Top 12 Leader di Data Science da seguire nel 2024
Le migliori 12 personalità di Data Science da seguire nel 2024
Nel crescente campo della scienza dei dati, l’avvento del 2024 segna un momento cruciale mentre concentriamo i nostri riflettori su una selezionata schiera di luminari che guidano l’innovazione e plasmano il futuro dell’analisi. La “Top 12 Data Science Leaders List” serve come un faro, celebrando l’eccezionale competenza di questi individui, la leadership visionaria ed i contributi sostanziali all’interno del campo. Unisciti a noi in questa esplorazione di menti rivoluzionarie, mentre navighiamo attraverso le loro storie, progetti e prospettive visionarie che promettono di plasmare la traiettoria della scienza dei dati. Questi leader esemplari non sono solo pionieri; incarnano i precursori che ci guidano verso un’era di innovazione e scoperte senza precedenti.
Top 12 Data Science Leaders List da seguire nel 2024
Man mano che ci avviciniamo al 2024, ci concentriamo su un gruppo distintivo di individui che mostrano una straordinaria competenza, leadership e contributi degni di nota nell’ambito della scienza dei dati. La “Top 12 Data Science Leaders List” mira ad riconoscere e mettere in evidenza queste persone, riconoscendole come leader di pensiero, innovatori e influencer destinati a raggiungere importanti traguardi nell’anno a venire.
Man mano che approfondiamo i dettagli, diventa evidente come i punti di vista, gli impegni e le iniziative di queste persone possano trasformare i nostri metodi e l’utilizzo dei dati nell’affrontare complesse sfide che riguardano vari settori. Che si tratti di progressi nell’analisi predittiva, di promozione delle pratiche etiche di intelligenza artificiale o di sviluppo di algoritmi all’avanguardia. Le persone evidenziate in questa lista sono destinate a influenzare il campo della scienza dei dati nel 2024.
1. Anndrew Ng
“Gran parte del gioco dell’IA oggi consiste nel trovare il contesto aziendale appropriato in cui inserirlo. Amo la tecnologia. Apre molte opportunità. Ma alla fine, la tecnologia deve essere contestualizzata e inserita in un caso d’uso aziendale.”
Il Dr. Anndrew Ng è un informatico britannico-americano con competenze in Machine Learning (ML) e intelligenza artificiale (AI). Parlando del suo contributo allo sviluppo dell’AI, è il fondatore di DeepLearning.AI, il fondatore e CEO di Landing AI, un socio generale presso AI Fund e professore aggiunto presso il Dipartimento di Informatica dell’Università di Stanford. Inoltre, è stato il responsabile fondatore del team di ricerca sull’intelligenza artificiale e deep learning nell’ambito di Google AI- Google Brain. Ha anche ricoperto il ruolo di Chief Scientist presso Baidu, dove ha guidato un gruppo di 1300 persone nel campo dell’IA e sviluppato la strategia globale di AI dell’azienda.
Il signor Anndrew Ng ha guidato lo sviluppo di MOOC (Massive Open Online Courses) presso l’Università di Stanford. Ha anche fondato Coursera e offerto corsi di Machine Learning a oltre 100.000 studenti. Essendo un pioniere in ML ed educazione online, ha conseguito lauree presso la Carnegie Mellon University, il MIT e l’Università della California, Berkeley. Inoltre, ha co-autorato oltre 200 articoli di ricerca in ambito di ML, robotica e campi correlati e ha ottenuto il riconoscimento di Time come una delle 100 persone più influenti al mondo.
Sito web: https://www.andrewng.org
Twitter: @AndrewYNg
Facebook: Andrew Ng, Google Scholar.
2. Andrej Karpathy
“Si supponeva che l’IA facesse tutto il lavoro, mentre noi giocavamo, ma siamo noi a fare tutto il lavoro, mentre l’IA gioca!”
