Estás leyendo la publicación: Los 10 mejores científicos de datos en India – 2020
La comunidad de ciencia de datos está creciendo a un ritmo acelerado y las unidades de ciencia de datos se están convirtiendo en una parte crucial de las organizaciones en todas las industrias. Desde la interpretación de grandes conjuntos de datos hasta su uso para tomar decisiones comerciales, los científicos de datos son responsables de tomar decisiones basadas en datos en una organización. Al reconocer a los profesionales de la ciencia de datos que han mostrado un viaje excepcional en el dominio, la revista Analytics India presenta la lista de los mejores científicos de datos cada año.
Este es el sexto año de la lista aclamada por la industria en la que hemos enumerado a los 10 principales científicos de datos con diversos antecedentes que han hecho contribuciones significativas, han generado innovaciones únicas y han mostrado logros sin precedentes en su viaje de ciencia de datos.
Para la lista, hemos considerado científicos de datos que trabajan con organizaciones o de forma independiente, independientemente del tamaño y la naturaleza del trabajo. Además, no repetimos nombres de años anteriores, así que verifique las inclusiones de años anteriores.
Esto no es una clasificación y los científicos de datos se enumeran en orden alfabético.
Aquí está la lista de los últimos años.
2019 | 2018 | 2017 | 2016 | 2015
1| Abhishek Thakur
Viaje de análisis y ciencia de datos: Fue durante su maestría que desarrolló un interés en el aprendizaje automático y la ciencia de datos, y desde entonces ha liderado equipos de ciencia de datos en varias organizaciones. También fue durante este tiempo cuando comenzó con Kaggle. Comenzó en la industria, luego hizo su doctorado, lo abandonó después de un año y desde entonces trabajó como científico de datos para diferentes industrias.
Función y responsabilidades actuales: Con un enfoque en el aprendizaje automático aplicado y el procesamiento del lenguaje natural, actualmente trabaja como científico de datos en Noruega.
Logros significativos: En 2020, Abhishek Thakur se convirtió en el primer gran maestro cuádruple del mundo en Kaggle. En su tiempo libre, le gusta crear tutoriales en YouTube. Recientemente, también ha publicado un libro de aprendizaje automático aplicado titulado “Abordando (casi) cualquier problema de aprendizaje automático”. También ha publicado un par de artículos en el taller ICML y es coautor de dos patentes mientras trabajaba para la industria.
Educación: Hizo su Licenciatura en Ingeniería Electrónica de NIT Surat y se mudó a la Universidad de Bonn, Alemania para obtener una Maestría en Ciencias de la Computación.
2| Aditya Agarwal
Viaje de análisis y ciencia de datos: con más de 12 años de experiencia en el uso análisis de datos cuantitativos con comprensión empresarial para la toma de decisiones empresariales, ha liderado la práctica de la ciencia de datos en varias organizaciones. Comenzó su carrera analítica en ICICI Prudential, donde entregó valor basado en datos para unidades comerciales como adquisición de clientes, retención de clientes, actuario, suscripción, fraude y gestión de reclamos.
Función y responsabilidades actuales: Como líder de práctica de análisis avanzado en Abzooba, Aditya lidera un equipo de más de 50 profesionales de la ciencia de datos energéticos en Abzooba que resuelven problemas comerciales interesantes mediante el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial. Brinda liderazgo de pensamiento en IA a los clientes para traducir sus objetivos comerciales en problemas analíticos y soluciones basadas en datos.
Logros significativos: Bajo su liderazgo, muchas organizaciones han automatizado las tareas rutinarias, han reducido los costos operativos, han aumentado la productividad del equipo y han mejorado los ingresos totales y finales. Ha creado soluciones como motor de subrogación, motor de recomendación de precios, mantenimiento predictivo de sensores IoT y más.
Educación: Aditya tiene una Licenciatura en Tecnología Textil y una Licenciatura en Administración de Empresas del Instituto Indio de Tecnología (IIT), Delhi.
3| Anubhav Shrivastava
Viaje de análisis y ciencia de datos: Anubhav comenzó su cita con decisiones basadas en pronósticos como analista de inversiones, valuando empresas. Desde entonces, durante la última década y media, ha desempeñado un papel facilitador en la resolución de problemas comerciales cuantitativos a nivel empresarial en Europa, América y Asia. Como científico de datos completo, Anubhav ha liderado varias intervenciones de datos fuera de línea a en línea y ha liderado soluciones innovadoras de aprendizaje automático en las industrias de atención médica, manufactura, finanzas y medios.
