In het snelgroeiende domein van de datawetenschap luidt de komst van 2024 een cruciaal moment in, nu we onze schijnwerpers richten op een select cohort van beroemdheden die innovatie stimuleren en de toekomst van analytics vormgeven. De ‘Top 12 Data Science Leaders List’ fungeert als een baken en viert de uitzonderlijke expertise, het visionaire leiderschap en de substantiële bijdragen van deze individuen binnen het veld. Ga met ons mee op deze verkenning van baanbrekende geesten, terwijl we door hun verhalen, projecten en visionaire visies navigeren die beloven het traject van datawetenschap vorm te geven. Deze voorbeeldige leiders zijn niet alleen pioniers; zij belichamen de voorhoede die ons naar een tijdperk van ongeëvenaarde innovatie en ontdekking stuurt.
Top 12 leiders op het gebied van datawetenschap om in de gaten te houden in 2024
Nu we dichter bij 2024 komen, richten we ons op een onderscheidende groep individuen die opmerkelijke expertise, leiderschap en opmerkelijke bijdragen op het gebied van datawetenschap laten zien. De “Top 12 Data Science Leaders List” heeft tot doel deze personen te erkennen en onder de aandacht te brengen, en hen te erkennen als thought leaders, innovators en influencers die naar verwachting het komende jaar belangrijke mijlpalen zullen bereiken.
Naarmate we dieper ingaan op de details, wordt het duidelijk dat de standpunten, ondernemingen en initiatieven van deze individuen onze methoden en gegevensgebruik kunnen transformeren bij het aanpakken van complexe uitdagingen in verschillende sectoren. Of het nu gaat om vooruitgang op het gebied van voorspellende analyses, het pleiten voor ethische AI-praktijken of het ontwikkelen van geavanceerde algoritmen. TDe personen die in deze lijst worden genoemd, staan klaar om het terrein van de datawetenschap in 2024 te beïnvloeden.
1. Anndrew Ng
“Een groot deel van het hedendaagse AI-spel bestaat uit het vinden van de juiste zakelijke context om het in te passen. Ik hou van technologie. Het biedt veel mogelijkheden. Maar uiteindelijk moet technologie worden gecontextualiseerd en passen in een zakelijke use case.”
Dr. Anndrew Ng is een Brits-Amerikaanse computerwetenschapper Machine leren (ML) en Artificial Intelligence (AI) expertise. Over zijn bijdrage aan de ontwikkeling van AI gesproken: hij is de oprichter van DeepLearning.AI, de oprichter en CEO van Landing AI, een algemeen partner bij het AI Fund en een adjunct-professor aan de computerwetenschappenafdeling van Stanford University. Bovendien was hij de oprichter en leider van het deep learning-onderzoeksteam voor kunstmatige intelligentie onder de Google AI-paraplu: Google Brain. Hij was ook Chief Scientist bij Baidu, waar hij leiding gaf aan een AI-groep van 1300 mensen en de mondiale AI-strategie van het bedrijf ontwikkelde.
De heer Anndrew Ng leidde de ontwikkeling van MOOC (Massive Open Online Courses) aan Stanford University. Hij richtte ook Coursera op en bood Machine Learning (ML)-cursussen aan aan meer dan 100,000 studenten. Als pionier op het gebied van ML en online onderwijs heeft hij diploma's behaald aan de Carnegie Mellon University, MIT, en de University of California, Berkeley. Bovendien was hij co-auteur van meer dan 200 onderzoekspapers op het gebied van ML, robotica en aanverwante gebieden, en kreeg hij de badge van Tiime's 100-lijst van de meest invloedrijke personen ter wereld.
"We moesten de AI al het werk laten doen, en we spelen games, maar we doen al het werk, en de AI speelt games!"
Andrej Karpathy, een Slowaaks-Canadese PhD-houder uit Stanford, bouwt een soort JARVIS bij OpренаΑԏ. Hij was directeur AI van kunstmatige intelligentie en Autopilot Vision bij Tesla. Karpathie is gepassioneerd door diepe neurale netten. Hij begon zijn reis vanuit Toronto met een dubbele hoofdvak in computerwetenschappen en natuurkunde, en daarna ging hij naar Columbia voor verdere studies. Daar werkte hij samen met Michiel van de Panne aan het leren van controllers voor fysiek gesimuleerde figuren.
