Analytics Vidhya의 획기적인 시리즈 Leading With Data를 통해 혁신적인 데이터 과학의 세계에 빠져보세요. 이 시리즈의 독점 인터뷰에서 Analytics Vidhya의 CEO인 Kunal Jain은 다음과 같은 흥미로운 대화에 참여합니다. 빈 바시스타, 저명한 AI 리더. 귀중한 통찰력과 경험을 공유하면서 기술적인 역할에서 리더십으로의 전략적 변화로 특징지어진 Vin의 여정의 비밀을 밝혀보세요.

시작하자!

핵심 통찰력

• PC 설치에서 AI 전략의 선구자가 되기까지 Vin Vashishta의 특별한 여정을 시작하세요.
• 리더를 위한 중요한 의사 결정에 대한 그의 관점을 알아보세요. 빠른 솔루션과 데이터 과학 애플리케이션의 안정성 사이의 균형을 맞추는 것입니다.
• 업계 동향이 폭발하기 전에 예측하고 끊임없이 변화하는 환경에서 전략적 움직임을 안내하는 Vin의 고유한 프로세스에 대한 통찰력을 얻으세요.
• 그의 스타트업의 기원을 탐색하고 수년에 걸친 진화를 목격하면서 도전과 승리에 대한 직접적인 설명을 제공합니다.
• 최첨단 기술을 늦게 채택한 사람들에게도 지속적인 성공을 위한 원동력으로서 비즈니스 비전의 중요성에 대한 Vin의 믿음을 알아보세요.
• Vin이 다양한 영역으로 진출하는 기술 전문가를 옹호하고 빠르게 발전하는 분야에서 전진적인 움직임의 필요성을 강조하는 이유를 이해하십시오.

데이터 과학 여정을 어떻게 시작하셨나요?

저는 아버지의 뒤를 이어 토목공학을 전공하기 위해 교육을 시작했습니다. 그러나 12살 때 프로그래밍을 처음 접한 것은 나에게 큰 영향을 미쳤습니다. 저는 가상 환경에서 무언가를 만들어내는 능력에 매료되었습니다. 대학 1994학년 때 프로그래밍 수업을 듣고 그것이 내 열정이라는 것을 즉시 알았습니다. 내 초점은 95-90년경 프로그래밍으로 전환되었습니다. 데이터 과학에 대한 나의 여정은 간단하지 않았습니다. 저는 XNUMX년대 첫 번째 AI 과대광고 주기에 졸업했습니다. Microsoft에서 일하고 고급 모델을 구축하려는 열망에도 불구하고 저는 보다 전통적인 소프트웨어 엔지니어링 역할을 맡았습니다. 저는 PC 설치부터 웹사이트 구축, 데이터베이스 관리까지 일했습니다. 제가 처음으로 회사에서 맡은 업무는 사내에 소프트웨어와 플랫폼을 설치하고 고객과 직접 협력하는 일이었습니다. 이 경험은 나에게 소프트웨어 약속 이행의 중요성을 가르쳐 주었기 때문에 매우 중요했습니다.

데이터 과학 모델과 관련하여 직면한 초기 과제는 무엇이었습니까?

내 첫번째 데이터 과학 프로젝트 2012년이었습니다. 그 당시에는 오늘날 가지고 있는 라이브러리와 리소스가 없었습니다. 기술적인 한계로 인해 모든 것을 최적화해야 했기 때문에 C, C++, Java 등 다양한 언어로 모델을 구축했습니다. 우리는 지금 가지고 있는 클라우드 인프라가 없었고 대규모 데이터는 대기업에서만 사용할 수 있었습니다. 나의 초기 고객은 대기업이었고, 2016년쯤이 되어서야 중소기업이 나에게 접근하기 시작했습니다. 이러한 소규모 고객과 함께 일하면서 예산, 시간 등의 현실적 제약에 직면하게 되었고 기업 세계와는 다른 경험을 하게 되었습니다.

기술 역할에서 전략 및 리더십 역할로 어떻게 전환하셨나요?

2012년 해고된 후 저는 부업 컨설팅 업무를 V Squared라는 정규 사업으로 빠르게 전환했습니다. 처음에 내 작업은 데이터 과학보다는 BI 분석에 더 가깝습니다. 분야가 발전함에 따라 저는 통계 모델을 구축하고 모델 설명 가능성의 중요성을 가르쳐준 과학자들과 협력하기 시작했습니다. 이 경험을 통해 나는 전통과 전통 사이의 격차를 해소할 수 있었습니다. 기계 학습 접근 방식과 과학의 엄격한 기준. 저는 더 빠르고 안정적인 솔루션이 필요한 시기를 식별하는 방법을 배웠습니다. 가치 제공과 기술적 엄격함의 균형을 맞추는 이러한 이해 덕분에 저는 기술적인 역할에서 리더십과 전략으로 발전했습니다.

