Bu Verilerle Liderlik Etmek bölümünde analiz ortamını keşfedin Dr.Swati Jain, yirmi yıldan fazla deneyime sahip deneyimli bir lider. Dr. Jain, analitiğe beklenmedik girişinden EXL Analytics'in Hindistan işini yönetmeye kadar, sürekli gelişen veri bilimi dünyasına dair paha biçilmez içgörüler aktarıyor. Kariyeri, liderlik felsefesi ve sektörün geleceğini şekillendiren yeni trendler hakkında daha fazla bilgi edinmek için okumaya devam edin.

Leading with Data'nın bu bölümünü aşağıdaki gibi popüler platformlardan dinleyebilirsiniz: Spotify, Google Podcast'ler, ve Apple. Bilgilendirici içeriğin keyfini çıkarmak için favorinizi seçin!

[Gömülü içerik]

ile Yaptığımız Görüşmeden Önemli Bilgiler Dr.Swati Jain

1. Entelektüel merak, başarılı analitik kariyerlerini besler.
2. Uyarlanabilirlik ve sürekli öğrenme, çeşitli veri bilimi alanlarında gezinmede çok önemlidir.
3. Veri bilimi liderleri sorunları derinlemesine anlayarak, tutkulu ekiplerle işbirliği yaparak ve çözümleri basitleştirerek başarılı olurlar.
4. COVİD sonrası sistematik bir yaklaşım, önemli bir endüstri trendi olarak ortaya çıkan veri altyapılarının oluşturulmasına öncelik veriyor.
5. Üretken yapay zekanın yakın zamanda yaygınlaşması, endüstriler arasında çeşitli uygulamalar vaat ediyor.
6. Veri bilimi veya Üretken Yapay Zeka kariyerlerine girişenler için sürekli öğrenme ve teknoloji güncellemeleri zorunludur.
7. Kodlama yalnızca bir yöndür; Veri bilimi kariyerleri, alan uzmanlığı ve proje yönetimi de dahil olmak üzere geniş bir beceri seti gerektirir.

Yapay zeka ve Veri Bilimi liderleriyle derinlemesine tartışmalar için yaklaşan Verilerle Liderlik oturumlarımıza katılın!

Şimdi Dr. Swati Jain'in bazı temel AI sorularına verdiği yanıtlara bakalım!

Analitik yolculuğunuza nasıl başladınız?

Analitik dünyasına girmek için önceden belirlenmiş bir plan olmadan hayata yaklaştım, ancak her zaman entelektüel açıdan teşvik edici bir kariyer arayışındaydım. İktisat alanındaki akademik geçmişim, Hindistan borç piyasasındaki yenilikler üzerinde çalıştığım DSP Merrill Lynch'teki stajımla birleştiğinde, araştırma ve analize olan ilgimin temelini attı. Entelektüel açıdan ilgi çekici bir şeyin peşinde koşmak için DSP Merrill Lynch'in satış işi teklifini geri çevirdim. Bu seçim beni Ernst & Young'da çalışırken doktora yapmaya yöneltti; burada istatistiksel ve fiyatlandırma analizlerine daldım ve verilerle ve rakamlarla yolculuğumun başlangıcını belirledim.

Kariyerinizin ilk yılları nasıldı ve farklı alanlara nasıl uyum sağladınız?

İlk günler çok fazla öğrenme ve uyum sağlamayı içeriyordu. Yasal bir şirket için içerik oluşturma aşamasından, EY'de transfer fiyatlandırmasında finansal analize, ardından ilaç sektöründe pazar araştırmasına geçiş yaptım. Her alan farklıydı ve ilgili alanların derinlemesine anlaşılmasını gerektiriyordu. Önemli olan, verilerin boyutundan bağımsız olarak temel hedeflere odaklanmayı sürdürmek ve anlamlı içgörüler elde etmekti. Farklı alanlardaki farklı deneyimlerim, çeşitli analitik amaçlar için verilerden yararlanma konusunda daha uyumlu ve becerikli olmamı sağladı.

