Инфлюенсеры в Big Data и Machine Learning: за кем следить в 2021 году? |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-12-27 15:02 Инфлюенсеры – это лидеры мнений. Обычно – пользователи социальных сетей, которые имеют обширную и лояльную аудиторию. Big Data и ML – одни из самых быстро развивающихся сфер в ИТ, поэтому специалистам важно следить за инфлюенсерами и влиятельными сообществами. Ведущие профессионалы отрасли регулярно делятся с широкой аудиторией опытом, а также последними разработками и новостями. О работе специалистов по анализу больших данных мы писали в статье «Стать аналитиком Big Data: пошаговое руководство». Продолжая тему, мы собрали в одной публикации влиятельных инфлюенсеров в сфере Big Data и ML, а также сообщества, на которые стоит подписаться в 2021 году. Предлагаем вашему вниманию подборку самых влиятельных сообществ и инфлюенсеров в сфере Big Data и Machine Learning. Сообщества Big Data and Analytics Сообщество LinkedIn, в котором собраны не только курсы и офферы для аналитиков Big Data, но и вся актуальная информация от ведущих экспертов области. Сообщества на LinkedIn – одно из лучших мест для энтузиастов данных и начинающих ученых, желающих овладеть искусством работы с большими данными. Активное участие в дискуссиях и собственные публикации дают возможность укрепить знания, найти наставника и расширить сеть профессиональных контактов. Data Science Central Твиттер-аккаунт одного из самых известных сообществ Data Science, где вы найдете новости о последних технологиях Big Data, машинного обучения, AI, Deep Learning, dataviz, Hadoop, IoT, и BI. Data Science Central объединяет пользователей, которые хотят получить уникальный опыт участия в дискуссиях на темы сбора и интеграции, а также аналитики и визуализации данных. Построенное на инновационной платформе сообщество включает технические форумы и сведения о рыночных тенденциях, а также дает возможности социального взаимодействия и трудоустройства. DataDriven В DataDriven работают над проектами на стыке науки о данных и социального воздействия в таких областях, как международное развитие, здравоохранение, образование, исследования и охрана природы, а также общественные услуги. Платформа работает над тем, чтобы предоставить организациям больший доступ к возможностям науки о данных, и привлечь больше ученых-исследователей к решению социальных задач, где их навыки могут иметь значение. Инфлюенсеры Ronald Van Loon Ronald Van Loon, директор Advertisement – компании, которая предлагает партнерам и клиентам консалтинговые, технологические, информационные и автоматизированные решения. Известный инфлюенсер в сфере Data Science, Ronald публикует статьи и посты на темы больших данных, искусственного интеллекта, автономных автомобилей, аналитики и многого другого. Kenneth Cukier Kenneth Cukier – редактор данных в The Economist и соавтор книги «Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think», а также популярный спикер и член совета по развитию на основе данных World Economic Forum. Cukier является постоянным гостем на BBC, CNN и NPR. С 2002 по 2004 год он был научным сотрудником Гарвардской школы управления имени Кеннеди. Он также является стипендиатом Оксфордской бизнес-школы, где проводит исследования в области авиации. Ganapathi Pulipaka Ganapathi Pulipaka – главный Data Scientist в Accenture. Он разработал ряд программ Deep Learning и машинного обучения и продолжает публиковать новые идеи на GitHub и Medium. Советуем подписаться тем, кто заинтересован в математическом моделировании, нейросетях и визуализации данных в TensorFlow. Kirk Borne Kirk Borne является советником и главным специалистом по обработке данных в Booz Allen Hamilton. Kirk – астрофизик и консультант по большим данным, он также специализируется на интеллектуальном анализе данных, машинном обучении и вычислительной астрофизике. Kirk уже более 20 лет участвует в нескольких проектах NASA, включая его астрономический центр и операции с данными космической науки. В своем аккаунте в Твиттер он публикует множество ресурсов по машинному обучению и делится опытом работы. Iain Brown Dr. Ian Brown – консультант по большим данным и руководитель научных данных для SAS UK&I. За последние десять лет он работал в нескольких секторах, обеспечивая лидерство по темам риска, искусственного интеллекта и машинного обучения. Ian активно публикует посты в Твиттер и рассказывает о проектах в сфере искусственного интеллекта. Yves Mulkers Yves Mulkers – стратег данных и основатель популярного цифрового издания 7wData. Как специалист по интеграции, Yves в постах фокусируется на организации данных и возможностях архитектуры данных в организации. Он публикует свое видение проблем бизнес-аналитики и связанных с данными вопросов. Mike Quindazzi Mike Quindazzi – лидер продаж цифровых альянсов в PWC. Он помогает управлять бизнес-результатами, предлагая консультации по новым технологиям, вроде беспилотных летательных аппаратов, 3D-печати, блокчейна, IoT, больших