Función y responsabilidades actuales: Anubhav administra toda la ciencia de datos en la unidad Digital Ventures de Viacom18, la potencia de los medios. Según admite él mismo, disfruta de la emoción de trabajar en el espacio tecnológico B2C, donde las posibilidades son ilimitadas y las oportunidades abundan para dar forma no solo al futuro de los modelos comerciales eficientes, sino también al comportamiento del usuario a escala.
Logros significativos: A Anubhav se le atribuye la institucionalización de la ciencia de datos como una función en varias organizaciones. Un creyente en el diseño minimalista, sus esfuerzos incluyen la construcción de productos utilizables como sistemas de recomendación, gráficos de conocimiento y sistemas espaciales profundos. Anubhav también ha sido fundamental en la creación pragmática de regímenes de protección digital y privacidad de datos.
Educación: Tiene una licenciatura en ingeniería de IIT Kanpur.
4| Bishwarup Bhattacharjee
Viaje de análisis y ciencia de datos: Con una sólida formación en estadísticas., La afinidad de Bishwarup por la codificación lo ayudó a hacer la transición al campo de la ciencia de datos más adelante. Bishwarup ha trabajado para empresas como Here Technology, Aditya Birla y VMware. A Bishwarup le encanta asumir nuevos desafíos y aprender cosas nuevas en el camino. También le gusta participar en hackatones en línea en su tiempo libre.
Función y responsabilidades actuales: Actualmente, Bishwarup es gerente sénior en EagleView, líder del mercado en imágenes aéreas. Lidera el esfuerzo y los desarrollos de ML de extremo a extremo para uno de sus principales productos. Su función abarca la determinación del alcance, la recopilación y extracción de datos, el procesamiento de imágenes, el desarrollo, la validación y la implementación de modelos de aprendizaje automático.
Logros significativos: Un gran maestro de Kaggle, Biswarup alcanzó el noveno puesto a nivel mundial en 2017 entre más de 100 000 participantes activos en ciencia de datos. En el frente laboral, Biswarup ha estado trabajando predominantemente en el dominio de Computer Vision construyendo sistemas que son escalables y sostenibles. Él cree que hay mucho que aprender en el aprendizaje automático para una sola vida, y no es práctico aspirar a ser bueno en todo.
Educación: Bishwarup se graduó en Estadística y se desmayó de la Universidad de Calcuta en 2008.
5| Dipanjan Sarkar
Viaje de análisis y ciencia de datos: Haber trabajado con empresas como Intel. Red Hat (ahora parte de IBM), Dipanjan ha construido sistemas inteligentes a gran escala, en varios dominios como infraestructura, cadena de suministro, productos de software, seguridad y semiconductores. Dipanjan también suele tener sesiones de consulta (pro-bono) sobre las mejores prácticas para aprovechar la IA y el ML con diferentes empresas emergentes en el ecosistema indio de empresas emergentes.
Función y responsabilidades actuales: Dipanjan actualmente trabaja como líder de ciencia de datos en Applied Materials India y se enfoca en resolver problemas difíciles aprovechando el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la visión artificial y la PNL.
Logros significativos: Dipanjan ha recibido numerosos elogios en su carrera profesional por mostrar un compromiso ejemplar y ofrecer valor empresarial, como el reconocimiento de Google como Desarrollador experto de Google en aprendizaje automático. Ha estado involucrado en la creación de equipos de ciencia de datos desde cero y en la creación de un centro analítico de excelencia en sus organizaciones anteriores. Ha publicado más de siete libros sobre aprendizaje automático, aprendizaje profundo, aprendizaje por transferencia, PNL junto con varios artículos y artículos. Ha abierto la mayoría de sus análisis y se encuentra entre las 1100 personas más seguidas en GitHub.
Educación: Dipanjan tiene una Maestría en Tecnología de IIIT Bangalore, con un enfoque en ingeniería de software y ciencia de datos. Además de esto, tiene varias certificaciones de educación ejecutiva, incluida la más reciente en estrategia de IA de la Northwestern University – Kellogg School of Management. También está cursando un Diploma de posgrado en ML e IA de la Universidad de Columbia, con la intención de mantenerse al tanto en un panorama en constante cambio de tecnologías de la nueva era.
