في عالم علم البيانات المزدهر، يبشر قدوم عام 2024 بلحظة محورية حيث نلقي الضوء على مجموعة مختارة من الشخصيات البارزة التي تقود الابتكار وتشكل مستقبل التحليلات. تُعد "قائمة أفضل 12 قائدًا في علوم البيانات" بمثابة منارة تحتفل بخبرة هؤلاء الأفراد الاستثنائية وقيادتهم الحكيمة ومساهماتهم الكبيرة في هذا المجال. انضم إلينا في هذا الاستكشاف للعقول الرائدة، بينما نتنقل عبر رواياتهم ومشاريعهم وتوقعاتهم الحكيمة التي تعد بتشكيل مسار علم البيانات. هؤلاء القادة المثاليون ليسوا مجرد رواد؛ إنهم يجسدون الطلائع التي تقودنا إلى عصر الابتكار والاكتشاف الذي لا مثيل له.
قائمة أفضل 12 قائدًا في علوم البيانات يجب مراقبتهم في عام 2024
ومع اقترابنا من عام 2024، فإننا نركز على مجموعة مميزة من الأفراد الذين يعرضون خبرات رائعة وقيادة ومساهمات جديرة بالملاحظة في علم البيانات. تهدف "قائمة أفضل 12 قائدًا في علوم البيانات" إلى الاعتراف بهؤلاء الأفراد وتسليط الضوء عليهم، والاعتراف بهم كقادة فكر ومبتكرين ومؤثرين من المتوقع أن يحققوا إنجازات مهمة في العام المقبل.
وبينما نتعمق في التفاصيل، يصبح من الواضح أن وجهات نظر هؤلاء الأفراد وتعهداتهم ومبادراتهم يمكن أن تحول أساليبنا واستخدامنا للبيانات في معالجة التحديات المعقدة التي تشمل مختلف القطاعات. سواء كان ذلك يستلزم إحراز تقدم في التحليلات التنبؤية، أو الدعوة إلى ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية، أو تطوير خوارزميات متطورة.. تيالأفراد الذين تم تسليط الضوء عليهم في هذه القائمة يستعدون للتأثير على مجال علم البيانات في عام 2024.
1. أندرو نج
"إن جزءًا كبيرًا من لعبة الذكاء الاصطناعي اليوم هو إيجاد سياق العمل المناسب الذي يناسبها. أنا أحب التكنولوجيا. إنه يفتح الكثير من الفرص. ولكن في النهاية، يجب أن تكون التكنولوجيا ملائمة لسياقها ومناسبة لحالة الاستخدام التجاري.
الدكتور أندرو إنج هو عالم كمبيوتر بريطاني أمريكي التعلم الآلي (ML) و الذكاء الاصطناعي (AI) خبرة. وبالحديث عن مساهمته في تطوير الذكاء الاصطناعي، فهو مؤسس DeepLearning.AI، والمؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Landing AI، والشريك العام في AI Fund، وأستاذ مساعد في قسم علوم الكمبيوتر بجامعة ستانفورد. علاوة على ذلك، كان القائد المؤسس لفريق أبحاث الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق تحت مظلة Google AI - Google Brain. كما شغل أيضًا منصب كبير العلماء في بايدو، حيث قام بتوجيه مجموعة من الذكاء الاصطناعي مكونة من 1300 شخص وقام بتطوير استراتيجية الشركة العالمية للذكاء الاصطناعي.
قاد السيد أندرو إنج عملية تطوير MOOC (الدورات التدريبية المفتوحة الضخمة عبر الإنترنت) في جامعة ستانفورد. كما أسس كورسيرا وقدم دورات التعلم الآلي (ML) لأكثر من 100,000 طالب. كونه رائدًا في تعلم الآلة والتعليم عبر الإنترنت، فهو حاصل على درجات علمية من جامعة كارنيجي ميلون، معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، وجامعة كاليفورنيا، بيركلي. علاوة على ذلك، شارك في تأليف أكثر من 200 ورقة بحثية في تعلم الآلة والروبوتات والمجالات ذات الصلة، وحصل على شارة قائمة Tiime لأكثر 100 شخص تأثيرًا في العالم.