소셜 미디어, 특히 Twitter와 LinkedIn은 내 비즈니스를 확장하는 데 중요한 역할을 했습니다. 판매 유입 경로가 완전히 바뀌었고 문의 횟수와 기회가 늘어났습니다. 저는 경영진의 관점에서 데이터 과학과 머신러닝을 논의하면서 독특한 목소리를 찾았고, 이것이 저를 차별화시켰습니다. 내 브랜드는 항상 실용주의를 지향하며, 일상 업무와 경험을 바탕으로 현장에서 효과가 있는 것과 그렇지 않은 것을 논의합니다.

AI 자문가로서 귀하의 현재 역할은 무엇입니까?

요즘 내 역할은 주로 자문이다. 이전 고객이나 동료는 종종 저를 초대하여 전화를 받고, 질문에 답하고, 비즈니스 수익 창출에 관한 기술 개념을 설명합니다. 예를 들어, Apple이 새로운 실리콘을 발표했을 때 저는 시계에서 추론을 실행하는 것의 중요성과 이것이 IoT에 미치는 영향을 설명하는 뉴스레터를 보냈습니다. 내 임무는 최고 경영진이 기술이 비즈니스에 미치는 영향과 이를 가치 스토리로 전환하는 방법을 이해하도록 돕는 것입니다.

데이터 과학과 생성 AI의 미래에 대해 어떻게 생각하시나요?

저는 데이터 과학이 효과가 있고 약속을 이행하기 때문에 과대광고에 부응할 수 있는 잠재력이 있다고 믿습니다. 저는 일찍부터 GPT와 같은 생성 모델의 잠재력을 보았고 ChatGPT의 정확한 영향을 예측하지는 못했지만 우리가 향하는 방향은 알고 있었습니다. 문제는 비전을 갖는 것뿐만 아니라 기업이 이러한 기술을 준비하고 채택하도록 설득할 수 있는 것입니다.

새로운 역할로 전환하는 데이터 과학자를 위한 어떤 조언이 있습니까?

기술적인 정체기에 도달했을 때 이를 인식하고 팀과 조직을 개선하는 승수 기술에 집중할 것을 조언합니다. 지속적으로 새로운 기술을 배우는 대신 주변의 모든 사람을 향상시킬 수 있는 역량을 개발하십시오. 이는 교장, 직원 또는 뛰어난 데이터 과학자와 같은 역할로 전환하거나 리더십, 제품 관리 또는 전략으로 이동하는 것을 의미할 수 있습니다. 지루함이나 함정에 빠졌다고 느낄 때, 열정을 다시 불러일으키고 다른 사람들의 성장을 돕는 승수가 되는 것을 고려해보세요.

귀하의 책에서 얻은 통찰력과 저자로서의 경험을 공유할 수 있습니까?

책을 쓰는 일은 인생에서 가장 어려운 일이었지만 좋은 경험이었습니다. 내 책은 일부 기술 실무자들이 코드와 구현이 부족하다고 생각하는 등 엇갈린 반응을 받았습니다. 그러나 영업팀, 최고 경영진, 전략 역할로 전환하려는 전문 실무자들이 틈새 시장을 찾았습니다. 이 책은 단순히 더 많은 기술을 제공하는 것이 아니라 데이터 과학을 통해 가치를 창출하는 데 중점을 둡니다.

데이터 과학의 향후 몇 년간 가장 흥미로운 점은 무엇입니까?

나는 이 분야가 성숙해지는 것을 보게 되어 기쁘다. 이제 우리는 이 분야의 성장을 촉진하는 리더십 경험을 갖춘 수석 데이터 과학자를 보유하고 있습니다. 데이터 과학은 약속을 이행할 수 있다는 점에서 독특하며, 저는 이러한 진화를 지켜보고 싶습니다.

합산

모델 개발의 초기 과제 해결부터 비즈니스 성장을 위한 소셜 미디어의 힘 활용에 이르기까지 Vin의 이야기는 탄력성과 적응성을 입증합니다. AI 고문으로서 그는 기술 발전을 실질적인 비즈니스 가치로 전환하는 중요한 역할을 강조합니다.

계속 지켜봐주세요 데이터로 선도하다 더 많은 영감을 주는 데이터 대화를 원하시면 다음 주에 또 다른 흥미로운 에피소드로 만나요!

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• 출처: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/11/mastering-the-art-of-data-science-strategy-a-conversation-with-ai-visionary-vin-vashishta/