潜入Analytics Vidhya的数据科学转型世界，通过Analytics Vidhya领先数据系列的突破性演讲《以数据为先导》。在这个系列的独家采访中，Analytics Vidhya的CEO Kunal Jain与杰出的人工智能领导者Vin Vashishta进行了一场激动人心的对话。揭示Vin的旅程的秘密，他从技术职位转变为领导职位的战略性转变，分享了宝贵的见解和经验。
与Vin Vashishta，V Squared的创始人兼人工智能顾问对话
让我们开始吧！
关键见解
- 踏上Vin Vashishta非凡的旅程，从安装个人电脑到成为人工智能战略的开拓者。
- 揭示他对领导者关键决策的看法：在快速解决方案与数据科学应用的可靠性之间取得平衡。
- 深入了解Vin在行业趋势爆发前预见行动的独特过程，指导他在不断变化的环境中的战略举措。
- 探索他的创业起源并见证其多年来的发展，亲身经历了挑战和胜利的第一手账户。
- 深入了解Vin对商业愿景的重要性的信念，即使对于最新技术的晚期采用者，也为持续成功提供动力。
- 了解为什么Vin主张技术专家进入不同的领域，强调在快速发展的领域中前进的必要性。
您是如何开始您的数据科学之旅的？
起初，我接受教育以成为土木工程师，追随着我父亲的脚步。然而，我12岁时第一次接触编程对我产生了深远的影响。我被在虚拟环境中创造东西的能力所吸引。大学的第一年我上了一门编程课程，立刻就知道这是我的激情所在。我的注意力转移到了编程上，那大约是在1994-1995年。我的数据科学之旅并不直接。我在90年代的第一次人工智能繁荣周期中毕业。尽管我渴望为微软工作并构建先进的模型，但我一直从事更传统的软件工程角色。我从安装个人电脑一步步升职到建立网站和数据库管理。我的第一份公司工作涉及到在公司内部安装软件和平台，直接与客户合作。这种经历至关重要，因为它教会了我交付软件承诺的重要性。
您在数据科学模型方面早期面临的挑战是什么？
我的第一个数据科学项目是在2012年，那时候我们没有今天这样的库和资源。我使用不同的语言构建模型，包括C、C++和Java，因为由于技术限制我们必须对所有东西进行优化。我们没有现在这样的云基础设施，大规模的数据只有大型公司才能获得。我早期的客户是大型公司，直到2016年才有中小型企业来找我。与这些较小的客户合作使我遇到了现实世界的限制，如预算和时间，这与企业界有所不同。
您是如何从技术角色过渡到战略和领导角色的？
在2012年被解雇后，我迅速将我的副业咨询转变为全职事业，创办了V Squared公司。最初，我的工作更多是商业智能分析而不是数据科学。随着领域的发展，我开始构建统计模型并与科学家合作，他们教会我模型可解释性的重要性。这种经验使我在传统的机器学习方法和科学的严格标准之间找到平衡。我学会了判断何时需要快速而更可靠的解决方案。这种对价值交付与技术严谨性的平衡的理解将我从技术角色推向了领导和战略。
社交媒体如何影响您的业务增长？
社交媒体，尤其是Twitter和LinkedIn，在扩大我的业务方面扮演了重要的角色。它完全改变了我的销售渠道，增加了询问和机会的数量。我通过从高管的角度讨论数据科学和机器学习，找到了一个独特的声音，从而使我与众不同。我的品牌始终关注务实主义，在基于我的日常工作和经验的基础上讨论领域中的可行性。
作为AI顾问，您的当前角色是什么？
现在，我的角色主要是顾问。过去的客户或同事经常邀请我参加电话会议，回答问题，并解释关于企业获利的技术概念。例如，当苹果宣布推出新款芯片时，我发送了一封电子通讯，解释了在手表上运行推断的重要性以及对物联网的意义。我的工作是帮助高层领导人理解技术对他们业务的影响，以及如何将其转化为价值故事。
对于数据科学和生成式AI的未来，您有什么看法？
我相信数据科学有潜力实现其炒作，因为它起作用并兑现了其承诺。我早早地看到了生成模型如GPT的潜力，尽管我没有预测到ChatGPT的确切影响，但我知道我们正走向何方。挑战不只是有愿景，还要能够说服企业做好准备并采用这些技术。
对于转向新角色的数据科学家，您有什么建议？
我建议您认识到何时达到技术瓶颈，并专注于提高团队和组织的乘数技能。与其不断学习新的技术技能，不如发展能力来提升身边的每个人。这可以意味着转向像首席、员工或杰出数据科学家等职位，或者转向领导、产品管理或战略方面的工作。当您感到无聊或受限时，考虑成为一个乘数，重新点燃您的激情，并帮助他人成长。
您能从您的书和作为作者的经验中分享一些见解吗？
写一本书是最艰难的事情，但它是一次很棒的体验。我的书收到了不同的反应，一些技术从业者认为它缺乏代码和实现。然而，它在销售团队、高层管理人员和寻求转向战略角色的专业从业者中找到了它的市场。这本书专注于用数据科学创造价值，而不仅仅是提供更多的技术。
您对于接下来几年的数据科学最感兴奋的是什么？
我很兴奋看到这个领域的成熟。我们现在有了有领导经验的高级数据科学家，他们正在推动这个领域的发展。数据科学独特之处在于它能兑现其承诺，我期待着观察这个演变。
总结
Vin的故事从在模型开发方面面临早期挑战到利用社交媒体推动业务增长，展示了坚韧和适应能力。作为一名AI顾问，他强调了将技术进步转化为有形业务价值的关键作用。
请继续关注我们的《用数据引领》，了解更多这样的激励性数据谈话。下周再见，带来另一个令人激动的内容！