naredila vse delo, mi pa igramo igrice, vendar opravimo vse delo in umetna inteligenca igra igre!"
Andrej Karpathy, slovaško-kanadski doktorat iz Stanforda, gradi nekakšen JARVIS v OreոΑӏ. Bil je direktor AI umetne inteligence in Autopilot Vision pri Tesli. Kapatija je navdušen nad globokimi nevronskimi mrežami. Svojo pot je začel iz Toronta z dvopredmetnim študijem računalništva in fizike, nato pa je odšel na študij na Kolumbijo. Tam je delal z Michielom van de Pannejem pri učenju krmilnikov za fizično simulirane figure.
Poleg tega je s Fei-Fei Lijem sodeloval tudi pri doktoratu. v Stanford Vision Lab, kjer je delal na Konvolucijska nevronska mreža in Ponavljajoča se nevronska mreža arhitekture in njihove aplikacije v Obdelava Natural Language in Računalniška vizija in njihovo presečišče. Zasnoval je in bil prvi primarni inštruktor za CS 231n: Konvolucijske nevronske mreže za vizualno prepoznavanje. Je navdušen bloger in razvijalec knjižnic za globoko učenje ter strasten strokovnjak za podatkovno znanost.
Amena Anadkumar je v Mysoreju v Indiji rojena profesorica Bren na Caltechu in je višja direktorica raziskave AI pri NVIDIA. Je vplivna oseba s 159,417 sledilci, njeni raziskovalni interesi pa so obsežno strojno učenje, nekonveksna optimizacija in visokodimenzionalna statistika. Anadkumar ima diplomo na Indijskem inštitutu za tehnologijo (IIT) v Madrasu in Univerzi Cornell in je bil pred tem glavni znanstvenik pri Amazon Web Services. Je štipendistka ACM, IEEE in Fundacije Alfreda P. Solana. Njeno delo pri razvoju nove umetne inteligence pospešuje znanstvene aplikacije umetne inteligence, vključno z znanstvenimi simulacijami, vremensko napovedjo in načrtovanjem zdravil. Prejela je nagrado NeurIPS in ACM Gordon Bell Special Prize for HPC-Based COVID-19 Research.
»Verjamem v prihodnost umetne inteligence, ki spreminja svet. Vprašanje je, kdo spreminja AI? Zelo pomembno je vključiti različne skupine študentov in bodočih vodij v razvoj umetne inteligence.«
Fei-Fei Li je sodirektor na Stanfordskem inštitutu za na človeka osredotočeno umetno inteligenco (AI) in Vision & Learning Lab. Je uvodna profesorica Sequoia na oddelku za računalništvo na Univerzi Stanford. Delala je tudi kot podpredsednica pri Googlu in glavna znanstvenica za AI/ML pri Google Cloud. S svojim dolgoletnim strokovnim znanjem je tesno sodelovala na področjih, kot so kognitivno navdahnjena umetna inteligenca, globoko učenje, strojno učenje, računalniški vid, umetna inteligenca v zdravstvu in več.
Kar zadeva svoje raziskave, je objavila več kot 200 znanstvenih člankov na konferencah in v pomembnih revijah z ustreznih področij. ImageNet, ki ga je razvil Fei-Fei Li, je revolucionaren projekt na zadnjih mejah umetne inteligence in globokega učenja. Poleg tehničnega potovanja je zastavonoša na nacionalni ravni za raznolikost v AI in STEM. Za svoje delo je prejela nagrade, vključno z nagradami revije ELLE 2017 Women in Tech, Global Thinker of 2015, ki jih je izdala Foreign Policy, in prestižno nagrado »Great Immigrants: The Pride of America« fundacije Carnegie leta 2016.
"AI je ojačevalec človeške inteligence in ko so ljudje pametnejši, se dogajajo boljše stvari: ljudje so bolj produktivni, srečnejši in gospodarstvo si prizadeva."
Yann LeCun je s strokovnim znanjem in izkušnjami na področju raziskav, tehničnega svetovanja in znanstvenega svetovanja glavni znanstvenik za umetno inteligenco pri Facebooku. Po vsem svetu je znan po svojem delu na področju mobilne robotike, strojnega učenja, računalniškega vida in računalniške nevroznanosti. LeCun ustanovil konvolucijska omrežja in prispeval k projektom OCR in računalniškega vida z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež. Je ustanovni direktor Centra za podatkovno znanost NYU in je bil vodja raziskovalnega oddelka za obdelavo slik. G. LeCun je eden od glavnih ustvarjalcev DjVu in je leta 2018 prejel Turingovo nagrado od Yoshua Bengia in Geoffreyja Hintona za njun prispevek k poglobljenemu učenju.