Bir lider olarak bakış açınız yıllar içinde nasıl gelişti?

Liderlik bakış açım, derinlemesine problem anlayışına, işbirlikçi araştırmaya ve en uygun çözümleri formüle etmek için tutkulu bir ekiple çalışmaya öncelik verecek şekilde gelişti. Paydaş iletişiminde basitliğin vurgulanması, son noktayı göz önünde bulundurarak başlamaya odaklanarak başarılı bir benimsemeyi sağlar. Kritik hususlar arasında çözümün etkisinin değerlendirilmesi ve önemli gözetimlerin önlenmesi için temel değişkenlerin doğru şekilde değerlendirilmesinin sağlanması yer alır.

Veri bilimi endüstrisindeki mevcut eğilimler ve müşterilerle yapılan görüşmeler nelerdir?

COVID sonrası müşteriler, başlangıçta depolar gibi veri altyapıları oluşturmaya odaklanarak analitiklere öncelik veriyor. Veri mühendislerine olan talep, Üretken Yapay Zeka (JennyAI) için veri hazırlamadaki önemli rolleri nedeniyle hala yüksek. Müşteri tartışmaları artık dijital dönüşüme ve İçerik çıkarma, sınıflandırma ve özetlemeyi kapsayacak şekilde Üretken Yapay Zekanın uygulamalar genelinde dağıtılmasına odaklanıyor.

Üretken yapay zekanın sektörün geleceğindeki rolünü nasıl görüyorsunuz?

Üretken yapay zeka ana akım haline geliyor ve inanıyorum ki çeşitli kullanım senaryolarına entegre edilecek ve bugün Google'ın bilgi arama konusunda olduğu kadar yaygın hale gelecektir. Endüstriler genelinde otomasyon, yaratım ve üretim için kullanılacaktır. Teknoloji olgunlaştıkça daha fazla uygulama göreceğiz ve sektör bunun en etkili olduğu yeri öğrenecek. Bireylerin ve kuruluşların kendi alanlarında önde kalabilmek için Üretken Yapay Zekayı kendi avantajlarına göre kullanmaya başlamaları çok önemlidir.

Kariyerine veri bilimi veya Üretken Yapay Zeka alanında başlayan birine ne gibi tavsiyelerde bulunursunuz?

Öncelikle içinize bakın ve sizi kişisel olarak neyin büyülediğini belirleyin. Olmak istediğiniz sektöre veya alana karar verin ve ardından kendinizi veri ve analiz alanında eğitin. Bir yapay zeka projesi uygulamasının yalnızca kodlamadan daha fazlasını içerdiğini unutmayın; etki alanı anlayışını, proje yönetimini ve diğer çeşitli becerileri gerektirir. Sürekli öğrenme tutkusunu geliştirin ve her gün yeni bir şeyler öğrenmek için kendinizi disipline edin. Bu yaklaşım, sürekli gelişen bu sektörde başarılı bir kariyer oluşturmada uzun bir yol kat edecektir.

Özetliyor

Dr. Swati Jain'in anlatımı analitiğin evrimini açığa çıkarıyor; uyarlanabilirliği, liderlik nüanslarını ve ortaya çıkan trendleri vurguluyor. Veri bilimi sistematik büyümeye yönelik duruş sergilerken, GenAI ve sürekli öğrenmeye ilişkin bakış açıları, gelecek vadeden profesyoneller için yol gösterici ilkeler olarak yankı buluyor. Tecrübeli bir analiz uzmanıyla yapılan bu anlayışlı diyalog, gelişen veri bilimi ortamında başarıya giden yolları aydınlatıyor.

Yapay zeka, veri bilimi ve Yapay Zeka hakkında daha ilgi çekici oturumlar için Leading with Data'da bizi takip etmeye devam edin.

Yaklaşan oturumlarımıza buradan göz atın.

İlgili bağlantılar

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/11/unlocking-the-power-of-analytics-with-dr-swati-jain/