Bovendien werkte hij ook samen met Fei-Fei Li voor zijn Ph.D. bij Stanford Vision Lab, waar hij werkte aan de Convolutief neuraal netwerk en Terugkerend neuraal netwerk architecturen en hun toepassingen in Natural Language Processing en Computer visie en hun kruispunt. Hij ontwierp en was de eerste primaire instructeur voor CS 231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition. Hij is een enthousiaste blogger en ontwikkelaar van deep learning-bibliotheken en een gepassioneerd Data Science-expert.
Amena Anadkumar is een in Mysore, India geboren Bren-professor bij Caltech en fungeert als senior directeur van AI Research bij NVIDIA. Ze is een influencer met 159,417 volgers en haar onderzoeksinteresses liggen op het gebied van grootschalige machine learning, niet-convexe optimalisatie en hoogdimensionale statistieken. Anadkumar heeft diploma's behaald aan het Indian Institute of Technology (IIT) Madras en Cornell University en was voorheen hoofdwetenschapper bij Amazon Web Services. Ze is een fellow van ACM, IEEE en de Alfred P. Solan Foundation. Haar werk bij de ontwikkeling van nieuwe kunstmatige intelligentie versnelt de wetenschappelijke toepassingen van AI, waaronder wetenschappelijke simulaties, weersvoorspellingen en het ontwerpen van medicijnen. Ze werd toegekend bij NeurIPS en de ACM Gordon Bell Special Prize voor HPC-gebaseerd COVID-19-onderzoek.
“Ik geloof in de toekomst van AI die de wereld zal veranderen. De vraag is: wie verandert AI? Het is heel belangrijk om diverse groepen studenten en toekomstige leiders te betrekken bij de ontwikkeling van AI.”
Fei-Fei Li is mededirecteur van het Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (AI) en Vision & Learning Lab. Zij is de inaugurele Sequoia-professor op de afdeling computerwetenschappen van Stanford University. Ze werkte ook als Vice President bij Google en Chief Scientist van AI/ML bij Google Cloud. Met haar jarenlange expertise heeft ze nauw samengewerkt op gebieden als cognitief geïnspireerde AI, deep learning, machine learning, computer vision, AI in de gezondheidszorg en meer.
Over haar onderzoek gesproken: ze heeft meer dan 200 wetenschappelijke artikelen gepubliceerd op conferenties en belangrijke tijdschriften op de relevante vakgebieden. ImageNet, ontwikkeld door Fei-Fei Li, is een revolutionair project in de nieuwste grenzen van kunstmatige intelligentie en deep learning. Naast het technische traject is zij op nationaal niveau vaandeldrager voor diversiteit in AI en STEM. Ze heeft prijzen ontvangen voor haar werk, waaronder Women in Tech 2017 van ELLE Magazine, a Global Thinker of 2015 van Foreign Policy, en de prestigieuze ‘Great Immigrants: The Pride of America’ van Carnegie Foundation in 2016.
“AI is een versterker van menselijke intelligentie en als mensen slimmer zijn, gebeuren er betere dingen: mensen zijn productiever, gelukkiger en de economie streeft ernaar.”
Met expertise op het gebied van onderzoek, technisch advies en wetenschappelijk advies is Yann LeCun de Chief AI Scientist bij Facebook. Hij staat wereldwijd bekend om zijn werk op het gebied van mobiele robotica, machinaal leren, computervisie en computationele neurowetenschappen. LeCun richtte convolutionele netten op en droeg bij aan OCR- en computervisieprojecten met behulp van convolutionele neurale netwerken. Hij is de oprichter en directeur van het NYU Center of Data Science en hoofd van de onderzoeksafdeling voor beeldverwerking. De heer LeCun is een van de belangrijkste makers van DjVu en ontving in 2018 de Turing Award van Yoshua Bengio en Geoffrey Hinton voor hun bijdrage aan deep learning.
LeCun staat bekend om zijn bijdragen aan machinaal leren, met name zijn Convolutional Neural Networks. Deze biologisch geïnspireerde netwerken werden toegepast op optische en handschriftherkenning, waardoor een systeem voor bankchequeherkenning ontstond. Dit systeem werd door NCR en andere bedrijven overgenomen en verwerkte eind jaren negentig en begin 10 1990% van alle Amerikaanse cheques.
“Zelfs de netwerken van vandaag, die we vanuit het oogpunt van computersystemen als vrij groot beschouwen, zijn kleiner dan het zenuwstelsel van zelfs relatief primitieve gewervelde dieren zoals kikkers.”
