Sbloccare il potere dell’analisi con la Dr. Swati Jain
Scopri il potere dell'analisi con la Dr. Swati Jain
In questo episodio di Leading with Data, esplora il panorama dell’analisi dati con Dott. Swati Jain, un leader esperto con oltre due decenni di esperienza. Dalla sua inaspettata incursione nell’analisi dati alla gestione del business in India di EXL Analytics, il Dott. Jain offre preziosi insights nel mondo in continuo cambiamento della scienza dei dati. Continua a leggere per saperne di più sulla sua carriera, filosofia di leadership e le tendenze emergenti che stanno plasmando il futuro dell’industria.
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Punti Chiave della nostra Conversazione con Dott. Swati Jain
- La curiosità intellettuale alimenta le carriere di successo nell’analisi dati.
- L’adattabilità e l’apprendimento continuo sono fondamentali per navigare tra diverse aree della scienza dei dati.
- I leader della scienza dei dati eccellono nel comprendere a fondo i problemi, collaborare con team appassionati e semplificare le soluzioni.
- Dopo il COVID, un approccio sistematico pone l’accento sulla costruzione di infrastrutture dati, emergendo come una tendenza significativa dell’industria.
- Lo status imminente del Generative AI promette applicazioni diverse in vari settori.
- L’apprendimento continuo e gli aggiornamenti tecnologici sono indispensabili per coloro che si avventurano nella carriera di scienza dei dati o Generative AI.
- La programmazione è solo uno degli aspetti; le carriere della scienza dei dati richiedono un ampio set di competenze, compresa l’esperienza nel settore e la gestione dei progetti.
Ora, vediamo le risposte del Dott. Swati Jain a alcune importanti domande sull’IA!
- Elevate le tue assistenti self-service con nuove caratteristiche di intelligenza artificiale generative in Amazon Lex
- Gli studiosi di UCL e Google DeepMind rivelano la fugace dinamica dell’apprendimento in contesto (ICL) nelle reti neurali dei trasformatori
- Eliminare l’incertezza dal rilevamento delle anomalie lasciate che gli istogrammi impostino la soglia
Come hai iniziato il tuo percorso nell’analisi dati?
Ho affrontato la vita senza un piano predeterminato per entrare nel mondo dell’analisi dati, ma cercando sempre una carriera stimolante dal punto di vista intellettuale. La mia formazione accademica in economia, unita a uno stage presso DSP Merrill Lynch in cui ho lavorato su innovazioni nel mercato obbligazionario indiano, ha gettato le basi per il mio interesse nella ricerca e nell’analisi. Ho rifiutato un lavoro di vendita presso DSP Merrill Lynch per perseguire qualcosa di intellettualmente coinvolgente. Questa scelta mi ha portato a conseguire un dottorato di ricerca mentre lavoravo presso Ernst & Young, dove mi sono dedicato all’analisi statistica e dei prezzi, segnando l’inizio del mio percorso con i dati e i numeri.
Come sono stati i primi giorni della tua carriera e come ti sei adattato a diversi settori?
I primi giorni sono stati caratterizzati da molto apprendimento e adattamento. Sono passato dalla creazione di contenuti per un’azienda legale all’analisi finanziaria nella determinazione dei prezzi di trasferimento presso EY, e poi alla ricerca di mercato nel settore farmaceutico. Ogni settore era distinto e richiedeva una profonda comprensione dei rispettivi campi. La chiave era rimanere concentrati sugli obiettivi principali, indipendentemente dalla dimensione dei dati, e ricavare insights significativi. La mia esperienza diversificata tra i diversi settori mi ha aiutato a diventare più adattabile e abile nell’utilizzo dei dati per vari scopi analitici.
Come leader, come si è evoluta la tua prospettiva nel corso degli anni?
La mia prospettiva di leadership si è evoluta per dare priorità alla comprensione approfondita dei problemi, alla ricerca collaborativa e alla collaborazione con un team appassionato per formulare soluzioni ottimali. L’accento sulla semplicità nella comunicazione con gli stakeholder garantisce un’adozione di successo, con una focalizzazione sull’iniziare con il fine in mente. Le considerazioni critiche includono la valutazione dell’impatto della soluzione e la corretta considerazione delle variabili chiave per evitare errori significativi.
Quali sono le tendenze attuali e le conversazioni con i clienti nell’industria della scienza dei dati?
Dopo COVID, i clienti danno priorità all’analisi dei dati, concentrandosi inizialmente sulla costruzione di infrastrutture dati come i magazzini. La richiesta di ingegneri dati rimane alta grazie al loro ruolo cruciale nella preparazione dei dati per l’IA generativa (JennyAI). Le discussioni con i clienti si concentrano ora sulla trasformazione digitale e sulla distribuzione dell’IA generativa in diverse applicazioni, che coprono l’estrazione, la classificazione e la sintesi dei contenuti.
Come vedi il ruolo dell’IA generativa nel futuro dell’industria?
L’IA generativa sta diventando una pratica comune e credo che verrà integrata in vari casi d’uso, diventando altrettanto diffusa come lo è oggi Google per la ricerca di informazioni. Verrà utilizzata per l’automazione, la creazione e la generazione in diversi settori. Man mano che la tecnologia matura, vedremo sempre più implementazioni e l’industria imparerà dove è più efficace. È essenziale che singoli individui e organizzazioni inizino ad utilizzare l’IA generativa a proprio vantaggio per rimanere in testa nei rispettivi settori.
Quale consiglio daresti a qualcuno che sta cominciando la sua carriera in data science o nell’IA generativa?
Prima di tutto, guardati dentro e identifica cosa ti affascina personalmente. Decidi in quale settore o dominio vuoi lavorare, e poi formali nel campo dei dati e delle analisi. Ricorda che l’implementazione di un progetto di intelligenza artificiale richiede più di semplice codifica; richiede una comprensione del settore, una gestione dei progetti e altre competenze. Sviluppa la passione per l’apprendimento continuo e disciplinati per imparare qualcosa di nuovo ogni giorno. Questo approccio ti aiuterà a costruire una carriera di successo in questo settore in continua evoluzione.
In sintesi
Il racconto della dottoressa Swati Jain svela l’evoluzione dell’analisi dei dati, sottolineando l’adattabilità, le sfumature del leadership e le tendenze emergenti. Mentre la data science si prepara per una crescita sistematica, le sue prospettive sull’IA GenAI e sull’apprendimento continuo risuonano come principi guida per i professionisti in cerca di successo. Questo dialogo illuminante con un’esperta di analisi dei dati esperta illustra le strade da percorrere per avere successo nel panorama in continua evoluzione della data science.
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