Andrej Karpathy, un detentore di dottorato slovacco-canadese di Stanford, sta costruendo una sorta di JARVIS presso OpenAI. È stato il direttore dell’IA per l’intelligenza artificiale e la visione dell’autopilota presso Tesla. Karpathy è appassionato di reti neurali profonde. Ha iniziato il suo percorso da Toronto con una doppia laurea in informatica e fisica, e successivamente è andato a studiare a Columbia. Lì ha lavorato con Michiel van de Panne sullo sviluppo di controller per figure fisicamente simulate.
Inoltre, ha lavorato anche con Fei-Fei Li per il suo Dottorato di Ricerca presso il Stanford Vision Lab, dove ha lavorato sulle architetture Convolutional Neural Network e Recurrent Neural Network e sulle loro applicazioni nell’Elaborazione del Linguaggio Naturale e nella Visione Artificiale e la loro intersezione. Ha progettato ed è stato il primo istruttore principale di CS 231n: Reti Neurali Convoluzionali per il Riconoscimento Visivo. È un blogger entusiasta e sviluppatore di librerie di apprendimento profondo e un appassionato esperto di Data Science.
Sito web: https://karpathy.ai
Twitter: @karpathy
3. Amena Anadkumar
Amena Anadkumar è una professoressa Bren al Caltech di Mysore, India, e ricopre il ruolo di direttore senior della Ricerca in Intelligenza Artificiale presso NVIDIA. È un’influencer con 159.417 follower e i suoi interessi di ricerca sono nell’apprendimento automatico su ampia scala, nell’ottimizzazione non convessa e nelle statistiche ad alta dimensione. Anadkumar ha ottenuto lauree presso l’Indian Institute of Technology (IIT) Madras e la Cornell University ed era precedentemente una scienziata principale presso Amazon Web Services. È fellow dell’ACM, dell’IEEE e dell’Alfred P. Solan Foundation. Il suo lavoro nello sviluppo di nuove intelligenze artificiali accelera le applicazioni scientifiche dell’IA, comprese le simulazioni scientifiche, le previsioni meteorologiche e la progettazione di medicinali. Ha ricevuto premi a NeurIPS e il premio speciale ACM Gordon Bell per la ricerca su COVID-19 basata su HPC.
Sito web: https://www.eas.caltech.edu/people/anima
Twitter: https://twitter.com/AnimaAnandkumar
4. Fei-Fei Li
“Credo nel futuro dell’IA che cambia il mondo. La domanda è, chi sta cambiando l’IA? È davvero importante coinvolgere gruppi diversi di studenti e futuri leader nello sviluppo dell’IA.”
Fei-Fei Li è co-direttrice presso l’Istituto per l’Intelligenza Artificiale Centrata sull’Uomo (AI) e il Laboratorio di Visione e Apprendimento presso Stanford. È la prima professoressa Sequoia nel dipartimento di informatica dell’Università di Stanford. Ha lavorato anche come Vice Presidente presso Google e Chief Scientist di AI/ML presso Google Cloud. Con i suoi anni di esperienza, ha lavorato a stretto contatto in ambiti come l’IA ispirata alla cognizione, l’apprendimento profondo, l’apprendimento automatico, la visione artificiale, l’IA nel settore sanitario e altro ancora.
Parlando della sua ricerca, ha pubblicato più di 200 articoli scientifici in conferenze e importanti riviste del settore. ImageNet, sviluppato da Fei-Fei Li, è un progetto rivoluzionario nelle ultime frontiere dell’Intelligenza Artificiale e del deep learning. Oltre al suo percorso tecnico, è il portabandiera a livello nazionale per la diversità nell’IA e nelle discipline STEM. Ha ricevuto premi per il suo lavoro, tra cui il riconoscimento “Donna nell’ICT” del 2017 di ELLE Magazine, un pensatore globale del 2015 secondo Foreign Policy e il prestigioso riconoscimento “Grandi Immigrati: L’Orgoglio dell’America” della Carnegie Foundation nel 2016.
