12 年值得关注的 2024 位数据科学领导者

由柏拉图重新发布

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在蓬勃发展的数据科学领域，2024 年的到来预示着一个关键时刻，我们将目光投向了一批推动创新和塑造分析未来的杰出人物。 “12 位数据科学领袖名单”就像一座灯塔，表彰这些人在该领域的卓越专业知识、富有远见的领导力和重大贡献。与我们一起探索突破性思想，我们将浏览他们的叙述、项目和远见卓识，这些都有望塑造数据科学的发展轨迹。这些模范领袖不仅是先驱者，而且是先驱者。他们是引导我们进入一个无与伦比的创新和发现时代的先锋。

12 年值得关注的 2024 名数据科学领导者名单

随着 2024 年的临近，我们重点关注一群独特的个人，他们在数据科学领域展示了卓越的专业知识、领导力和显着的贡献。 “12 位数据科学领袖名单”旨在表彰和关注这些个人，将他们视为思想领袖、创新者和影响者，预计将在来年实现重大里程碑。

随着我们更深入地研究细节，很明显，这些人的观点、事业和举措可以改变我们解决各个领域复杂挑战的方法和数据利用。无论是在预测分析、倡导道德人工智能实践还是开发尖端算法方面取得进展。 ţ此列表中突出显示的个人将在 2024 年影响数据科学领域。

1. 吴恩达

“当今人工智能的许多游戏都在寻找合适的商业环境来适应它。我热爱技术。它带来了很多机会。但最终，技术需要结合实际情况并融入业务用例。”

安德鲁·吴 (Annandrew Ng) 博士是一位英裔美国计算机科学家机器学习（ML）和 DigiOps与人工智能专业知识。谈起他对人工智能发展的贡献，他是DeepLearning.AI创始人、落地人工智能创始人兼首席执行官、AI基金普通合伙人、斯坦福大学计算机科学系兼职教授。此外，他还是谷歌AI旗下深度学习人工智能研究团队Google Brain的创始负责人。他还曾担任百度首席科学家，指导了一个 1300 人的人工智能团队，并制定了公司的人工智能全球战略。

吴安德先生领导了斯坦福大学MOOC（大规模开放在线课程）的开发。他还创立了 Coursera，并向超过 100,000 名学生提供机器学习 (ML) 课程。作为机器学习和在线教育领域的先驱，他拥有卡内基梅隆大学、麻省理工学院和加州大学伯克利分校的学位。此外，他在机器学习、机器人学及相关领域共同撰写了 200 多篇研究论文，并获得了 Tiime 评选的全球 100 名最具影响力人物的徽章。

网站： https://www.andrewng.org

Twitter： @AndrewYNg

Facebook：吴恩达，谷歌学术。

2.安德烈·卡帕蒂

“我们本来应该让人工智能做所有的工作，然后我们玩游戏，但我们做所有的工作，人工智能却在玩游戏！“

安德烈·卡帕蒂 (Andrej Karpathy) 是一位来自斯坦福大学的斯洛伐克-加拿大裔博士持有者，他正在 Oремай 开发一种 JARVIS。他曾担任特斯拉人工智能和自动驾驶视觉部门的总监。 K冷漠对深度神经网络充满热情。他从多伦多开始了他的旅程，主修计算机科学和物理双学位，之后前往哥伦比亚大学继续深造。在那里，他与 Michiel van de Panne 合作学习物理模拟人物的控制器。

此外，他还与李飞飞一起攻读博士学位。在斯坦福大学视觉实验室，他在那里从事卷积神经网络和递归神经网络架构及其应用自然语言处理和计算机视觉以及他们的交集。他设计了 CS 231n：用于视觉识别的卷积神经网络，并且是该课程的第一位主要讲师。他是一位热情的博主和深度学习库的开发人员，也是一位充满热情的数据科学专家。