"كان من المفترض أن نجعل الذكاء الاصطناعي يقوم بكل العمل، ونحن نلعب الألعاب، لكننا نقوم بكل العمل، والذكاء الاصطناعي يلعب الألعاب!"
يقوم أندريه كارباثي، وهو سلوفاكي كندي حائز على درجة الدكتوراه من جامعة ستانفورد، ببناء ما يشبه جارفيس في جامعة أوريغون. كان مديرًا للذكاء الاصطناعي ورؤية الطيار الآلي في شركة تسلا. كاللامبالاة متحمس للشبكات العصبية العميقة. بدأ رحلته من تورونتو بتخصص مزدوج في علوم الكمبيوتر والفيزياء، وبعد ذلك ذهب إلى كولومبيا لمزيد من الدراسات. هناك، عمل مع ميشيل فان دي بان على تعلم وحدات التحكم للشخصيات التي تمت محاكاتها جسديًا.
علاوة على ذلك، عمل أيضًا مع Fei-Fei Li للحصول على درجة الدكتوراه. في مختبر ستانفورد للرؤية، حيث كان يعمل على الشبكة العصبية التلافيفية و الشبكة العصبية المتكررة الهندسة المعمارية وتطبيقاتها في معالجة اللغات الطبيعية و رؤية الكمبيوتر وتقاطعهما. قام بتصميم وكان أول مدرب أساسي لـ CS 231n: الشبكات العصبية التلافيفية للتعرف البصري. وهو مدون متحمس ومطور لمكتبات التعلم العميق وخبير متحمس في علوم البيانات.
أمينة أنادكومار هي ميسور، المولودة في الهند، وأستاذة برين في معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا وتعمل كمدير أول لأبحاث الذكاء الاصطناعي في NVIDIA. وهي مؤثرة ولديها 159,417 متابعًا، وتتمثل اهتماماتها البحثية في التعلم الآلي واسع النطاق، والتحسين غير المحدب، والإحصاءات عالية الأبعاد. أنادكومار حصل على درجات علمية من المعهد الهندي للتكنولوجيا (IIT) في مدراس وجامعة كورنيل وكان سابقًا عالمًا رئيسيًا في Amazon Web Services. وهي زميلة في ACM وIEEE ومؤسسة ألفريد بي سولان. يعمل عملها في تطوير الذكاء الاصطناعي الجديد على تسريع التطبيقات العلمية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك المحاكاة العلمية والتنبؤ بالطقس وتصميم الأدوية. حصلت على جائزة NeurIPS وجائزة ACM Gordon Bell الخاصة لأبحاث كوفيد-19 المستندة إلى HPC.
"أنا أؤمن بمستقبل الذكاء الاصطناعي الذي سيغير العالم. السؤال هو، من الذي يغير الذكاء الاصطناعي؟ ومن المهم حقًا إشراك مجموعات متنوعة من الطلاب وقادة المستقبل في تطوير الذكاء الاصطناعي.
Fei-Fei Li هو المدير المشارك في معهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي المرتكز على الإنسان (AI) ومختبر الرؤية والتعلم. وهي أستاذة سيكويا الافتتاحية في قسم علوم الكمبيوتر في جامعة ستانفورد. عملت أيضًا كنائب رئيس في Google وكبيرة العلماء في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة في Google Cloud. بفضل سنوات خبرتها، عملت بشكل وثيق في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي المستوحى معرفيًا، والتعلم العميق، والتعلم الآلي، ورؤية الكمبيوتر، والذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، والمزيد.
وبالحديث عن أبحاثها، فقد نشرت أكثر من 200 مقال علمي في مؤتمرات ومجلات مهمة في المجالات ذات الصلة. يعد ImageNet، الذي طورته Fei-Fei Li، مشروعًا ثوريًا في أحدث حدود الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق. إلى جانب رحلتها التقنية، فهي حاملة راية التنوع على المستوى الوطني في الذكاء الاصطناعي والعلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات. وقد حصلت على جوائز لعملها، بما في ذلك جائزة "المرأة في التكنولوجيا" لعام 2017 من مجلة ELLE، وجائزة المفكر العالمي لعام 2015 من مجلة فورين بوليسي، وجائزة "المهاجرون العظماء: فخر أمريكا" المرموقة من مؤسسة كارنيجي في عام 2016.