Profilo di Stanford: https://profiles.stanford.edu/fei-fei-li/
Twitter: @drfeifei
5. Yann LeCun
“L’AI è un amplificatore dell’intelligenza umana e quando le persone sono più intelligenti, accadono cose migliori: le persone sono più produttive, più felici e l’economia prospera.”
Con competenze nella ricerca, consulenza tecnica e consulenza scientifica, Yann LeCun è il Chief AI Scientist di Facebook. È conosciuto a livello globale per il suo lavoro sulle robotica mobile, l’apprendimento automatico, la visione artificiale e la neuroscienza computazionale. LeCun ha fondato le reti convoluzionali e ha contribuito a progetti di OCR e visione artificiale utilizzando reti neurali convoluzionali. È il direttore fondatore del NYU Center of Data Science ed è stato responsabile del dipartimento di ricerca sul trattamento delle immagini. Il signor LeCun è uno dei principali creatori di DjVu e nel 2018 ha ricevuto il premio Turing da Yoshua Bengio e Geoffrey Hinton per il loro contributo all’apprendimento profondo.
LeCun è noto per i suoi contributi all’apprendimento automatico, in particolare alle sue reti neurali convoluzionali. Queste reti ispirate biologicamente sono state applicate al riconoscimento ottico e della grafia, creando un sistema di riconoscimento dei check bancari. Questo sistema è stato adottato da NCR e altre aziende e ha elaborato il 10% di tutti i check degli Stati Uniti alla fine degli anni ’90 e nei primi anni 2000.
Sito web: https://research.fb.com/people/lecun-yann/
Twitter: @ylecun
6. Ian Goodfellow
“Anche le reti attuali, che consideriamo abbastanza grandi dal punto di vista dei sistemi di calcolo, sono più piccole del sistema nervoso di animali vertebrati relativamente primitivi come le rane.”
Ian Goodfellow, un informatico americano, è ben noto per il suo lavoro di ricerca nell’apprendimento automatico. Ricopre il ruolo di Direttore dell’Apprendimento Automatico presso Apple. Sotto la supervisione di Andrew Ng, ha conseguito una laurea triennale e una laurea magistrale in Informatica presso la Stanford University. Ha inoltre ottenuto un dottorato presso l’Université de Montréal sotto la supervisione di Yoshua Bengio e Aaron Courville. Parlando del suo lavoro precedente, Ian Goodfellow, con anni di esperienza nell’apprendimento profondo, ha lavorato come ricercatore presso Google Brain. Successivamente, si è unito a Open AI (nei suoi primi anni) e poi è tornato alla ricerca di Google.
Ian Goodfellow ha anche condotto ricerche e scritto il libro di testo “Deep Learning”, diventando famoso per l’invenzione delle reti generative avversariali. Mentre era presso Google, ha creato un sistema che facilita la trascrizione automatica degli indirizzi dalle foto delle auto di Street View per Google Maps. Inoltre, Goodfellow ha evidenziato le vulnerabilità nei sistemi di apprendimento automatico. Nel 2017, il MIT Technology Review lo ha riconosciuto tra i 35 Innovatori Under 35 e nel 2019, la rivista Foreign Policy lo ha inserito nella lista dei 100 Pensatori Globali.
