In Conversazione con il Dott. Sagar Dhanraj Pande, Professore Assistente di Data Science.

'Interview with Dr. Sagar Dhanraj Pande, Assistant Professor of Data Science.'

Introduzione

Nell’era digitale in rapida evoluzione di oggi, l’integrazione della scienza dei dati ha rivoluzionato numerose industrie, compresa l’educazione. Mentre gli educatori cercano di fornire esperienze di apprendimento personalizzate e migliorare i risultati degli studenti, il ruolo della scienza dei dati nel dominio dell’insegnamento è diventato sempre più critico. La capacità di raccogliere, analizzare e ottenere informazioni da grandi quantità di dati educativi ha aperto nuove strade per comprendere il comportamento degli studenti, ottimizzare le strategie didattiche e, in definitiva, trasformare il modo in cui educare e spingere gli studenti a intraprendere una carriera nella scienza dei dati.

Oggi l’ospite d’onore è il Dr. Sagar Dhanraj Pande. Ha pubblicato e presentato più di 60 articoli in Springer, Elsevier, CRC, Taylor & Francis e altre riviste autorevoli indicizzate su Scopus e riviste sottoposte a valutazione paritaria. Inoltre, ha pubblicato articoli in conferenze internazionali di Springer sui temi di Data Mining, Network Security, IoT e la sua applicazione. Ha supervisionato diversi studenti post-laurea in sicurezza informatica, reti informatiche, comunicazione e IoT. È responsabile dell’insegnamento di Intelligenza Artificiale, Deep Learning, Machine Learning, Cyber Crime e Security e corsi di programmazione Python per studenti universitari e post-laurea.

Carriera professionale del Dr. Sagar Dhanraj Pande

AV: Ci può parlare del suo background educativo e di come l’ha portata alla sua attuale posizione di Assistant Professor Senior Grade I presso VIT-AP?

Dr. Sagar : Ciao, sono il Dr. Sagar Dhanraj Pande, attualmente lavoro come Assistant Professor Senior Grade I presso VIT-AP. Ho fatto il mio Bachelor e la mia laurea magistrale in ingegneria informatica presso il P. R. Patil College of Engineering, Amravati, Maharashtra, India. Dopo di che, ho conseguito un dottorato presso la Lovely Professional University, Punjab, India, e lì ho deciso di prendere Deep Learning e Network Security come aree di ricerca. Da lì è cominciato il mio percorso per diventare un esperto di Data Science. Dopo di che, ho lavorato come Assistant Professor presso la Lovely Professional University.

AV: Cosa l’ha ispirata a intraprendere una carriera nel campo della Data Science? Come ha iniziato in questo campo?

Dr. Sagar : Sono sempre stato un appassionato di matematica; quando si tratta di questo, la scienza dei dati, il machine learning e anche le reti di deep learning sofisticate sono solo applicazioni di questa materia. Così, il mio interesse per la scienza dei dati è stato scatenato dalla matematica. Inoltre, avendo scelto deep learning e network security come area del mio dottorato, mi sono sempre più interessato a questo campo.

AV: Può descrivere un progetto particolarmente impegnativo su cui ha lavorato nella sua carriera? Come ha superato gli ostacoli che ha incontrato?

Dr. Sagar : Il progetto che ho fatto durante il mio dottorato stesso è stato molto impegnativo poiché c’erano disponibili molti framework esistenti sul dataset che ho utilizzato per il mio lavoro di progetto. Per superare questo, ho proposto il mio framework personalizzato per eseguire la selezione delle caratteristiche sul dataset e, per verificare l’efficienza del framework proposto, l’ho applicato a un altro dataset dove ha funzionato molto bene.

AV: Come bilancia le sue responsabilità di insegnamento con la sua ricerca e gli impegni dell’industria. Quali strategie ha trovato più efficaci per gestire il suo tempo?

Dr. Sagar : Beh, cerco sempre di esplorare nuovi argomenti che sono più rilevanti per le mie aree di ricerca. Amo sempre leggere le innovazioni e gli avvenimenti più recenti nel campo della scienza dei dati. Utilizzo le pause delle lezioni per fare le mie attività di ricerca. Qualsiasi lavoro di progetto collaborativo che faccio con i miei studenti ha come obiettivo principale la conversione in brevetto, copyright o articolo di ricerca. Grazie a questo, non devo dedicare un tempo separato per fare la ricerca.