6| Ratnakar Pandey
Viaje de análisis y ciencia de datos: Ratnakar Pandey (RP) tiene cerca de 18 años de experiencia en el campo de la IA y la ciencia de datos. Personificando el espíritu del aprendizaje permanente, ha sido uno de los primeros en adoptar nuevas ideas e innovaciones en el dominio de la ciencia de datos. Ha ocupado puestos de liderazgo sénior en empresas como Kabbage, Citigroup, Target y Texas Instruments, donde ha sido fundamental para impulsar iniciativas de ML para crear un impacto multimillonario.
Función y responsabilidades actuales: Actualmente, lidera ML y análisis para servicio al cliente en Amazon, donde sus áreas de enfoque incluyen procesamiento y comprensión del lenguaje natural (NLP/NLU), reconocimiento automático de voz (ASR), optimización de bots, desarrollo de productos vernáculos utilizando datos no estructurados como texto y voz. de la India y otras geografías.
Logros significativos: Por su fuerte contribución en el campo, ha sido reconocido con varios premios como Analytics100, Líder en Acción, Impacto Sobresaliente en Ingresos, Premio a la Excelencia en Proyectos. RP también es un evangelista analítico y dedica su tiempo libre a escribir artículos para publicaciones conocidas. También ha presentado documentos a nivel mundial y pasa tiempo con los estudiantes tanto en el aula como en línea para desarrollar y fomentar el talento para la industria.
Educación: Tiene un MBA de ISB Hyderabad, MS de la Universidad de Arkansas y BTech de HBTI Kanpur.
7| Sheela Siddappa
Viaje de análisis y ciencia de datos: La pasión de Sheela por la ciencia de datos comenzó durante sus días de ingeniería observando las aplicaciones y el valor que puede agregar al dominio. Una estudiante dedicada y leal de la ciencia de datos, tiene más de 14 años de trayectoria industrial. Sheela ha trabajado como Investigadora Científica Senior y Científica en los Centros de Investigación de Infosys y General Motors, respectivamente.
Función y responsabilidades actuales: La Dra. Sheela es la asesora principal del programa de ciencia de datos de Bosch, donde guía a la unidad con soluciones técnicas, tendencias comerciales, consultas, contratación, etc. Sus soluciones prácticas y sólidas de ciencia de datos han sido un éxito para muchos de los clientes de Bosch, problemas en dominios como Industria 4.0, salud, energía, manufactura, ciudad inteligente, etc.
Logros significativos: Es editora asociada de Inderscience, la revista International Journal of Big Data Management. Aparte de esto, es miembro del consejo asesor del programa de ciencia de datos en varios institutos como RVCE, Bangalore; Instituto de Tecnología PSG, Coimbatore; Instituto SSN, Chennai; Universidad Jain, Bengaluru y más. Ha presentado tres patentes y tiene más de 25 publicaciones en revistas y conferencias internacionales en su haber. Además de ser oradora invitada en varias conferencias, es miembro de varias sociedades como CII, NASSCOM y más.
Educación: Sheela tiene un PhD (2006) de la Universidad de Texas en Arlington, EE. UU., en la disciplina de Ingeniería Industrial con mención en Machine Learning y Optimización, y MS (2002) de la misma Universidad. Recibió Ingeniería (2000) de RVCE, Bengaluru.
8| sonny laskar
Viaje de análisis y ciencia de datos: Con más de una década de experiencia en datos y análisis, su enfoque actual se centra en AIOps para construir la infraestructura de TI de próxima generación. Su definición de un buen científico de datos es aquel que puede “pensar como científico, codificar como desarrollador y vender como vendedor”. Ha formado parte del equipo de ciencia de datos de TCS, que ha construido el almacén de datos bancarios más grande de la India para el procesamiento de SBI con un volumen de datos diario de más de 50 TB.
Función y responsabilidades actuales: Sonny es el director y científico de datos principal de Microland y dirige la ingeniería de la plataforma AIOps de Microland. Un día típico para él comienza resolviendo un Sudoku, leyendo los últimos tweets sobre inteligencia artificial y ciencia de datos, seguido de una serie de discusiones de ingeniería sobre nuevas formas de resolver problemas anteriores y una serie de “POC paralelos”. Una de sus principales responsabilidades es diseñar “AI Platform a escala”, además de configurar Kubernetes Clusters, ejecutar Xgboost federado y realizar ingeniería de funciones a escala.