"الذكاء الاصطناعي هو مضخم للذكاء البشري، وعندما يصبح الناس أكثر ذكاءً، تحدث أشياء أفضل: يصبح الناس أكثر إنتاجية وأكثر سعادة ويسعى الاقتصاد جاهداً."
بفضل خبرته في مجال البحث والاستشارات الفنية والمشورة العلمية، يشغل Yann LeCun منصب كبير علماء الذكاء الاصطناعي في Facebook. وهو معروف عالميًا بعمله في مجال الروبوتات المتنقلة، والتعلم الآلي، ورؤية الكمبيوتر، وعمله في علم الأعصاب الحسابي. لeCun أسس شبكات تلافيفية وساهم في مشاريع التعرف الضوئي على الحروف والرؤية الحاسوبية باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية. وهو المدير المؤسس لمركز علوم البيانات بجامعة نيويورك وكان رئيسًا لقسم أبحاث معالجة الصور. يعد السيد LeCun أحد المبدعين الأساسيين لـ DjVu وقد حصل على جائزة Turing في عام 2018 من Yoshua Bengio وGeoffrey Hinton لمساهمتهم في التعلم العميق.
يُعرف LeCun بمساهماته في التعلم الآلي، ولا سيما شبكاته العصبية التلافيفية. تم تطبيق هذه الشبكات المستوحاة بيولوجيًا على التعرف البصري وخط اليد، مما أدى إلى إنشاء نظام للتعرف على الشيكات المصرفية. تم اعتماد هذا النظام من قبل شركة NCR وشركات أخرى وتمت معالجة 10% من جميع الشيكات الأمريكية في أواخر التسعينيات وأوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين.
"حتى شبكات اليوم، التي نعتبرها كبيرة جدًا من وجهة نظر الأنظمة الحسابية، هي أصغر من الجهاز العصبي حتى للحيوانات الفقارية البدائية نسبيًا مثل الضفادع".
إيان جودفيلو، عالم كمبيوتر أمريكي، معروف بعمله البحثي في مجال التعلم الآلي. يشغل منصب مدير التعلم الآلي في شركة Apple. تحت إشراف أندرو نج، حصل على بكالوريوس العلوم. و م.س. في علوم الكمبيوتر من جامعة ستانفورد. كما حصل على درجة الدكتوراه. من جامعة مونتريال تحت إشراف يوشوا بنجيو وآرون كورفيل. في معرض حديثه عن عمله السابق، عمل إيان جودفيلو، الذي يتمتع بسنوات من الخبرة في مجال التعلم العميق، كعالم أبحاث في Google Brain. بعد ذلك، انضم إلى Open AI (في سنواتها الأولى) ثم عاد إلى أبحاث Google.
قام إيان جودفيلو أيضًا بالبحث وتأليف الكتاب المدرسي "التعلم العميق"، وقد اكتسب شهرة لاختراعه شبكات الخصومة التوليدية. أثناء عمله في Google، أنشأ نظامًا يسهّل النسخ التلقائي للعناوين من صور سيارات Street View لخرائط Google. بالإضافة إلى ذلك، كشف Goodfellow عن نقاط الضعف في أنظمة التعلم الآلي. وفي عام 2017، صنفته مجلة MIT Technology Review ضمن 35 مبتكرًا تحت سن 35 عامًا، وفي عام 2019، أدرجته مجلة فورين بوليسي ضمن قائمة 100 مفكر عالمي.