AV: Puoi parlare di un momento in cui hai affrontato un fallimento o una battuta d’arresto nella tua carriera e come hai fatto a riprenderti?

Dr. Sagar: La matematica è una delle mie materie preferite. Ma durante la mia laurea, ho ottenuto pochi voti in matematica a causa dei quali non ho avuto buoni voti quel semestre. Mi sentivo molto depresso in quel momento. Ma i miei genitori, insegnanti e amici avevano fiducia in me. Mi hanno motivato di volta in volta e in qualche modo ho concluso la mia laurea e il mio master ottenendo i rankings universitari.

Consigli sulla carriera in Data Science

AV: Quali sono alcune delle abilità o qualità più importanti che pensi siano essenziali per il successo nel campo della Data Science?

Dr. Sagar: Nel campo della Data Science, si dovrebbe avere conoscenze di matematica, logica, statistica, probabilità, python, ecc. Ma soprattutto si dovrebbero avere abilità di risoluzione dei problemi. Ogni volta ti verranno forniti i dati grezzi e tu potrai analizzarli e fornire approfondimenti più dettagliati che daranno risultati utili. Vorrei raccomandare alcuni corsi come Data Analytics con Python di NPTEL, Essentials of Data Science con R Software _ 1, Data Science for Engineers di NPTEL, ecc. Alcuni dei corsi di Analytics Vidhya sono molto utili, Introduction to Python, NLP e così via.

AV: Puoi condividere alcuni consigli per gli studenti e i giovani professionisti interessati a intraprendere una carriera in Data Science?

Dr. Sagar: Vorrei suggerire a tutti gli studenti di concentrarsi non solo sulle loro abilità di programmazione ma anche sulle loro abilità analitiche. Oltre a questo, dovrebbero imparare linguaggi di programmazione come Python e R. Dovrebbero anche esercitarsi sui concetti matematici e di algoritmi. Vorrei raccomandare alcuni libri come “Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python” di Peter Bruce, “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems” di Aurélien Géron, ecc.

Ultime novità in Data Science

AV: Come ti mantieni aggiornato sulle ultime novità in Data Science? Su quali risorse ti affidi per questo?

Dr. Sagar: Principalmente, preferisco leggere articoli di ricerca recenti e pertinenti. Oltre a questo, preferisco partecipare a Conferenze e Workshop Internazionali che mi danno visione e idee riguardo ai recenti sviluppi in questo dominio. Vorrei raccomandare alcuni siti web illuminanti come ResearchGate, Towards Data Science, ecc.

AV: Puoi parlare di eventuali iniziative o programmi specifici che hai implementato o guidato a VIT-AP per promuovere e far avanzare il campo? Quale impatto hanno avuto queste iniziative sull’università e sulla più ampia comunità dei dati?

Dr. Sagar: Attualmente, sto insegnando le materie di machine learning e deep learning a VIT-AP dove solitamente preferisco dare agli studenti degli esercizi in cui devono creare il loro dataset e svolgere l’analisi dei dati su di esso. Grazie a questa iniziativa, quasi tutti gli studenti sono stati in grado di ottenere l’accettazione per i loro lavori di ricerca in conferenze e riviste internazionali di fama.

Conclusione

Per gli studenti che aspirano ad intraprendere una carriera in Data Science, questa storia di successo serve come faro di ispirazione. Il campo della Data Science offre un percorso entusiasmante e gratificante, ricco di opportunità per avere un impatto tangibile su domini diversi, tra cui l’educazione.

Come scienziato dei dati, hai un immenso potere nelle tue mani, capace di plasmare decisioni, politiche ed esiti. Ricorda, il successo nella scienza dei dati non è una meta ma un viaggio di scoperta e crescita per tutta la vita. Abbraccia le sfide, celebra le vittorie e non smettere mai di spingere i confini di ciò che è possibile. Mentre intraprendi questo entusiasmante percorso di carriera, armato di passione, conoscenza e impegno nel fare la differenza. Hai il potenziale per plasmare il futuro e diventare un vero catalizzatore per il cambiamento positivo attraverso il potere trasformativo della scienza dei dati.

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