LeCun je znan po svojih prispevkih k strojnemu učenju, zlasti po svojih konvolucijskih nevronskih mrežah. Ta biološko navdihnjena omrežja so bila uporabljena za optično prepoznavanje in prepoznavanje rokopisa, kar je ustvarilo sistem za prepoznavanje bančnih čekov. Ta sistem so sprejeli NCR in druga podjetja in obdelal 10 % vseh čekov v ZDA v poznih 1990-ih in zgodnjih 2000-ih.
"Tudi današnja omrežja, za katera menimo, da so precej velika z vidika računalniških sistemov, so manjša od živčnega sistema celo relativno primitivnih vretenčarjev, kot so žabe."
Ian Goodfellow, ameriški računalničar, je znan po svojem raziskovalnem delu na področju strojnega učenja. Deluje kot direktor strojnega učenja pri Applu. Pod nadzorom Andrewa Nga ima diplomo B.S. in M.S. doktorat iz računalništva na univerzi Stanford. Dobil je tudi doktorat znanosti. z Université de Montréal pod mentorstvom Yoshue Bengia in Aarona Courvilla. Če govorimo o svojem prejšnjem delu, je Ian Goodfellow z dolgoletnimi izkušnjami na področju globokega učenja delal kot raziskovalec pri Google Brain. Po tem se je pridružil Open AI (v njihovih prvih letih) in se nato vrnil k Googlovim raziskavam.
Ian Goodfellow je prav tako raziskoval in napisal učbenik »Deep Learning«, ki je postal znan po izumljanju generativnih kontradiktornih mrež. Medtem ko je delal pri Googlu, je ustvaril sistem za samodejno prepisovanje naslovov s fotografij avtomobilov Street View za Google Zemljevide. Poleg tega je Goodfellow izpostavil ranljivosti v sistemih strojnega učenja. Leta 2017 ga je MIT Technology Review prepoznal med 35 inovatorji pod 35 let, leta 2019 pa ga je Foreign Policy uvrstil na seznam 100 globalnih mislecev.
S 127,491 sledilci na LinkedInu je eden od voditeljev podatkovne znanosti, ki mu lahko sledite. Clement Delangue je izvršni direktor in soustanovitelj pri Hugging Face. Je odprtokodna platforma za strojno učenje, kjer lahko raziskovalci po vsem svetu delijo svoje modele umetne inteligence, nabore podatkov in najboljše prakse. Če govorimo o svojem akademskem ozadju, je dokončal Uvod v računalništvo in metodologijo programiranja na Univerzi Stanford. Njegova prva startup izkušnja je bila z Moodstocks, za gradnjo strojnega učenja za računalniški vid, kasneje pa ga je kupil Google. Pred tem je bil soustanovitelj in izvršni direktor VideoNot.es, vodilne platforme za zapisovanje v digitalni dobi. Nato je zgradil oddelek za trženje in rast za Mention – vodilni evropski startup leta 2014. S svojim strokovnim znanjem in znanjem o strojnem učenju je Hugging Face zbral 160 milijonov dolarjev od Sequoie, Coatue, Lee Fixel, Lux, Betaworks, prvih vlagateljev v Instagram in Snapchat. , glavni znanstvenik pri Salesforce, in Kevin Durant.
Z dolgoletnimi izkušnjami in raziskovalnim zanimanjem na področju strojnega učenja, obdelave naravnega jezika, umetne inteligence in programske opreme je Jay Alammar direktor in inženirski sodelavec (obdelava naravnega jezika) pri Cohere. Začel je kot partner na področju inženiringa strojnega učenja in razvijalcem pomaga pri reševanju poslovnih težav z najsodobnejšimi jezikovnimi modeli umetne inteligence in NLP. Zdaj svetuje podjetjem in razvijalcem pri uporabi velikih jezikovnih modelov za reševanje primerov uporabe obdelave jezikov v resničnem svetu. Ima Stanfordsko diplomo iz izobraževanja vodstvenih delavcev, vplivanja in programa pogajalskih strategij. Jay ima tudi angleški tehnološki blog za raziskave in razvoj strojnega učenja, kjer objavlja vse o NLP, strojnem učenju in umetni inteligenci. Jay je pomagal več kot 10,000 učencem pri kompleksnih temah strojnega učenja. Torej, če iščete enega najboljših voditeljev podatkovne znanosti, se lahko zanesete na Jaya Alammarja.
"Umetna inteligenca bo verjetno najverjetneje vodila do konca sveta, toda medtem bodo obstajala odlična podjetja."