网站： https://karpathy.ai

Twitter： @卡帕蒂

3.阿梅娜·阿纳德库玛

Amena Anadkumar 出生于印度迈索尔，是加州理工学院的布伦教授，现任 NVIDIA 人工智能研究高级总监。她是一位拥有 159,417 名粉丝的影响者，她的研究兴趣是大规模机器学习、非凸优化和高维统计。 A纳德库马尔拥有印度理工学院 (IIT) 马德拉斯分校和康奈尔大学的学位，此前曾是 Amazon Web Services 的首席科学家。她是 ACM、IEEE 和 Alfred P. Solan 基金会的院士。她在开发新型人工智能方面的工作加速了人工智能的科学应用，包括科学模拟、天气预报和药物设计。她因基于 HPC 的 COVID-19 研究而荣获 NeurIPS 和 ACM Gordon Bell 特别奖。

网站： https://www.eas.caltech.edu/people/anima

Twitter： https://twitter.com/AnimaAnandkumar

4.李飞飞

“我相信人工智能的未来将改变世界。问题是，谁在改变人工智能？让不同群体的学生和未来的领导者参与人工智能的发展非常重要。”

李飞飞是斯坦福大学以人为中心的人工智能 (AI) 研究所和视觉与学习实验室的联合主任。她是斯坦福大学计算机科学系的首任红杉教授。她还曾担任谷歌副总裁和谷歌云人工智能/机器学习首席科学家。凭借多年的专业知识，她在认知启发人工智能、深度学习、机器学习、计算机视觉、医疗保健人工智能等领域密切合作。

就她的研究而言，她已在相关领域的会议和重要期刊上发表了 200 多篇科学文章。 ImageNet 由李飞飞开发，是人工智能和深度学习最新领域的一个革命性项目。除了技术之旅之外，她还是国家层面人工智能和 STEM 多样性的旗手。她因其工作而获得奖项，包括 ELLE 杂志 2017 年科技女性奖、《外交政策》2015 年全球思想家奖以及 2016 年卡内基基金会著名的“伟大的移民：美国的骄傲”奖。

斯坦福大学简介： https://profiles.stanford.edu/fei-fei-li/

Twitter： @drfeifei

5. 扬·乐昆

“人工智能是人类智慧的放大器，当人们更聪明时，更好的事情就会发生：人们更有生产力、更快乐，经济也会蓬勃发展。”

Yann LeCun 是 Facebook 的首席人工智能科学家，拥有研究、技术咨询和科学建议方面的专业知识。他因其移动机器人、机器学习、计算机视觉和计算神经科学工作而闻名于世。 L易存创建了卷积网络，并为使用卷积神经网络的 OCR 和计算机视觉项目做出了贡献。他是纽约大学数据科学中心的创始主任，并曾任图像处理研究部门的负责人。 LeCun 先生是 DjVu 的主要创始人之一，并因其对深度学习的贡献而于 2018 年获得 Yoshua Bengio 和 Geoffrey Hinton 颁发的图灵奖。

LeCun 因其对机器学习的贡献而闻名，尤其是他的卷积神经网络。这些受生物学启发的网络被应用于光学和手写识别，创建了银行支票识别系统。该系统被 NCR 和其他公司采用，在 10 世纪 1990 年代末和 2000 年代初处理了美国所有支票的 XNUMX%。

网站： https://research.fb.com/people/lecun-yann/

推特：@ylecun

6. 伊恩·古德费洛（Ian Goodfellow）

“即使是今天的网络（从计算系统的角度来看我们认为相当大），也比青蛙等相对原始的脊椎动物的神经系统还要小。”

Ian Goodfellow 是一位美国计算机科学家，以其在机器学习方面的研究工作而闻名。他担任苹果公司机器学习总监。在吴恩达 (Andrew Ng) 的指导下，他拥有理科学士学位。和硕士。斯坦福大学计算机科学博士。他还获得了博士学位。来自蒙特利尔大学，在 Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 的指导下获得。谈及之前的工作，Ian Goodfellow 拥有多年的深度学习经验，曾在 Google Brain 担任研究科学家。之后，他加入了 Open AI（在其成立的最初几年），然后又回到了 Google 研究部门。

