급성장하는 데이터 과학 영역에서 2024년의 도래는 혁신을 주도하고 분석의 미래를 형성하는 엄선된 전문가 집단에 주목하는 중추적인 순간을 예고합니다. '상위 12명의 데이터 과학 리더 목록'은 이들 개인의 탁월한 전문성, 비전 있는 리더십 및 해당 분야 내 실질적인 기여를 축하하는 등대 역할을 합니다. 데이터 과학의 궤적을 형성할 것을 약속하는 그들의 이야기, 프로젝트 및 비전적 전망을 탐색하면서 획기적인 사고 방식을 탐구하는 데 동참하세요. 이 모범적인 지도자들은 단지 개척자들이 아닙니다. 이는 비교할 수 없는 혁신과 발견의 시대로 우리를 이끄는 선봉을 구현합니다.
12년 주목해야 할 상위 2024명의 데이터 과학 리더 목록
2024년이 가까워짐에 따라 우리는 데이터 과학 분야에서 뛰어난 전문 지식, 리더십 및 주목할만한 기여를 보여주는 독특한 개인 그룹에 중점을 둡니다. "상위 12명의 데이터 과학 리더 목록"은 이들 개인을 인정하고 조명하여 내년에 중요한 이정표를 달성할 것으로 예상되는 사고 리더, 혁신가 및 영향력자로 인정하는 것을 목표로 합니다.
세부 사항을 더 깊이 살펴보면 이러한 개인의 관점, 사업 및 이니셔티브가 다양한 부문에 걸쳐 복잡한 문제를 해결하는 데 있어 우리의 방법과 데이터 활용을 변화시킬 수 있다는 것이 분명해집니다. 예측 분석의 진전, 윤리적 AI 관행 옹호 또는 최첨단 알고리즘 개발이 수반되는지 여부. 티이 목록에 강조 표시된 개인은 2024년 데이터 과학 분야에 영향을 미칠 준비가 되어 있습니다.
1. 앤드류 응
“오늘날 AI 게임의 대부분은 그에 맞는 적절한 비즈니스 맥락을 찾는 것입니다. 저는 기술을 좋아합니다. 많은 기회가 열립니다. 그러나 결국 기술은 상황에 맞게 조정되고 비즈니스 사용 사례에 적합해야 합니다.”
Andrew Ng 박사는 영국계 미국인 컴퓨터 과학자입니다. 머신 러닝 (ML) 과 인공 지능 (AI) 전문적 지식. 그는 AI 개발에 대한 기여에 대해 이야기하면서 DeepLearning.AI의 창립자, Landing AI의 창립자 겸 CEO, AI Fund의 총괄 파트너, 스탠포드 대학교 컴퓨터 공학과 겸임 교수입니다. 게다가 그는 구글 AI 산하의 딥러닝 인공지능 연구팀인 구글 브레인(Google Brain)의 창립 리더이기도 했습니다. 그는 또한 Baidu의 수석 과학자로 재직하면서 1300명의 AI 그룹을 멘토링하고 회사의 AI 글로벌 전략을 개발했습니다.
Mr. Annedrew Ng는 스탠포드 대학교에서 MOOC(Massive Open Online Courses) 개발을 주도했습니다. 그는 또한 Coursera를 설립하고 100,000명이 넘는 학생들에게 기계 학습(ML) 과정을 제공했습니다. ML 및 온라인 교육 분야의 선구자인 그는 MIT의 카네기 멜론 대학교와 버클리의 캘리포니아 대학교에서 학위를 취득했습니다. 또한 그는 ML, 로봇공학 및 관련 분야에서 200편이 넘는 연구 논문을 공동 집필했으며, Tiime이 선정한 세계에서 가장 영향력 있는 인물 100인 목록에 포함되었습니다.
"원래는 AI가 모든 일을 하게 하고 우리가 게임을 하게 했는데, 우리가 모든 일을 하고 AI가 게임을 하고 있는 거죠!"
