📈 Инфлюенсеры в Big Data и Machine Learning: за кем следить в 2021 году?

Рассказываем о сообществах и лидерах мнений, имеющих влияние в сфере больших данных и машинного обучения. Если вы работаете в этой области или только собираетесь осваивать профессию, на них стоит обратить внимание.

Инфлюенсеры – это лидеры мнений. Обычно – пользователи социальных сетей, которые имеют обширную и лояльную аудиторию. Big Data и ML – одни из самых быстро развивающихся сфер в ИТ, поэтому специалистам важно следить за инфлюенсерами и влиятельными сообществами. Ведущие профессионалы отрасли регулярно делятся с широкой аудиторией опытом, а также последними разработками и новостями.

Предлагаем вашему вниманию подборку самых влиятельных сообществ и инфлюенсеров в сфере Big Data и Machine Learning.

Сообщества

Big Data and Analytics

Сообщество LinkedIn, в котором собраны не только курсы и офферы для аналитиков Big Data, но и вся актуальная информация от ведущих экспертов области. Сообщества на LinkedIn – одно из лучших мест для энтузиастов данных и начинающих ученых, желающих овладеть искусством работы с большими данными. Активное участие в дискуссиях и собственные публикации дают возможность укрепить знания, найти наставника и расширить сеть профессиональных контактов.

Data Science Central

Твиттер-аккаунт одного из самых известных сообществ Data Science, где вы найдете новости о последних технологиях Big Data, машинного обучения, AI, Deep Learning, dataviz, Hadoop, IoT, и BI. Data Science Central объединяет пользователей, которые хотят получить уникальный опыт участия в дискуссиях на темы сбора и интеграции, а также аналитики и визуализации данных. Построенное на инновационной платформе сообщество включает технические форумы и сведения о рыночных тенденциях, а также дает возможности социального взаимодействия и трудоустройства.

DataDriven

В DataDriven работают над проектами на стыке науки о данных и социального воздействия в таких областях, как международное развитие, здравоохранение, образование, исследования и охрана природы, а также общественные услуги. Платформа работает над тем, чтобы предоставить организациям больший доступ к возможностям науки о данных, и привлечь больше ученых-исследователей к решению социальных задач, где их навыки могут иметь значение.

Инфлюенсеры

Ronald Van Loon

Ronald Van Loon, директор Advertisement – компании, которая предлагает партнерам и клиентам консалтинговые, технологические, информационные и автоматизированные решения. Известный инфлюенсер в сфере Data Science, Ronald публикует статьи и посты на темы больших данных, искусственного интеллекта, автономных автомобилей, аналитики и многого другого.

Kenneth Cukier

Kenneth Cukier – редактор данных в The Economist и соавтор книги «Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think», а также популярный спикер и член совета по развитию на основе данных World Economic Forum. Cukier является постоянным гостем на BBC, CNN и NPR. С 2002 по 2004 год он был научным сотрудником Гарвардской школы управления имени Кеннеди. Он также является стипендиатом Оксфордской бизнес-школы, где проводит исследования в области авиации.

Ganapathi Pulipaka

Ganapathi Pulipaka – главный Data Scientist в Accenture. Он разработал ряд программ Deep Learning и машинного обучения и продолжает публиковать новые идеи на GitHub и Medium. Советуем подписаться тем, кто заинтересован в математическом моделировании, нейросетях и визуализации данных в TensorFlow.

Kirk Borne

Kirk Borne является советником и главным специалистом по обработке данных в Booz Allen Hamilton. Kirk – астрофизик и консультант по большим данным, он также специализируется на интеллектуальном анализе данных, машинном обучении и вычислительной астрофизике. Kirk уже более 20 лет участвует в нескольких проектах NASA, включая его астрономический центр и операции с данными космической науки. В своем аккаунте в Твиттер он публикует множество ресурсов по машинному обучению и делится опытом работы.

Iain Brown

Dr. Ian Brown – консультант по большим данным и руководитель научных данных для SAS UK&I. За последние десять лет он работал в нескольких секторах, обеспечивая лидерство по темам риска, искусственного интеллекта и машинного обучения. Ian активно публикует посты в Твиттер и рассказывает о проектах в сфере искусственного интеллекта.

Yves Mulkers

Yves Mulkers – стратег данных и основатель популярного цифрового издания 7wData. Как специалист по интеграции, Yves в постах фокусируется на организации данных и возможностях архитектуры данных в организации. Он публикует свое видение проблем бизнес-аналитики и связанных с данными вопросов.

Mike Quindazzi

Mike Quindazzi – лидер продаж цифровых альянсов в PWC. Он помогает управлять бизнес-результатами, предлагая консультации по новым технологиям, вроде беспилотных летательных аппаратов, 3D-печати, блокчейна, IoT, больших данных и робототехники. Mike работал с такими брендами, как Microsoft, SAP, Amazon и Oracle, и помог сформировать инновационные подходы к решению их проблем. Он часто публикует свое мнение о развитии сферы больших данных и рассуждения на темы, связанные с AI и машинным обучением.

