Прорыв в области науки о данных в Латинской Америке с Фавио Васкесом

Революционные достижения в научной сфере обработки данных в Латинской Америке с участием Фавио Васкеса

В этом выпуске Leading with Data мы представляем Фавио Васкеса, физика, который стал компьютерным инженером и специалистом по данным. Вооруженный степенью магистра физики и глубоким интересом к космологии, Фавио не только создал более 2 миллионов долларов США нового бизнеса для H2O.ai, но также содействовал заключению контрактов с более чем 20 клиентами в Латинской Америке. Присоединяйтесь к нам, чтобы исследовать путешествие Фавио и раскрыть глубокие идеи на пересечении физики, вычислений и влиятельной области науки о данных.

Вы можете прослушать это эпизод Leading with Data на популярных платформах, таких как Spotify, Google Podcasts и Apple. Выберите свою любимую платформу, чтобы насладиться содержательным контентом!

Основные идеи, полученные в ходе нашего разговора с Фавио Васкесом

  • Переход в науку о данных часто неожиданен, но приносит награды тем, у кого есть опыт научных вычислений.
  • Карьера в науке о данных требует баланса технических знаний и деловой сообразительности, с акцентом на практический опыт.
  • Генеративный искусственный интеллект изменит будущее науки о данных, но основы машинного обучения останутся важными.
  • Ученым в области данных следует приоритезировать непрерывное обучение и быть в курсе последних тенденций отрасли, чтобы оставаться конкурентоспособными и инновационными.

Присоединяйтесь к нашим предстоящим сессиям Leading with Data для плодотворных обсуждений с ведущими экспертами по искусственному интеллекту и науке о данных!

Теперь давайте рассмотрим вопросы, заданные Фавио Васкесом в ходе сессии и как он на них ответил!

Как началось ваше путешествие в науку о данных?

Мое погружение в науку о данных было довольно счастливым совпадением обстоятельств. Родом из Венесуэлы, я изучал физику и компьютерное инженерство с глубоким интересом к космологии и астрофизике. Я предвидел растущее значение вычислений в физике, что побудило меня изучать программирование и проблемы масштабных вычислений. Мой первый настоящий опыт работы с научными данными пришелся на стажировку, где мне потребовалось проводить анализ данных. Хотя я был знаком с машинным обучением с научной точки зрения, его применение в бизнесе было новым для меня. Этот опыт вызвал мой интерес, и я начал все глубже изучать анализ данных и машинное обучение, отмечая начало моей карьеры в науке о данных.

Каковы были первые проблемы в создании экосистемы науки о данных в Мексике?

Когда я переехал в Мексику, я понял необходимость создания сообщества науки о данных в Латинской Америке. Вместе с другими, разделяющими это видение, мы начали организовывать конференции, делиться знаниями и устанавливать связи с профессионалами по всему региону. По существу, мы заложили основу для первой волны ученых по данным в Латинской Америке. Чтобы быть в курсе мировых тенденций, я обратился к платформам, таким как VoAGI, Towards Data Science и Analytics Vidhya, которые были некоторыми из единственных доступных ресурсов на тот момент.

Как вы перешли от академии к полноценной карьере в науке о данных?

Переход был постепенным. Во время обучения на магистратуре по физике, я уже занимался проектами в области науки о данных для развлечения. Однако спрос на экспертов в области науки о данных в Мексике рос, и компании начали обращаться ко мне для сотрудничества. В конечном итоге, я решил получить докторскую степень по физике и полностью посвятить себя карьере в науке о данных. Это решение привело меня к работе с крупнейшими компаниями в Мексике, где я играл стратегическую роль в создании их возможностей в области науки о данных.

На каких проектах вы работали и как они повлияли на вашу карьеру?

Я занимался различными проектами, прогнозируя поведение клиентов, находя лучшие места для магазинов и оценивая риски в банковской сфере. Эти опыты превратили меня в универсалиста и помогли мне в моей текущей работе в H2O.ai, где я занимаюсь проектами в различных отраслях. Мой совет для новичков: специализируйтесь в конкретной области в науке о данных. Будет сложно быть признанным экспертом, если вы пытаетесь делать слишком много.

Как развивалась ваша роль в H2O.ai?

В H2O.ai моя роль является полноценной, включающей такие предпродажные действия, как демонстрации и тестовые представления, а также тесное сотрудничество с клиентами по интеграции инструментов искусственного интеллекта, созданию моделей и разработке стратегий науки о данных. Это позволило мне получить широкое понимание потребностей различных отраслей и способов эффективного применения искусственного интеллекта. Я считаю, что мое будущее заключается в занятии стратегическими руководящими должностями, направляя команды к успеху в области науки о данных и искусственного интеллекта.

Каковы ваши мысли о будущем науки о данных и вашем карьерном пути?

Генеративный искусственный интеллект является актуальным трендом, и я считаю, что он будет доминировать в этой области в ближайшие годы. Однако классические модели машинного обучения не станут устаревать в ближайшее время. Что касается моей карьеры, я стремлюсь занять более стратегические позиции, используя свой обширный опыт, чтобы руководить командами и помогать компаниям преобразовываться с помощью науки о данных. Я также подчеркиваю важность оставаться в курсе последних тенденций, читая научные статьи, посещая конференции и следя за отчетами отрасли.

Итоги

Путешествие Фавио Вазкеса показывает, как все стало на свое место, когда он перешел от учебы к успешной карьере в области науки о данных. Его роль в H2O.ai подчеркивает его преданность формированию будущего науки о данных. Несмотря на возбуждение относительно генеративного искусственного интеллекта, Фавио подчеркивает, что традиционное машинное обучение по-прежнему является важным.

Чтобы получить более увлекательные сессии по искусственному интеллекту, науке о данных и генеративному искусственному интеллекту, оставайтесь с нами на ведущих позициях с данными.

Проверьте наши предстоящие сессии здесь.