스탠포드 출신의 슬로바키아계 캐나다인 박사 학위 소지자인 Andrej Karpathy는 OреҸΑя에서 일종의 JARVIS를 구축하고 있습니다. 그는 Tesla의 인공 지능 및 Autopilot Vision AI 부문 이사였습니다. 케이아르파시 심층 신경망에 열정적입니다. 그는 컴퓨터 과학과 물리학을 복수 전공하면서 토론토에서 여행을 시작했고, 그 후 추가 연구를 위해 콜롬비아로갔습니다. 그곳에서 그는 Michiel van de Panne과 함께 물리적으로 시뮬레이션된 수치의 컨트롤러를 학습하는 작업을 했습니다.
또한 그는 Fei-Fei Li와 함께 박사 학위를 취득했습니다. 스탠포드 비전 연구소(Stanford Vision Lab)에서 그는 연구에 참여했습니다. 컨볼 루션 신경망 과 재발 신경망 아키텍처와 그 애플리케이션 자연 언어 처리 과 컴퓨터 비전 그리고 그들의 교차점. 그는 CS 231n: 시각적 인식을 위한 회선 신경망을 설계하고 최초의 기본 강사였습니다. 그는 열정적인 블로거이자 딥 러닝 라이브러리의 개발자이자 열정적인 데이터 과학 전문가입니다.
Amena Anadkumar는 인도 마이소르에서 태어나 Caltech의 Bren 교수이자 NVIDIA에서 AI 연구의 수석 이사로 재직하고 있습니다. 그녀는 159,417명의 팔로워를 보유한 인플루언서이며, 연구 관심 분야는 대규모 기계 학습, 비볼록 최적화, 고차원 통계입니다. ㅏ나드쿠마르 IIT(Indian Institute of Technology) Madras 및 Cornell University에서 학위를 취득했으며 이전에는 Amazon Web Services의 수석 과학자였습니다. 그녀는 ACM, IEEE 및 Alfred P. Solan 재단의 회원입니다. 새로운 인공 지능 개발에 대한 그녀의 작업은 과학 시뮬레이션, 일기 예보, 약물 설계를 포함한 AI의 과학적 응용을 가속화합니다. 그녀는 HPC 기반 코로나19 연구로 NeurIPS와 ACM Gordon Bell 특별상을 수상했습니다.
“저는 AI가 세상을 바꿀 미래를 믿습니다. 문제는 누가 AI를 바꾸는가이다. 다양한 그룹의 학생과 미래 리더를 AI 개발에 참여시키는 것이 정말 중요합니다.”
Fei-Fei Li는 스탠포드 연구소의 인간 중심 인공 지능(AI) 및 비전 및 학습 연구소의 공동 소장입니다. 그녀는 스탠포드 대학교 컴퓨터 공학과의 Sequoia 초대 교수입니다. 그녀는 또한 Google의 부사장이자 Google Cloud의 AI/ML 수석 과학자로도 근무했습니다. 수년간의 전문 지식을 바탕으로 그녀는 인지 영감을 받은 AI, 딥 러닝, 머신 러닝, 컴퓨터 비전, 의료 분야 AI 등과 같은 분야에서 긴밀히 협력해 왔습니다.
그녀는 자신의 연구에 대해 학회와 관련 분야의 주요 저널에 200개 이상의 과학 논문을 발표했습니다. Fei-Fei Li가 개발한 ImageNet은 인공 지능과 딥 러닝의 최신 분야에서 혁신적인 프로젝트입니다. 기술적인 여정과 함께 그녀는 AI와 STEM의 다양성을 위한 국가 차원의 기수입니다. 그녀는 ELLE 매거진의 2017년 Women in Tech, Foreign Policy의 2015년 글로벌 사상가, 2016년 카네기 재단의 권위 있는 "Great Immigrants: The Pride of America" 등의 상을 받았습니다.