Sito web: https://www.iangoodfellow.com/
Twitter: @goodfellow_ian
7. Clément Delangue
Con 127.491 follower su LinkedIn, è uno dei leader della scienza dei dati che puoi seguire. Clement Delangue è il CEO e co-fondatore di Hugging Face. Si tratta di una piattaforma di apprendimento automatico open-source in cui i ricercatori di tutto il mondo possono condividere i loro modelli di intelligenza artificiale, set di dati e migliori pratiche. Parlando del suo background accademico, ha completato il suo Corso di Introduzione all’Informatica e Metodologia della Programmazione presso la Stanford University. La sua prima esperienza in una startup è stata con Moodstocks, per la creazione di apprendimento automatico per la visione artificiale, successivamente acquisita da Google. Prima di ciò, è stato co-fondatore e CEO di VideoNot.es, una piattaforma leader per la presa di appunti nell’era digitale. Successivamente, ha creato un dipartimento di marketing e crescita per Mention, una start-up europea leader nel 2014. Con la sua competenza nell’apprendimento automatico, Hugging Face ha raccolto $160 milioni da Sequoia, Coatue, Lee Fixel, Lux, Betaworks, i primi investitori di Instagram e Snapchat, il capo scienziato di Salesforce e Kevin Durant.
Twitter: https://twitter.com/ClementDelangue
8. Jay Alammar
Con anni di esperienza e interesse di ricerca in Machine Learning, Elaborazione del Linguaggio Naturale, Intelligenza Artificiale e Software, Jay Alammar è il Direttore e Consigliere Tecnologico (Elaborazione del Linguaggio Naturale) presso Cohere. Ha iniziato come Partner in Machine Learning Engineering e aiuta gli sviluppatori a risolvere problemi aziendali con modelli all’avanguardia di Language AI & NLP. Ora, fornisce consulenza a imprese e sviluppatori sull’utilizzo di grandi modelli di linguaggio per risolvere casi concreti di elaborazione del linguaggio nel mondo reale. Possiede una laurea esecutiva di Stanford in programmi di formazione per l’influenza e le strategie di negoziazione. Jay ha anche un blog tecnologico in inglese per la R&D su Machine Learning, dove pubblica tutto su NLP, machine learning e intelligenza artificiale. Jay ha assistito più di 10.000 studenti su argomenti complessi di machine learning. Quindi, se stai cercando uno dei migliori leader delle scienze dei dati, puoi fare affidamento su Jay Alammar.
Sito web: https://jalammar.github.io/
Twitter: https://www.linkedin.com/in/jalammar/
9. Sam Altman
“L’IA probabilmente porterà alla fine del mondo, ma nel frattempo ci saranno grandi aziende.”
Sam Altman è Partner di Apollo Projects. In precedenza ha lavorato presso OpenAI come Co-Fondatore e CEO. Sam Altman ha frequentato l’Università di Stanford, ma ha abbandonato gli studi senza conseguire una laurea. È uno dei leader delle scienze dei dati noto per Loopt, Y Combinator e OpenAI. Nel 2005, a 19 anni, Altman ha co-fondato Loopt, un’app di social networking basata sulla posizione, ottenendo oltre 30 milioni di dollari di finanziamenti di venture capital come CEO. Nonostante l’acquisizione da parte di Green Dot per 43,4 milioni di dollari nel 2012, Loopt ha avuto difficoltà. Altman si è unito a Y Combinator nel 2011, diventandone presidente nel 2014, supervisionando una valutazione totale di 65 miliardi di dollari per aziende come Airbnb e Dropbox. Nel 2016, ha ampliato il suo ruolo per includere YC Group. Altman ha avviato YC Continuity e YC Research, finanziando aziende mature e un laboratorio di ricerca. Nel 2019 è passato a Presidente di YC, concentrando in seguito l’attenzione su Tools For Humanity, una venture del 2019 che fornisce autenticazione mediante scansione degli occhi e criptovaluta Worldcoin per la prevenzione delle frodi.
Sito web: https://blog.samaltman.com/
Twitter: https://x.com/sama?s=20
10. Yoshua Bengio
“L’IA permetterà una medicina molto più personalizzata.”
