印度排名前 10 位的数据科学家
已发表: 2021-07-10在技术领域，“数据科学家”是印度乃至全球最受欢迎的职位之一。 印度教最近的一份报告称，印度约有 97,000 个数据分析职位空缺，其中 24% 的职位在班加罗尔，22% 的职位在德里。 由于数据科学领域发生了很多变革，而且发展速度非常快，因此对数据科学专家的需求巨大，尤其是在工业和技术/IT领域。
如今，许多 AI 软件开发公司正在帮助企业将 AI（人工智能）集成到他们的业务中，为机器学习和人工智能专家腾出空间。 这些专家是值得尊敬的人，可以帮助您塑造自己的道路。 拥有积极影响的榜样会激励他人过上有意义的生活。
那些热衷于在 AI（人工智能）、数据科学和相关领域发展自己的职业的开发人员有多种榜样可供选择。 以下是我们最值得关注的 10 大人工智能影响者。
印度顶尖数据科学家
Abhishek Thakur - 世界上第一个四人 Kaggle 大师
以在自然语言处理 (NPL) 方面的研究而闻名的 Abhishek Thakur 是世界上第一位 Kaggle 上的四重大师。 他拥有波恩大学的计算机科学硕士学位，并曾在多个组织担任数据科学的领导者。 除了工作之外，他还喜欢参加 ML（机器学习）比赛，迄今为止已经参加了 150 多场比赛。 他的研究兴趣包括深度学习、自动机器学习、计算机视觉、超参数优化、检索和模式识别以及图像分析。
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Ratnakar Pandey - 领先的机器学习和分析
Ratnakar Pandey 在数据科学和人工智能领域拥有 18 年以上的经验，曾在德州仪器、Kabbage 和花旗集团等大公司担任高级领导职务。 他以在自动语音识别、NLP（自然语言处理）和 NLU（自然语言理解）方面的工作而闻名。
Ratnakar Pandey 在 Kabbage 领导整个客户生命周期的深度和机器学习模型开发活动，从获取到客户参与到欺诈预防再到基于风险的承保政策开发。
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Aditya Agarwal – 印度十大数据科学家
Aditya Agarwal 在统计建模、业务分析、项目管理和预测建模方面拥有超过 12 年的经验，曾在零售领域、医疗保健和人寿保险公司的顶级公司工作。 他是处理结构化和非结构化数据的专家，其他兴趣包括用户界面开发、解决方案架构和大数据。
Aditya Agarwal 现在在 Abzooba 担任高级分析实践主管，领导着一支由 50 多名经验丰富的数据科学专业人士组成的团队，他们正在使用深度学习、NLP、机器学习和计算机视觉解决有趣的业务问题。 他为客户提供人工智能方面的思想领导力，帮助他们将业务目标转化为分析问题和数据驱动的解决方案。
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Anubhav Shrivastava – 首席数据科学家
Anubhav Shrivastava 的职业生涯始于投资分析师，在一家估值公司从事以预测为主导的决策。 目前，他在过去十年中一直在尝试解决亚洲、美洲和欧洲的企业级量化业务问题。 作为一名全栈数据科学家，Anubhav 在医疗保健、媒体、金融和制造业中领导了突破性的机器学习解决方案和多个离线到在线的数据干预。
Anubhav 因将数据科学作为跨多个组织的一项功能而受到称赞。 他还以构建知识图谱、推荐系统和深度空间系统等产品而闻名，这些产品展示了对简约设计的热爱。
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Bishwarup Bhattacharjee – 机器学习总监
Bishwarup Bhattacharjee 是一名数据科学家，在机器学习方面拥有超过 10 年的经验，并精通 R、Python、Java、SPSS、HTML 和 CSS。 他以广泛使用 Keras、Theano 和 Tensorflow 等深度学习框架而闻名。
凭借扎实的统计学背景，Bishwarup Bhattarcharjee 对编码的喜爱帮助他转向了数据科学。 他曾在 VMware、Aditya Birla 和 Here Technology 等公司工作。 他喜欢挑战，喜欢从经验中学习。 在业余时间，他喜欢参加在线黑客马拉松。
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迪潘詹·萨卡尔
Dipanjan Sarkar 最近被授予“Google 机器学习开发专家”、“2020 年印度十大数据科学家”和“2021 年 40 名 40 岁以下数据科学家”奖。 他不仅是数据科学家，而且还是数据科学领域的出版作家、讲师、教师和顾问。 他的工作领域主要是深度学习、机器学习、计算机视觉和自然语言处理。 他为来自不同背景的人员和组织提供咨询和指导，包括人工智能、数据科学、高级分析和产品开发领域的博士、董事、副总裁、C 级高管和应届大学毕业生。
他曾与科技巨头红帽和英特尔合作，在供应链、基础设施、软件产品、半导体和安全等多个领域构建大规模智能系统。
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Sheela Siddappa 博士 – 数据科学首席顾问
博世数据科学项目首席顾问 Sheela Siddapa 博士在客户获取、咨询、招聘、技术解决方案等多个方面指导团队。在机器学习和分析领域拥有超过 15 年的经验， Sheetal 博士解决了智能城市、航空、制造、铁路、能源、医疗保健、零售和工业 4.0 等领域的各种业务问题。
她在工程早期就对数据科学充满热情，观察它可以为多个领域增加的应用程序和价值。 她还曾在通用汽车公司担任科学家，并在 Infosys 研究中心担任高级研究科学家。
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Sonny Laskar - 首席数据科学家
Sonny Laskar 是一名数据科学专家，具有面向业务的方法和机器学习、大数据分析解决方案部署和文本分析方面的专业知识。 他在 Microland 领导 IT 分析部门，负责构建下一代 IT 运营 AI 认知平台。
他目前专注于构建下一代 II 基础设施的 AIOps。 他还曾是 TCS 数据科学团队的一员，以构建最大的银行数据仓库而闻名，该仓库用于 SBI 处理超过 50TB 的每日数据量。
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Suvadip Chakraborty-分析和数据科学主管
Suvadip Chakraborty 是一位拥有超过 13 年经验的分析领导者和数据专家，以提供具有巨大业务影响的分析解决方案而闻名。 目前，他领导汇丰银行的分析团队，负责客户获取计划、商业银行业务，并制定端到端战略以获取新客户。
他的核心职责是专注于开发控制算法的新解决方案、使用新工具和平台并促进大规模部署。
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乌莎·伦加拉茹
Usha Rengaraju 被 Analytics India 杂志评为 2020 年十大数据科学家，在心理学、经济学、商业分析、商业基础和金融方面拥有坚实的基础。 她还专门研究概率图形模型。
Usha 在基因组学、量化金融和市场营销等多个领域拥有强大的实力。 Usha 在基因组学、量化金融和市场营销等多个领域拥有强大的实力。 科学她专门研究概率图形模型，她还建立了一个基于贝叶斯网络的算法交易系统。 她还因其在网络安全、制造、半导体和电信等各个行业的机器学习用例方面的工作而闻名。
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在印度成为一名数据科学家确实需要付出很多努力，但所有的努力都是值得的。 但是，重要的是要专注于获得正确的知识和技能。 另一方面，您还应该考虑印度的数据科学场景。
您认识哪些影响者，您将关注谁？ 上面提到的人一生都在成为他们自己。 他们影响了很多人，我希望他们也会影响你。
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