"AI는 인간 지능의 증폭기입니다. 사람들이 더 똑똑해지면 더 나은 일이 일어납니다. 사람들은 더 생산적이고 더 행복하며 경제는 발전합니다."
연구, 기술 컨설팅, 과학 자문 분야의 전문 지식을 갖춘 Yann LeCun은 Facebook의 수석 AI 과학자입니다. 그는 모바일 로봇 공학, 기계 학습, 컴퓨터 비전 및 전산 신경 과학 연구로 전 세계적으로 유명합니다. 엘이쿤 컨볼루션 네트워크를 설립하고 컨볼루션 신경망을 사용한 OCR 및 컴퓨터 비전 프로젝트에 기여했습니다. 그는 NYU 데이터 과학 센터의 창립 이사이자 이미지 처리 연구 부서의 책임자였습니다. LeCun 씨는 DjVu의 주요 창시자 중 한 명이며 딥 러닝에 대한 기여로 Yoshua Bengio와 Geoffrey Hinton으로부터 2018년 Turing Award를 수상했습니다.
LeCun은 기계 학습, 특히 Convolutional Neural Networks에 대한 기여로 유명합니다. 생물학적으로 영감을 받은 이러한 네트워크는 광학 및 필기 인식에 적용되어 은행 수표 인식 시스템을 만들었습니다. 이 시스템은 NCR 및 기타 회사에서 채택되었으며 10년대 후반과 1990년대 초반에 전체 미국 수표의 2000%를 처리했습니다.
"우리가 계산 시스템의 관점에서 상당히 크다고 생각하는 오늘날의 네트워크조차도 개구리와 같은 상대적으로 원시적인 척추 동물의 신경계보다 작습니다."
미국의 컴퓨터 과학자인 Ian Goodfellow는 기계 학습 분야의 연구 활동으로 잘 알려져 있습니다. 그는 Apple의 머신러닝 부문 이사로 재직하고 있습니다. Andrew Ng의 지도하에 그는 B.S. 그리고 M.S. 스탠포드 대학교에서 컴퓨터 과학을 전공했습니다. 그는 또한 박사 학위를 받았습니다. Université de Montréal에서 Yoshua Bengio와 Aaron Courville의 감독을 받았습니다. 딥 러닝 분야에서 다년간의 경험을 쌓은 Ian Goodfellow는 이전 작업에 대해 이야기하면서 Google Brain에서 연구 과학자로 일했습니다. 그 후 그는 Open AI(초기)에 합류한 후 Google 연구로 돌아왔습니다.
Ian Goodfellow는 또한 생성적 적대 네트워크를 발명한 것으로 명성을 얻은 "Deep Learning" 교과서를 연구하고 집필했습니다. Google에 근무하는 동안 그는 스트리트 뷰 자동차 사진의 주소를 Google 지도에 자동으로 기록하는 시스템을 만들었습니다. 또한 Goodfellow는 기계 학습 시스템의 취약점을 노출했습니다. 2017년에는 MIT Technology Review가 선정한 35세 이하 혁신가 35명 중 하나로 선정되었으며, 2019년에는 Foreign Policy가 선정한 100명의 글로벌 사상가(Global Thinkers) 목록에 그를 포함시켰습니다.