данных и робототехники. Mike работал с такими брендами, как Microsoft, SAP, Amazon и Oracle, и помог сформировать инновационные подходы к решению их проблем. Он часто публикует свое мнение о развитии сферы больших данных и рассуждения на темы, связанные с AI и машинным обучением. Evan Kirstel Evan Kirstel является ведущим технологическим влиятельным лицом в сегменте B2B и соавтором eVira Health, которая предлагает консультации, а также разработку продуктов и стратегий развития бизнеса для сообщества медицинских технологий. Он работал с такими известными брендами, как IBM, Intel и AT&T, среди прочих, чтобы максимизировать их видимость и масштабирование в 5G, blockchain, AI, cloud, IoT, AR, VR, Big Data и analytics. Marcus Borba Marcus Borba – создатель Borba Consulting, консалтинговой и исследовательской фирмы, которая решает сложные информационные задачи компаний с помощью таких инструментов, как аналитика больших данных и бизнес-аналитика. Считающийся одним из ведущих специалистов в области науки о данных и бизнес-аналитики, Marcus также регулярно публикует в своем Твиттере посты на темы нейронных сетей и машинного обучения. Bill Schmarzo Инфлюенсер и автор книги «The art of thinking like a Data Scientist». Он очень активен и на LinkedIn: прочтите пост «Will AI force Humans to become more Human» и подпишитесь, если хотите стать «Data Science Think Tank». Michael Fisher Michael Fisher – технический евангелист и старший системный аналитик в Whitcraft Group. Он считается ведущим специалистом в области IoT, 5G, VR и FinTech, и пишет о таких областях, как кибербезопасность, консалтинг и архитектура больших данных. Srivatsan Srinivasan Srivatsan Srinivasan – Chief Data Scientist/Architect в Cognizant. Его опыт в построении сложных аналитических конвейеров, моделей машинного обучения для бизнес-процессов и помощи компаниям в преобразовании пространства данных и аналитики, сможет помочь расширить понимание многих областей больших данных, облаков и искусственного интеллекта. Советуем обратить внимание на его посты в LinkedIn, которые точно будут полезны тем, кто хочет быть в курсе новейших технологий AI и лучших практик в области Data Science. Nando de Freitas Nando de Freitas – ученый, который возглавляет команду машинного обучения Google DeepMind. Профессор компьютерных наук Оксфордского университета, Nando de Freitas является специалистом в области машинного обучения с фокусом на нейронные сети, байесовскую оптимизацию и вывод, а также Deep Learning. Как главный ученый в Google DeepMind, он помогает в организации ее миссии – использовать технологии для широкой общественной пользы и научных открытий, обеспечивая при этом безопасность и соблюдение этических норм. David Langer Если вы регулярно читаете учебные публикации по теме Data Science на LinkedIn, скорее всего вы уже знакомы с David Langer. Помимо того, что он является VP of Analytics в Schedulicity, он также известен как инструктор и YouTube-блогер. У него слава одного из самых выдающихся педагогов в области Data Science. David Langer создает образовательный контент для всех заинтересованных в развитии навыков работы с данными. Andrew Ng Основатель и генеральный директор Landing AI, а также основатель Deeplearning.ai. Andrew работал главным научным сотрудником Baidu Research, был профессором Стэнфордского университета, основателем и председателем правления Coursera, поэтому его считают пионером в области онлайн-образования. Он основал проект Google Brain, который разработал крупномасштабные искусственные нейронные сети, в том числе ту, которая научилась распознавать кошек на видео. Andrew специализируется на Deep Learning и часто делает публикации на связанные с машинным обучением темы. Kristen Kehrer Kristen Kehrer является преподавателем Data Science в UC Berkeley Extension и основателем Data Moves Me. С 2010 года Kristen предлагает инновационные и эффективные решения для машинного обучения в различных отраслях промышленности, включая коммунальное хозяйство, здравоохранение и электронную коммерцию. Kristen является инфлюенсером и наставником, у которого можно многому научиться благодаря ее опыту и знаниям в области SQL и аналитики больших данных. *** Без чтения публикаций ведущих специалистов отрасли сложно освоить развивающиеся так быстро профессии. Если же вы только планируете карьеру в этой области, стоит обратить внимание на курс Факультета Аналитики Big Data онлайн-университета GeekBrains. Программа обучения включает основательную математическую и подготовку, изучение основ языка Python и работы с базами данных, а также работу с Hadoop и Apache Spark. Курс ориентирован на применение навыков машинного обучения в бизнесе и построен на основе практической работы над проектами с ведущими специалистами отрасли и личным помощником-куратором. Успешно окончившим его студентам онлайн-университет помогает с трудоустройством. Интересно, хочу попробовать Источники
Источник: proglib.io Комментарии: |
|