Evan Kirstel

Evan Kirstel является ведущим технологическим влиятельным лицом в сегменте B2B и соавтором eVira Health, которая предлагает консультации, а также разработку продуктов и стратегий развития бизнеса для сообщества медицинских технологий. Он работал с такими известными брендами, как IBM, Intel и AT&T, среди прочих, чтобы максимизировать их видимость и масштабирование в 5G, blockchain, AI, cloud, IoT, AR, VR, Big Data и analytics.

Marcus Borba

Marcus Borba – создатель Borba Consulting, консалтинговой и исследовательской фирмы, которая решает сложные информационные задачи компаний с помощью таких инструментов, как аналитика больших данных и бизнес-аналитика. Считающийся одним из ведущих специалистов в области науки о данных и бизнес-аналитики, Marcus также регулярно публикует в своем Твиттере посты на темы нейронных сетей и машинного обучения.

Bill Schmarzo

Инфлюенсер и автор книги «The art of thinking like a Data Scientist». Он очень активен и на LinkedIn: прочтите пост «Will AI force Humans to become more Human» и подпишитесь, если хотите стать «Data Science Think Tank».

Michael Fisher

Michael Fisher – технический евангелист и старший системный аналитик в Whitcraft Group. Он считается ведущим специалистом в области IoT, 5G, VR и FinTech, и пишет о таких областях, как кибербезопасность, консалтинг и архитектура больших данных.

Srivatsan Srinivasan

Srivatsan Srinivasan – Chief Data Scientist/Architect в Cognizant. Его опыт в построении сложных аналитических конвейеров, моделей машинного обучения для бизнес-процессов и помощи компаниям в преобразовании пространства данных и аналитики, сможет помочь расширить понимание многих областей больших данных, облаков и искусственного интеллекта. Советуем обратить внимание на его посты в LinkedIn, которые точно будут полезны тем, кто хочет быть в курсе новейших технологий AI и лучших практик в области Data Science.

Nando de Freitas

Nando de Freitas – ученый, который возглавляет команду машинного обучения Google DeepMind. Профессор компьютерных наук Оксфордского университета, Nando de Freitas является специалистом в области машинного обучения с фокусом на нейронные сети, байесовскую оптимизацию и вывод, а также Deep Learning. Как главный ученый в Google DeepMind, он помогает в организации ее миссии – использовать технологии для широкой общественной пользы и научных открытий, обеспечивая при этом безопасность и соблюдение этических норм.

David Langer

Если вы регулярно читаете учебные публикации по теме Data Science на LinkedIn, скорее всего вы уже знакомы с David Langer. Помимо того, что он является VP of Analytics в Schedulicity, он также известен как инструктор и YouTube-блогер. У него слава одного из самых выдающихся педагогов в области Data Science. David Langer создает образовательный контент для всех заинтересованных в развитии навыков работы с данными.

Andrew Ng

Основатель и генеральный директор Landing AI, а также основатель Deeplearning.ai. Andrew работал главным научным сотрудником Baidu Research, был профессором Стэнфордского университета, основателем и председателем правления Coursera, поэтому его считают пионером в области онлайн-образования. Он основал проект Google Brain, который разработал крупномасштабные искусственные нейронные сети, в том числе ту, которая научилась распознавать кошек на видео. Andrew специализируется на Deep Learning и часто делает публикации на связанные с машинным обучением темы.

Kristen Kehrer

Kristen Kehrer является преподавателем Data Science в UC Berkeley Extension и основателем Data Moves Me. С 2010 года Kristen предлагает инновационные и эффективные решения для машинного обучения в различных отраслях промышленности, включая коммунальное хозяйство, здравоохранение и электронную коммерцию. Kristen является инфлюенсером и наставником, у которого можно многому научиться благодаря ее опыту и знаниям в области SQL и аналитики больших данных.

Хочу подтянуть знания по математике, но не знаю, с чего начать. Что делать?

Если базовые концепции языка программирования можно достаточно быстро освоить самостоятельно, то с математикой могут возникнуть сложности. Чтобы помочь освоить математический инструментарий, «Библиотека программиста» совместно с преподавателями ВМК МГУ разработала курс по математике для Data Science, на котором вы:

• подготовитесь к сдаче вступительных экзаменов в Школу анализа данных Яндекса;
• углубитесь в математический анализ, линейную алгебру, комбинаторику, теорию вероятностей и математическую статистику;
• узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.
• освоите специальную терминологию и сможете читать статьи по Data Science без постоянных обращений к поисковику.

Курс подойдет как начинающим специалистам, так и действующим программистам и аналитикам, которые хотят повысить свой уровень или перейти в новую область.

Источники

• https://www.maptive.com/the-top-100-big-data-experts/