LinkedIn에서 127,491명의 팔로워를 보유한 그는 여러분이 따라갈 수 있는 데이터 과학 리더 중 한 명입니다. Clement Delangue는 Hugging Face의 CEO이자 공동 창립자입니다. 전 세계 연구자들이 AI 모델, 데이터 세트 및 모범 사례를 공유할 수 있는 오픈 소스 기계 학습 플랫폼입니다. 그는 자신의 학문적 배경에 대해 이야기하면서 스탠포드 대학교에서 컴퓨터 과학 및 프로그래밍 방법론 입문을 마쳤습니다. 그의 첫 번째 스타트업 경험은 Moodstocks에서 컴퓨터 비전을 위한 기계 학습을 구축하는 것이었고 나중에 Google에 인수되었습니다. 그 전에는 디지털 시대의 선도적인 메모 작성 플랫폼인 VideoNot.es의 공동 창립자이자 CEO였습니다. 그런 다음 2014년 유럽의 선도적인 스타트업인 Mention의 마케팅 및 성장 부서를 구축했습니다. Hugging Face는 기계 학습에 대한 전문 지식을 바탕으로 Instagram 및 Snapchat의 첫 번째 투자자인 Sequoia, Coatue, Lee Fixel, Lux, Betaworks로부터 160억 XNUMX천만 달러를 모금했습니다. , Salesforce의 수석 과학자 및 Kevin Durant.
기계 학습, 자연어 처리, 인공 지능 및 소프트웨어에 대한 수년간의 경험과 연구 관심을 보유한 Jay Alammar는 Cohere의 이사 겸 엔지니어링 펠로우(자연어 처리)입니다. 그는 기계 학습 엔지니어링 분야의 파트너로 시작하여 개발자가 최첨단 언어 AI 및 NLP 모델을 사용하여 비즈니스 문제를 해결하도록 돕습니다. 이제 그는 기업과 개발자에게 대규모 언어 모델을 사용하여 실제 언어 처리 사용 사례를 해결하는 방법에 대해 조언합니다. 그는 경영 교육, 영향력 및 협상 전략 프로그램 분야에서 스탠포드 학위를 취득했습니다. Jay는 또한 기계 학습 R&D를 위한 영어 기술 블로그 웹사이트를 운영하고 있으며 여기에서 NLP, 기계 학습 및 인공 지능에 대한 모든 내용을 게시합니다. Jay는 복잡한 기계 학습 주제에 대해 10,000명 이상의 학습자를 지원했습니다. 따라서 최고의 데이터 과학 리더 중 한 명을 찾고 있다면 Jay Alammar를 믿을 수 있습니다.
"AI는 아마도 세상의 종말로 이어질 가능성이 높지만 그 동안 훌륭한 회사가 생길 것입니다."
Sam Altman은 Apollo Projects의 파트너입니다. 그는 이전에 OpenAI에서 공동 창립자이자 CEO로 근무했습니다. 샘 알트만(Sam Altman)은 스탠포드 대학교에 다녔으나 학사 학위를 취득하지 못한 채 중퇴했습니다. 그는 Loopt, Y Combinator 및 OpenAI로 알려진 데이터 과학 리더 중 한 명입니다. 2005년 19세인 Altman은 위치 기반 소셜 네트워킹 앱인 Loopt를 공동 창립하여 CEO로서 30천만 달러 이상의 벤처 캐피털을 확보했습니다. 43.4년 Green Dot이 2012만 달러에 인수했음에도 불구하고 Loopt는 어려움을 겪었습니다. Altman은 2011년 Y Combinator에 합류하여 2014년 회장이 되어 Airbnb 및 Dropbox와 같은 회사의 총 가치 65억 달러를 감독했습니다. 2016년에는 YC그룹으로 역할을 확대했다. Altman은 YC Continuity와 YC Research를 시작하여 성숙한 기업과 연구소에 자금을 지원했습니다. 2019년에 그는 YC의 회장으로 자리를 옮겼으며 나중에는 사기 예방을 위해 안구 스캔 인증과 Worldcoin 암호화폐를 제공하는 2019년 벤처인 Tools For Humanity에 집중했습니다.