伊恩·古德费洛 (Ian Goodfellow) 还研究并撰写了《深度学习》教科书，因发明生成对抗网络而声名鹊起。在谷歌工作期间，他创建了一个系统，可以帮助将街景汽车照片中的地址自动转录到谷歌地图上。此外，古德费洛还暴露了机器学习系统中的漏洞。 2017 年，《麻省理工科技评论》将他列入“35 位 35 岁以下创新者”名单，2019 年，《外交政策》将他列入 100 位全球思想家名单。

网站： https://www.iangoodfellow.com/,

推特：@goodfellow_ian

7. 克莱门特·德朗格

他在 LinkedIn 上拥有 127,491 名关注者，是您可以关注的数据科学领导者之一。克莱门特·德兰格 (Clement Delangue) 是 Hugging Face 的首席执行官兼联合创始人。它是一个开源机器学习平台，世界各地的研究人员可以在其中分享他们的人工智能模型、数据集和最佳实践。谈到他的学术背景，他在斯坦福大学完成了《计算机科学和编程方法论导论》。他的第一次创业经历是在 Moodstocks，为计算机视觉构建机器学习，后来被谷歌收购。在此之前，他是数字时代领先的笔记平台 VideoNot.es 的联合创始人兼首席执行官。然后，他于 2014 年为欧洲领先的初创公司 Mention 建立了营销和发展部门。凭借在机器学习方面的专业知识，Hugging Face 从红杉、Coatue、Lee Fixel、Lux、Betaworks（Instagram 和 Snapchat 的首批投资者）筹集了 160 亿美元。 Salesforce 首席科学家和凯文·杜兰特。

Twitter： https://twitter.com/ClementDelangue

8. 杰伊·阿拉姆

Jay Alammar 在机器学习、自然语言处理、人工智能和软件方面拥有多年的经验和研究兴趣，是 Cohere 的总监兼工程研究员（自然语言处理）。他最初是机器学习工程的合作伙伴，帮助开发人员利用尖端的语言 AI 和 NLP 模型解决业务问题。现在，他建议企业和开发人员使用大型语言模型来解决现实世界的语言处理用例。他拥有斯坦福大学高管教育、影响力和谈判策略项目学位。 Jay 还拥有一个机器学习研发的英文科技博客网站，他在其中发布有关 NLP、机器学习和人工智能的所有内容。 Jay 帮助 10,000 多名学习者解决复杂的机器学习主题。因此，如果您正在寻找最好的数据科学领导者之一，您可以信赖 Jay Alammar。

网站： https://jalammar.github.io/

Twitter： https://www.linkedin.com/in/jalammar/

9. 山姆·奥特曼

“人工智能很可能会导致世界末日，但与此同时，将会出现伟大的公司。=

萨姆·奥尔特曼是阿波罗项目的合伙人。他此前曾在 OpenAI 担任联合创始人兼首席执行官。萨姆·奥尔特曼就读于斯坦福大学，但没有获得学士学位就退学了。他是因 Loopt、Y Combinator 和 OpenAI 而闻名的数据科学领导者之一。

2005 年，19 岁的 Altman 与他人共同创立了 Loopt，这是一款基于位置的社交网络应用程序，作为首席执行官获得了超过 30 万美元的风险投资。尽管 43.4 年被 Green Dot 以 2012 万美元收购，但 Loopt 仍举步维艰。 Altman 于 2011 年加入 Y Combinator，并于 2014 年成为总裁，负责管理 Airbnb 和 Dropbox 等总估值达 65 亿美元的公司。 2016 年，他将职责范围扩大到 YC 集团。 Altman 发起了 YC Continuity 和 YC Research，为成熟的公司和研究实验室提供资金。 2019 年，他转任 YC 董事长，随后专注于 Tools For Humanity，这是一家 2019 年合资企业，提供眼部扫描身份验证和用于预防欺诈的 Worldcoin 加密货币。