مع وجود 127,491 متابعًا على LinkedIn، فهو أحد قادة علم البيانات الذين يمكنك متابعتهم. كليمنت ديلانج هو الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك في Hugging Face. إنها منصة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي حيث يمكن للباحثين في جميع أنحاء العالم مشاركة نماذج الذكاء الاصطناعي ومجموعات البيانات وأفضل الممارسات. وبالحديث عن خلفيته الأكاديمية، أكمل مقدمة لعلوم الكمبيوتر ومنهجية البرمجة في جامعة ستانفورد. كانت تجربته الأولى مع شركة Moodstocks لبناء التعلم الآلي لرؤية الكمبيوتر، ثم استحوذت عليها Google لاحقًا. وقبل ذلك، كان المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة VideoNot.es، وهي منصة رائدة لتدوين الملاحظات في العصر الرقمي. ثم قام ببناء قسم التسويق والنمو لشركة Mention - وهي شركة أوروبية ناشئة رائدة في عام 2014. وبفضل خبرته في التعلم الآلي، جمعت Hugging Face 160 مليون دولار من Sequoia وCoatue وLee Fixel وLux وBetaworks، وهم أول المستثمرين في Instagram وSnapchat. ، كبير العلماء في Salesforce، وكيفن ديورانت.
مع سنوات من الخبرة والاهتمام البحثي في مجال التعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية والذكاء الاصطناعي والبرمجيات، يشغل جاي العمار منصب المدير والزميل الهندسي (معالجة اللغات الطبيعية) في Cohere. لقد بدأ كشريك في هندسة التعلم الآلي ويساعد المطورين على حل مشكلات العمل باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية والبرمجة اللغوية العصبية المتطورة. وهو الآن ينصح المؤسسات والمطورين باستخدام نماذج لغوية كبيرة لحل حالات استخدام معالجة اللغة في العالم الحقيقي. وهو حاصل على درجة ستانفورد في برنامج التعليم التنفيذي والتأثير واستراتيجيات التفاوض. يمتلك جاي أيضًا موقعًا إلكترونيًا للمدونة التقنية باللغة الإنجليزية للبحث والتطوير في مجال التعلم الآلي، حيث ينشر كل ما يتعلق بالبرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. ساعد جاي أكثر من 10,000 متعلم في موضوعات التعلم الآلي المعقدة. لذا، إذا كنت تبحث عن أحد أفضل قادة علوم البيانات، فيمكنك الاعتماد على جاي العمار.
"من المرجح أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى نهاية العالم ، ولكن في غضون ذلك ، ستكون هناك شركات رائعة."
سام التمان هو شريك في مشاريع أبولو. عمل سابقًا في OpenAI كمؤسس مشارك ورئيس تنفيذي. التحق سام ألتمان بجامعة ستانفورد لكنه ترك الدراسة دون الحصول على درجة البكالوريوس. وهو أحد قادة علوم البيانات المعروفين بـ Loopt وY Combinator وOpenAI. في عام 2005، عندما كان ألتمان في التاسعة عشرة من عمره، شارك في تأسيس Loopt، وهو تطبيق للتواصل الاجتماعي يعتمد على الموقع، وحصل على أكثر من 19 مليون دولار من رأس المال الاستثماري بصفته الرئيس التنفيذي. على الرغم من استحواذ شركة Green Dot على 30 مليون دولار في عام 43.4، إلا أن Loopt عانت. انضم ألتمان إلى Y Combinator في عام 2012، وأصبح رئيسًا لها في عام 2011، وأشرف على تقييم إجمالي قدره 2014 مليار دولار لشركات مثل Airbnb وDropbox. وفي عام 65، قام بتوسيع دوره ليشمل مجموعة YC. أنشأ ألتمان YC Continuity وYC Research، وقاما بتمويل الشركات الناضجة ومختبر الأبحاث. في عام 2016، انتقل إلى منصب رئيس مجلس الإدارة في YC، وركز لاحقًا على Tools For Humanity، وهو مشروع عام 2019 يوفر مصادقة مسح العين والعملة المشفرة Worldcoin لمنع الاحتيال.
"سوف يسمح الذكاء الاصطناعي بالمزيد من الطب الشخصي."
يشتهر يوشوا بنجيو عالميًا بخبرته في مجال الذكاء الاصطناعي، وهو رائد في مجال التعلم العميق، وقد تم تكريمه بجائزةالمرموقة 2018 ص. جائزة تورينج إلى جانب جيفري هينتون ويان ليكون. عمل كأستاذ متفرغ في جامعة مونتريال، وأسس وقاد معهد ميلا – كيبيك للذكاء الاصطناعي. بينجيو هو زميل أول في برنامج CIFAR للتعلم في الآلات والأدمغة والمدير العلمي لـ IVADO. والجدير بالذكر أنه حصل على جائزة Killam في عام 2019، وفي عام 2022، حصل على مكانة عالم الكمبيوتر الأكثر استشهادًا في العالم. يشارك Bengio بنشاط في معالجة التأثير المجتمعي للذكاء الاصطناعي. كما ساهم إعلان مونتريال للتنمية المسؤولة للذكاء الاصطناعي.