인공 지능 분야의 전문 지식으로 전 세계적으로 유명한 Yoshua Bengio는 딥 러닝 분야의 선구자입니다.2018년 A.M. Geoffrey Hinton 및 Yann LeCun과 함께 Turing Award를 수상했습니다. Université de Montréal에서 정교수로 재직하면서 그는 Mila – Quebec AI Institute를 설립하고 이끌었습니다. Bengio는 CIFAR 기계 및 두뇌 학습 프로그램의 선임 연구원이자 IVADO의 과학 이사입니다. 특히 그는 2019년 킬람상(Killam Prize)을 수상했고, 2022년에는 세계에서 가장 많이 인용되는 컴퓨터 과학자의 지위를 달성했습니다. Bengio는 AI의 사회적 영향을 해결하는 데 적극적으로 참여하고 있습니다. 그도 기여했다 인공 지능의 책임 있는 개발을 위한 몬트리올 선언.
"데이터 과학은 소프트웨어 공학이 아닙니다. 겹치는 부분이 많습니다... 하지만 지금 우리가 하고 있는 일은 모델의 프로토타입을 만드는 것입니다."
Jeremy Howard는 호주의 데이터 과학자 리더, 기업가, 교육자 중 한 명입니다. Howard는 McKinsey & Co 및 AT Kearney에서 경영 컨설팅 분야의 경력을 시작했으며 기업가 정신을 시작하기 전까지 6년을 보냈습니다. 그는 Perl 프로그래밍 언어, Cyrus IMAP 서버 및 Postfix SMTP 서버 개발에 핵심적인 역할을 하면서 오픈 소스 프로젝트에 특히 기여했습니다. Perl4 데이터 작업 그룹의 의장이자 RFC 작성자로서 그는 Perl의 발전에 큰 영향을 미쳤습니다. Howard는 이메일 제공업체 FastMail(Opera Software에서 인수)과 보험 가격 최적화 회사 Optimal Decisions Group(ODG, ChoicePoint에서 개발) 등 호주에서 성공적인 스타트업을 설립했습니다. FastMail은 사용자가 데스크톱 클라이언트를 통합할 수 있도록 지원하는 선구자 중 하나입니다. 그는 Enlitic의 창립 CEO, Kaggle의 전 회장, MasksXNUMXAll의 공동 창립자, 샌프란시스코 대학의 저명한 연구 과학자, FastMail.FM 및 Optimal Decisions의 창립자였습니다. 전 경영 컨설턴트.
Demis Hassabis는 영국의 컴퓨터 과학자, 인공 지능 연구원 및 기업가입니다. 그는입니다 박식하고 선도적인 인공지능(AI) 인물인 그는 이 분야에 획기적인 공헌을 한 것으로 유명합니다. 1976년에 태어난 Hassabis는 체스에서 엄청난 재능을 보여 단 13세에 그랜드마스터가 되었습니다. 학계로 전환한 그는 Cambridge에서 컴퓨터 과학을 전공했습니다. Hassabis는 나중에 선구적인 비디오 게임 회사인 Elixir Studios를 공동 창립했습니다. 2010년에 그는 Google이 2014년에 인수한 AI 연구소인 DeepMind를 설립했습니다. Hassabis는 DeepMind에서 기계 학습, 특히 심층 강화 학습 영역에서 상당한 발전을 이루었습니다. 그의 노력은 AI 역량의 경계를 넓히려는 의지를 강조합니다.
2024년에는 데이터 과학 혁신의 최전선에 머무르는 것이 중요하며, 상위 12개 기업이 뒤따를 선구자입니다. 빅 데이터 분석의 선구자이자 데이터 과학 전문가인 이 리더들은 비전 있는 통찰력과 획기적인 공헌으로 계속해서 환경을 형성하고 있습니다. 복잡한 알고리즘 탐색부터 기계 학습의 힘 활용에 이르기까지 이러한 데이터 과학 리더들은 미래를 위한 과정을 주도하고 있습니다. 이들의 지침을 따르면 데이터 과학의 최신 동향과 발전을 따라갈 수 있는 탁월한 기회가 제공되므로 데이터 분석의 역동적인 세계를 탐색하는 모든 사람에게 없어서는 안 될 수치가 됩니다.