Ian Goodfellow, een Amerikaanse computerwetenschapper, staat bekend om zijn onderzoekswerk op het gebied van Machine Learning. Hij is directeur Machine Learning bij Apple. Onder supervisie van Andrew Ng heeft hij een B.S. en M.S. in computerwetenschappen aan Stanford University. Hij kreeg ook een Ph.D. van Université de Montréal onder supervisie van Yoshua Bengio en Aaron Courville. Over zijn eerdere werk gesproken: Ian Goodfellow, met jarenlange ervaring in deep learning, werkte als onderzoekswetenschapper bij Google Brain. Daarna sloot hij zich aan bij Open AI (in de eerste jaren) en keerde daarna terug naar Google Research.
Ian Goodfellow heeft ook onderzoek gedaan naar en het leerboek ‘Deep Learning’ geschreven, dat bekendheid kreeg door het bedenken van generatieve vijandige netwerken. Toen hij bij Google werkte, creëerde hij een systeem dat de automatische transcriptie van adressen van Street View-autofoto's voor Google Maps mogelijk maakte. Bovendien heeft Goodfellow kwetsbaarheden in machine learning-systemen blootgelegd. In 2017 werd hij door de MIT Technology Review erkend als een van de 35 Innovators Under 35, en in 2019 plaatste Foreign Policy hem in de lijst van 100 Global Thinkers.
Met 127,491 volgers op LinkedIn is hij een van de data science-leiders die je kunt volgen. Clement Delangue is de CEO en mede-oprichter van Hugging Face. Het is een open-source machine learning-platform waar onderzoekers over de hele wereld hun AI-modellen, datasets en best practices kunnen delen. Over zijn academische achtergrond gesproken: hij voltooide zijn inleiding tot computerwetenschappen en programmeermethodologie aan Stanford University. Zijn eerste startup-ervaring was met Moodstocks, voor het bouwen van machine learning voor computervisie, en later werd het overgenomen door Google. Daarvoor was hij medeoprichter en CEO van VideoNot.es, een toonaangevend notitieplatform voor het digitale tijdperk. Vervolgens bouwde hij een marketing- en groeiafdeling voor Mention – een toonaangevende Europese startup in 2014. Met zijn expertise op het gebied van Machine Learning haalde Hugging Face $160 miljoen op bij Sequoia, Coatue, Lee Fixel, Lux, Betaworks, de eerste investeerders bij Instagram en Snapchat. , de hoofdwetenschapper bij Salesforce, en Kevin Durant.
Met jarenlange ervaring en onderzoeksinteresse in machinaal leren, natuurlijke taalverwerking, kunstmatige intelligentie en software, is Jay Alammar directeur en engineering fellow (natuurlijke taalverwerking) bij Cohere. Hij begon als partner in Machine Learning Engineering en helpt ontwikkelaars bedrijfsproblemen op te lossen met de allernieuwste Taal-AI- en NLP-modellen. Nu adviseert hij ondernemingen en ontwikkelaars over het gebruik van grote taalmodellen om praktijkvoorbeelden van taalverwerking op te lossen. Hij heeft een Stanford-diploma behaald in het programma voor executive education, invloed en onderhandelingsstrategieën. Jay heeft ook een Engelse techblogwebsite voor Machine Learning R&D, waar hij alles publiceert over NLP, machine learning en kunstmatige intelligentie. Jay assisteerde meer dan 10,000 leerlingen bij complexe onderwerpen op het gebied van machinaal leren. Dus als u op zoek bent naar een van de beste leiders op het gebied van datawetenschap, kunt u op Jay Alammar rekenen.
"AI zal waarschijnlijk leiden tot het einde van de wereld, maar in de tussentijd zullen er geweldige bedrijven zijn."
Sam Altman is partner van Apollo Projects. Hij werkte eerder bij OpenAI als medeoprichter en CEO. Sam Altman studeerde aan Stanford University, maar stopte ermee zonder een bachelordiploma te behalen. Hij is een van de datawetenschapsleiders die bekend staan om Loopt, Y Combinator en OpenAI. In 2005, op 19-jarige leeftijd, was Altman medeoprichter van Loopt, een locatiegebaseerde app voor sociaal netwerken, waarmee hij als CEO meer dan $ 30 miljoen aan durfkapitaal binnenhaalde. Ondanks de overname door Green Dot voor $ 43.4 miljoen in 2012 had Loopt het moeilijk. Altman kwam in 2011 bij Y Combinator en werd er in 2014 president van. Hij hield toezicht op een totale waardering van $65 miljard voor bedrijven als Airbnb en Dropbox. In 2016 breidde hij zijn rol uit met YC Group. Altman startte YC Continuity en YC Research, waarmee volwassen bedrijven en een onderzoekslaboratorium werden gefinancierd. In 2019 stapte hij over naar voorzitter bij YC, waar hij zich later richtte op Tools For Humanity, een onderneming uit 2019 die oogscanauthenticatie en Worldcoin-cryptocurrency levert voor fraudepreventie.