"علم البيانات ليس هندسة البرمجيات. هناك الكثير من التداخل...ولكن ما نقوم به الآن هو إنشاء نماذج أولية."
جيريمي هوارد هو أحد قادة علماء البيانات ورجال الأعمال والمعلمين الأستراليين. بدأ هوارد حياته المهنية في مجال الاستشارات الإدارية في شركة McKinsey & Co وAT Kearney، حيث أمضى ثماني سنوات قبل أن يغامر بريادة الأعمال. ساهم بشكل خاص في المشاريع مفتوحة المصدر، ولعب دورًا رئيسيًا في تطوير لغة البرمجة Perl، وخادم Cyrus IMAP، وخادم Postfix SMTP. بصفته رئيسًا لمجموعة عمل Perl6-data ومؤلف RFCs، فقد أثر بشكل كبير في تطور Perl. أسس هوارد شركات ناشئة ناجحة في أستراليا: مزود البريد الإلكتروني FastMail (الذي استحوذت عليه شركة Opera Software) وشركة تحسين أسعار التأمين Optimal Decisions Group (ODG، التي طورتها شركة ChoicePoint). كان FastMail من بين الرواد في تمكين المستخدمين من دمج عملاء سطح المكتب الخاص بهم. كان الرئيس التنفيذي المؤسس لشركة Enlitic، والرئيس السابق لشركة Kaggle، والمؤسس المشارك لـ Masks4All، وعالم الأبحاث المتميز في جامعة سان فرانسيسكو، ومؤسس FastMail.FM وOptimal Decisions؛ مستشار إداري سابق.
"سأكون في الواقع متشائمًا للغاية بشأن العالم إذا لم يكن هناك شيء مثل الذكاء الاصطناعي في الطريق."
ديميس هاسابيس هو عالم كمبيوتر بريطاني وباحث في الذكاء الاصطناعي ورجل أعمال. وهو وهو شخصية متعددة الثقافات وشخصية رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، ويشتهر بمساهماته الرائدة في هذا المجال. ولد هاسابيس عام 1976، وأظهر موهبة مذهلة في لعبة الشطرنج، وأصبح أستاذًا كبيرًا في عمر 13 عامًا فقط. وبعد انتقاله إلى المجال الأكاديمي، تابع علوم الكمبيوتر في كامبريدج. شارك هاسابيس لاحقًا في تأسيس شركة ألعاب الفيديو الرائدة Elixir Studios. في عام 2010، أسس هاسابيس DeepMind، وهو مختبر أبحاث للذكاء الاصطناعي استحوذت عليه Google في عام 2014. وقد أدى عمل هاسابيس في DeepMind إلى تقدم كبير في التعلم الآلي، لا سيما في مجال التعلم المعزز العميق. تؤكد مساعيه على الالتزام بدفع حدود قدرات الذكاء الاصطناعي.
في عام 2024، يعد البقاء في طليعة الابتكار في علوم البيانات أمرًا بالغ الأهمية، وأول 12 شركة هم الرواد الذين سيتبعونهم. يواصل هؤلاء القادة، الرواد في تحليلات البيانات الضخمة والخبراء في علوم البيانات، تشكيل المشهد من خلال رؤاهم الحكيمة ومساهماتهم الرائدة. بدءًا من التنقل بين الخوارزميات المعقدة ووصولاً إلى الاستفادة من قوة التعلم الآلي، يقوم قادة علوم البيانات هؤلاء بتوجيه المسار نحو المستقبل. يوفر اتباع إرشاداتهم فرصة لا مثيل لها للبقاء على اطلاع بأحدث الاتجاهات والتطورات في علوم البيانات، مما يجعلهم شخصيات لا غنى عنها لأي شخص يتنقل في عالم تحليلات البيانات الديناميكي.
مقالات ذات صلة
محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