网站： https://blog.samaltman.com/

Twitter： https://x.com/sama?s=20

10. Yoshua Bengio

“人工智能将允许更加个性化的医疗。=

Yoshua Bengio 因其在人工智能领域的专业知识而享誉全球，是深度学习领域的开拓者，荣获著名的 2018 年上午与 Geoffrey Hinton 和 Yann LeCun 一起获得图灵奖。作为蒙特利尔大学的正教授，他创立并领导了 Mila – 魁北克人工智能研究所。 Bengio 是 CIFAR 机器与大脑学习项目的高级研究员，也是 IVADO 的科学总监。值得注意的是，他于 2019 年获得基拉姆奖，并于 2022 年成为世界上被引用次数最多的计算机科学家。 Bengio 积极参与解决人工智能的社会影响。他还贡献了蒙特利尔人工智能负责任发展宣言。

网站： https://yoshuabengio.org/

LinkedIn： https://www.linkedin.com/in/yoshuabengio/

11.杰里米霍华德

“数据科学不是软件工程。有很多重叠之处……但我们现在正在做的是原型模型。=

杰里米·霍华德 (Jeremy Howard) 是澳大利亚数据科学家领袖、企业家和教育家之一。霍华德在麦肯锡公司和科尔尼公司开始了他的管理咨询职业生涯，花了八年时间才开始创业。他对开源项目做出了显着贡献，在开发 Perl 编程语言、Cyrus IMAP 服务器和 Postfix SMTP 服务器方面发挥了关键作用。作为 Perl6 数据工作组的主席和 RFC 的作者，他对 Perl 的发展产生了重大影响。 Howard 在澳大利亚创立了成功的初创公司：电子邮件提供商 FastMail（被 Opera Software 收购）和保险定价优化公司 Optimal Decisions Group（ODG，由 ChoicePoint 开发）。 FastMail 是支持用户集成桌面客户端的先驱之一。他是 Enlitic 的创始首席执行官、Kaggle 前总裁、Masks4All 联合创始人、旧金山大学杰出研究科学家、FastMail.FM 和 Optimal Decisions 创始人；前管理顾问。

网站： https://jeremy.fast.ai/

LinkedIn： https://www.linkedin.com/in/howardjeremy/

12. 德米斯哈萨比斯

“如果像人工智能这样的东西没有出现，我实际上会对世界感到非常悲观。“

Demis Hassabis 是英国计算机科学家、人工智能研究员和企业家。他是博学多才，人工智能 (AI) 领域的领军人物，因其对该领域的开创性贡献而闻名。哈萨比斯出生于 1976 年，在国际象棋方面展现了惊人的天赋，年仅 13 岁就成为国际象棋特级大师。后来他转入学术界，在剑桥大学攻读计算机科学。哈萨比斯后来与他人共同创立了视频游戏先驱公司 Elixir Studios。 2010 年，他创立了 DeepMind，这是一家人工智能研究实验室，于 2014 年被谷歌收购。Hassabis 在 DeepMind 的工作带来了机器学习领域的重大进步，特别是在深度强化学习领域。他的努力凸显了对突破人工智能能力界限的承诺。

Twitter： https://x.com/demishassabis?s=20

网站： https://www.demishassabis.com/

结论

2024 年，保持数据科学创新的前沿至关重要，前 12 名是值得追随的开拓者。这些领导者是大数据分析领域的先驱和数据科学专家，他们以其富有远见的见解和突破性的贡献继续塑造着这一格局。从驾驭复杂的算法到利用机器学习的力量，这些数据科学领导者正在引领未来的方向。遵循他们的指导提供了无与伦比的机会来了解数据科学的最新趋势和进步，使他们成为任何人在动态数据分析世界中航行时不可或缺的人物。