"AI zal een veel meer gepersonaliseerde geneeskunde mogelijk maken."
Yoshua Bengio staat wereldwijd bekend om zijn expertise op het gebied van kunstmatige intelligentie en is een pionier op het gebied van deep learning, geëerd met dee prestigieuze 2018 A.M. Turing Award naast Geoffrey Hinton en Yann LeCun. Als hoogleraar aan de Université de Montréal richtte en leidde hij het Mila – Quebec AI Institute. Bengio is Senior Fellow in het CIFAR Learning in Machines & Brains-programma en wetenschappelijk directeur van IVADO. Hij ontving met name de Killam Prize in 2019 en bereikte in 2022 de status van 's werelds meest geciteerde computerwetenschapper. Bengio is actief betrokken bij het aanpakken van de maatschappelijke impact van AI. Hij heeft ook een bijdrage geleverd bij de Montreal Declaration for Responsible Development of Artificial Intelligence.
"Datawetenschap is geen software-engineering. Er is veel overlap... maar wat we nu doen is het prototypen van modellen."
Jeremy Howard is een van de Australische leiders, ondernemers en docenten op het gebied van datawetenschappers. Howard begon zijn carrière in managementadvies bij McKinsey & Co en AT Kearney, waar hij acht jaar doorbracht voordat hij zich in het ondernemerschap waagde. Hij droeg met name bij aan open-sourceprojecten en speelde een sleutelrol bij de ontwikkeling van de programmeertaal Perl, de Cyrus IMAP-server en de Postfix SMTP-server. Als voorzitter van de Perl6-data-werkgroep en auteur van RFC’s heeft hij de evolutie van Perl aanzienlijk beïnvloed. Howard richtte succesvolle startups op in Australië: e-mailprovider FastMail (overgenomen door Opera Software) en bedrijf voor optimalisatie van verzekeringsprijzen Optimal Decisions Group (ODG, ontwikkeld door ChoicePoint). FastMail was een van de pioniers die gebruikers in staat stelde hun desktopclients te integreren. Hij was de oprichter en CEO van Enlitic, voormalig president van Kaggle, medeoprichter van Masks4All, Distinguished Research Scientist aan de Universiteit van San Francisco, en oprichter van FastMail.FM en Optimal Decisions; voormalig bestuursadviseur.
"Ik zou eigenlijk heel pessimistisch zijn over de wereld als er niet zoiets als AI op komst zou zijn."
Demis Hassabis is een Britse computerwetenschapper, onderzoeker op het gebied van kunstmatige intelligentie en ondernemer. Hij een polymath en toonaangevend figuur op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI), staat bekend om zijn baanbrekende bijdragen aan het vakgebied. Hassabis, geboren in 1976, toonde een wonderbaarlijk talent in schaken en werd op slechts 13-jarige leeftijd een grootmeester. Na de overstap naar de academische wereld ging hij computerwetenschappen studeren in Cambridge. Hassabis was later medeoprichter van het baanbrekende videogamebedrijf Elixir Studios. In 2010 richtte hij DeepMind op, een AI-onderzoekslaboratorium dat in 2014 door Google werd overgenomen. Hassabis’ werk bij DeepMind heeft geleid tot aanzienlijke vooruitgang op het gebied van machinaal leren, vooral op het gebied van diepgaand versterkend leren. Zijn inspanningen onderstrepen zijn toewijding om de grenzen van de mogelijkheden van AI te verleggen.
In 2024 is het van cruciaal belang om voorop te blijven lopen op het gebied van innovatie op het gebied van datawetenschap, en de top twaalf zijn de pioniers die moeten worden gevolgd. Deze leiders, pioniers op het gebied van big data-analyse en experts op het gebied van datawetenschap, blijven het landschap vormgeven met hun visionaire inzichten en baanbrekende bijdragen. Van het navigeren door complexe algoritmen tot het benutten van de kracht van machine learning: deze Data Science Leaders bepalen de koers voor de toekomst. Het volgen van hun begeleiding biedt een ongeëvenaarde mogelijkheid om op de hoogte te blijven van de nieuwste trends en ontwikkelingen op het gebied van datawetenschap, waardoor ze onmisbare figuren zijn voor iedereen die door de dynamische wereld van data-analyse navigeert.