Rinomato a livello globale per la sua esperienza in intelligenza artificiale, Yoshua Bengio è un pioniere nel deep learning, insignito del prestigioso premio Turing nel 2018 insieme a Geoffrey Hinton e Yann LeCun. In qualità di Professore Ordinario presso l’Università di Montréal, ha fondato e guidato Mila – Quebec AI Institute. Bengio è Senior Fellow nel programma CIFAR Learning in Machines & Brains e Direttore Scientifico di IVADO. È stato insignito del premio Killam nel 2019 e nel 2022 ha ottenuto lo status di informatico più citato al mondo. Bengio è attivamente coinvolto nell’affrontare l’impatto sociale dell’IA. Ha anche contribuito alla Dichiarazione di Montreal per lo Sviluppo Responsabile dell’Intelligenza Artificiale.
Sito web: https://yoshuabengio.org/
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/yoshuabengio/
11. Jeremy Howard
“La scienza dei dati non è l’ingegneria del software. C’è molta sovrapposizione… ma ciò che stiamo facendo ora è la prototipazione di modelli.”
Jeremy Howard è uno dei leader australiani in scienze dei dati, imprenditori ed educatori. Howard ha iniziato la sua carriera nella consulenza manageriale presso McKinsey & Co e AT Kearney, trascorrendo otto anni prima di intraprendere l’imprenditoria. Ha contribuito in modo significativo a progetti open-source, svolgendo un ruolo chiave nello sviluppo del linguaggio di programmazione Perl, del server IMAP Cyrus e del server SMTP Postfix. Come presidente del gruppo di lavoro Perl6-data e autore di RFC, ha influenzato in modo significativo l’evoluzione di Perl. Howard ha fondato start-up di successo in Australia: il provider di posta elettronica FastMail (acquisito da Opera Software) e la società di ottimizzazione dei prezzi delle assicurazioni Optimal Decisions Group (ODG, sviluppata da ChoicePoint). FastMail è stato tra i pionieri nell’abilitare gli utenti a integrare i loro client desktop. È stato il CEO fondatore di Enlitic, ex presidente di Kaggle, co-fondatore di Masks4All, Distinguished Research Scientist presso l’Università di San Francisco e fondatore di FastMail.FM e Optimal Decisions; ex consulente aziendale.
Sito web: https://jeremy.fast.ai/
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/howardjeremy/
12. Demis Hassabis
“Sarei molto pessimista per il mondo se qualcosa come l’IA non fosse in arrivo.”
Demis Hassabis è un informatico britannico, ricercatore di intelligenza artificiale e imprenditore. È un polimata e una figura di spicco nell’intelligenza artificiale (IA), è rinomato per i suoi innovativi contributi nel settore. Nato nel 1976, Hassabis ha dimostrato un talento prodigioso negli scacchi, diventando un Gran Maestro a soli 13 anni. Passando all’accademia, ha studiato informatica a Cambridge. Hassabis ha successivamente co-fondato la pionieristica casa di videogiochi Elixir Studios. Nel 2010, ha fondato DeepMind, un laboratorio di ricerca sull’IA acquisito da Google nel 2014. Il lavoro di Hassabis a DeepMind ha portato a significativi progressi nell’apprendimento automatico, in particolare nell’area del reinforcement learning profondo. I suoi sforzi sottolineano un impegno nel portare all’avanguardia le capacità dell’IA.
Twitter: https://x.com/demishassabis?s=20
Sito web: https://www.demishassabis.com/
Conclusione
Nel 2024, rimanere all’avanguardia dell’innovazione nella scienza dei dati è cruciale, e i primi 12 sono i pionieri da seguire. Questi leader, pionieri nell’analisi dei big data ed esperti nella scienza dei dati, continuano a plasmare il panorama con le loro visionarie intuizioni e i loro innovativi contributi. Dall’orientarsi in complessi algoritmi a sfruttare il potere dell’apprendimento automatico, questi Leader della Scienza dei Dati stanno tracciando il percorso per il futuro. Seguire le loro indicazioni offre un’opportunità senza pari per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e progressi della scienza dei dati, rendendoli figure indispensabili per chiunque si muova nel dinamico mondo dell’analisi dei dati.