Logros significativos: Sonny ha sido uno de los pocos científicos de datos en la India que desempeña funciones de liderazgo y, al mismo tiempo, se le puede ver compitiendo en hackatones. Ha sido ganador de hackatones en serie de más de 20 hackatones realizados por Kaggle, Techgig y otros. Es arquitecto de AWS y ha diseñado e implementado soluciones para resolver problemas de centros de datos híbridos en torno a la optimización de costos, la detección de anomalías y los motores de recomendación.
Educación: Sonny tiene un MBA de IIM Indore y una licenciatura en ingeniería del Instituto Indio de Ciencia y Tecnología de Ingeniería, Shibpur (anteriormente Universidad de Ingeniería y Ciencias de Bengala, Shibpur).
9| Suvadip Chakraborty
Viaje de análisis y ciencia de datos: Suvadip tiene más de 12 años de experiencia en el desarrollo de soluciones innovadoras basadas en datos para problemas comerciales. Tiene una vasta experiencia en la industria de servicios bancarios y financieros, habiendo trabajado en múltiples roles, incluidos liderazgo, gestión de proyectos y consultoría comercial en todas las geografías.
Función y responsabilidades actuales: Actualmente, Suvadip lidera el equipo de análisis para iniciativas de crecimiento e innovación del negocio de Banca Comercial de HSBC, desarrollando estrategias integrales para ganar nuevos negocios y aumentar la experiencia del cliente. Su función se centra en el desarrollo de soluciones mediante el aprovechamiento de algoritmos, aprovechando las herramientas y plataformas de la nueva era y facilitando la implementación a escala.
Logros significativos: Suvadip ha creado y liderado un sólido equipo de científicos de datos, creando soluciones analíticas avanzadas para las iniciativas de crecimiento del banco, impulsando la agenda de innovación de la unidad. Su trabajo ha tenido un fuerte enfoque en la comercialización y la creación de nuevos activos a través de la investigación aplicada, impulsando la colaboración entre ingeniería y MLOps para crear productos y soluciones de datos de extremo a extremo.
Educación: Tiene una maestría en economía de la Escuela de Economía de Delhi, Agilista certificado de SAFe, Científico de datos colegiado (CDS).
10| Usha Rengaraju
Viaje de análisis y ciencia de datos: Usha es un erudito y tiene un sólido conocimiento de dominio en múltiples dominios como finanzas cuantitativas, marketing y genómica, por nombrar algunos. Se especializa en modelos gráficos probabilísticos y ha construido sistemas de negociación algorítmica basados en redes bayesianas. Ha trabajado con interesantes casos de uso de aprendizaje automático en múltiples industrias, como telecomunicaciones, semiconductores, fabricación y ciberseguridad.
Función y responsabilidades actuales: Dirige 8 comunidades en dos ciudades: Bangalore y Mysuru, como TensorFlow User Group (TFUG Mysore), Google Developer Group (GDG Mysore), Women TechMakers Ambassador for Mysuru, Women in Data Science Ambassador (Mysuru), Women in Machine Learning and Data Ciencia (WiMLDS – Bangalore y Mysore), y más. Se desempeña como miembro del consejo editorial de revistas internacionales que se ocupan de estudios avanzados y trabajos de investigación. También se desempeña como miembro del consejo asesor de laboratorios de investigación en instituciones educativas (CAIRE – Centro de investigación y educación de IA) y múltiples empresas emergentes.
Logros significativos: Usha es la primera mujer Kaggle Grandmaster de la India y ha organizado NeuroAI, que es el primer simposio de investigación de la India en la interfaz de la neurociencia y la ciencia de datos. Ha preparado el plan de estudios para el programa de maestría en línea en ciencia de datos de BITS Pilani (consumido por más de 20,000 estudiantes) y el programa PGP de Upgrad en DS (consumido por más de 10,000 estudiantes). Además de realizar varios talleres corporativos y programas de desarrollo docente para instituciones de primer nivel en la India, también es oradora invitada en múltiples conferencias.
Educación: Ha completado una especialización ejecutiva en Ingeniería Financiera y Gestión de Riesgos de la Universidad de Columbia con los máximos honores, una micromaestría en Marketing Analytics de la UC, Berkeley y una especialización ejecutiva en Ciencias de la vida de la Universidad de Harvard.