Sam Altman je partner Apollo Projects. Prej je delal pri OpenAI kot soustanovitelj in izvršni direktor. Sam Altman je obiskoval univerzo Stanford, a jo je opustil, ne da bi pridobil diplomo. Je eden od voditeljev podatkovne znanosti, znan po Loopt, Y Combinator in OpenAI. Leta 2005, pri 19 letih, je Altman soustanovil Loopt, aplikacijo za družabno mreženje, ki temelji na lokaciji, in si kot izvršni direktor zagotovil več kot 30 milijonov dolarjev tveganega kapitala. Kljub prevzemu s strani Green Dot za 43.4 milijona dolarjev leta 2012 je Loopt imel težave. Altman se je podjetju Y Combinator pridružil leta 2011, leta 2014 pa je postal njegov predsednik in nadzoroval skupno vrednotenje podjetij, kot sta Airbnb in Dropbox, v vrednosti 65 milijard dolarjev. Leta 2016 je svojo vlogo razširil na YC Group. Altman je ustanovil YC Continuity in YC Research, s čimer je financiral zrela podjetja in raziskovalni laboratorij. Leta 2019 je prestopil na mesto predsednika YC, kasneje pa se je osredotočil na Tools For Humanity, podjetje iz leta 2019, ki zagotavlja avtentikacijo s skeniranjem oči in kriptovaluto Worldcoin za preprečevanje goljufij.
"AI bo omogočil veliko bolj personalizirano medicino."
Yoshua Bengio, ki je svetovno znan po svojem strokovnem znanju na področju umetne inteligence, je pionir na področju globokega učenja, nagrajen ze prestižni 2018 A.M. Turingovo nagrado skupaj z Geoffreyjem Hintonom in Yannom LeCunom. Kot redni profesor na Université de Montréal je ustanovil in vodil Mila – Quebec AI Institute. Bengio je višji sodelavec v programu CIFAR Learning in Machines & Brains in znanstveni direktor IVADO. Omeniti velja, da je leta 2019 prejel nagrado Killam in leta 2022 dosegel status najbolj citiranega računalničarja na svetu. Bengio je dejavno vključen v obravnavanje družbenega vpliva umetne inteligence. Tudi on je prispeval k Montrealski deklaraciji za odgovoren razvoj umetne inteligence.
"Podatkovna znanost ni programsko inženirstvo. Veliko se prekriva ... toda trenutno delamo prototipe modelov."
Jeremy Howard je eden od avstralskih voditeljev podatkovnih znanstvenikov, podjetnikov in izobraževalcev. Howard je svojo kariero začel na področju svetovanja pri upravljanju pri McKinsey & Co in AT Kearney, kjer je preživel osem let, preden se je podal v podjetništvo. Prispeval je predvsem k odprtokodnim projektom, pri čemer je imel ključno vlogo pri razvoju programskega jezika Perl, strežnika IMAP Cyrus in strežnika SMTP Postfix. Kot predsednik delovne skupine Perl6-data in avtor RFC-jev je pomembno vplival na razvoj Perla. Howard je v Avstraliji ustanovil uspešna zagonska podjetja: ponudnik e-pošte FastMail (ki ga je kupila Opera Software) in podjetje za optimizacijo cen zavarovanj Optimal Decisions Group (ODG, razvil ChoicePoint). FastMail je bil med pionirji pri omogočanju uporabnikom integracije svojih namiznih odjemalcev. Bil je ustanovni izvršni direktor podjetja Enlitic, prejšnji predsednik podjetja Kaggle, soustanovitelj podjetja Masks4All, ugledni raziskovalec na Univerzi v San Franciscu ter ustanovitelj FastMail.FM in Optimal Decisions; nekdanji svetovalec uprave.
"Pravzaprav bi bil zelo pesimističen glede sveta, če ne bi prišlo do umetne inteligence."
Demis Hassabis je britanski računalničar, raziskovalec umetne inteligence in podjetnik. Je polihistor in vodilna figura umetne inteligence (AI), je znan po svojih revolucionarnih prispevkih na tem področju. Hassabis, rojen leta 1976, je pokazal izjemen talent za šah in postal velemojster pri komaj 13 letih. Ko je prestopil na akademijo, je študiral računalništvo na Cambridgeu. Hassabis je pozneje soustanovil pionirsko podjetje za video igre Elixir Studios. Leta 2010 je ustanovil DeepMind, raziskovalni laboratorij za umetno inteligenco, ki ga je Google kupil leta 2014. Hassabisovo delo pri DeepMindu je vodilo do pomembnega napredka v strojnem učenju, zlasti na področju učenja z globoko krepitvijo. Njegova prizadevanja poudarjajo predanost premikanju meja zmogljivosti umetne inteligence.
V letu 2024 je ključnega pomena ostati v ospredju inovacij na področju podatkovne znanosti, najboljših 12 pa je tistih, ki jim je treba slediti. Ti voditelji, pionirji v analitiki velikih podatkov in strokovnjaki za podatkovno znanost, še naprej oblikujejo krajino s svojimi vizionarskimi vpogledi in revolucionarnimi prispevki. Od krmarjenja po zapletenih algoritmih do izkoriščanja moči strojnega učenja, ti vodje znanosti o podatkih usmerjajo pot v prihodnost. Upoštevanje njihovih navodil nudi neprimerljivo priložnost, da ostanete na tekočem z najnovejšimi trendi in napredkom v znanosti o podatkih, zaradi česar so nepogrešljive figure za vse, ki krmarijo po dinamičnem svetu podatkovne analitike.
