En conversación con el Dr. Sagar Dhanraj Pande, Profesor Asistente de Ciencia de Datos.

In conversation with Dr. Sagar Dhanraj Pande, Assistant Professor of Data Science.

Introducción

En la era digital de rápido crecimiento de hoy en día, la integración de la ciencia de datos ha revolucionado numerosas industrias, incluida la educación. A medida que los educadores se esfuerzan por proporcionar experiencias de aprendizaje personalizadas y mejorar los resultados de los estudiantes, el papel de la ciencia de datos en el ámbito de la enseñanza se ha vuelto cada vez más crítico. La capacidad de recopilar, analizar y obtener información de vastas cantidades de datos educativos ha abierto nuevas vías para comprender el comportamiento de los estudiantes, optimizar las estrategias de instrucción y, en última instancia, transformar la forma en que educamos y fomentamos que los estudiantes tomen la ciencia de datos como una carrera.

El invitado de honor de hoy es el Dr. Sagar Dhanraj Pande. Ha publicado y presentado más de 60 artículos en Springer, Elsevier, CRC, Taylor & Francis y otras revistas reconocidas que están indexadas en Scopus y son revisadas por pares. Además, ha publicado artículos en conferencias internacionales de Springer sobre temas de minería de datos, seguridad de redes, IoT y su aplicación. Ha supervisado a varios estudiantes de posgrado en ciberseguridad, redes informáticas, comunicación e IoT. Es responsable de enseñar inteligencia artificial, aprendizaje profundo, aprendizaje automático, delitos y seguridad cibernética y cursos de programación en Python a estudiantes de pregrado y posgrado.

Trayectoria profesional del Dr. Sagar Dhanraj Panda

AV: ¿Puede hablarnos sobre su formación académica y cómo lo llevó a su posición actual como profesor asistente de grado superior I en VIT-AP?

Dr. Sagar: Hola, soy el Dr. Sagar Dhanraj Pande, actualmente trabajo como profesor asistente de grado superior I en VIT-AP. Hice mi licenciatura y maestría en ciencias de la computación e ingeniería en el P. R. Patil College of Engineering, Amravati, Maharashtra, India. Después de eso, realicé un doctorado en Lovely Professional University, Punjab, India, y allí decidí tomar el aprendizaje profundo y la seguridad de redes como mis áreas de investigación. A partir de ahí, mi carrera de Data Science comenzó. Después de eso, trabajé como profesor asistente en Lovely Professional University.

AV: ¿Qué lo inspiró a seguir una carrera en el campo de la ciencia de datos? ¿Cómo comenzó en este campo?

Dr. Sagar: Siempre he sido un nerd de las matemáticas; cuando se trata de ello, la ciencia de datos, el aprendizaje automático e incluso las redes de aprendizaje profundo sofisticadas son solo aplicaciones de las matemáticas. Así, mi interés en la ciencia de datos fue despertado por las matemáticas. Además, opté por el aprendizaje profundo y la seguridad de redes como mi área de doctorado, lo que me hizo más interesado en este campo.

AV: ¿Puede describir un proyecto particularmente desafiante en el que trabajó en su carrera? ¿Cómo superó los obstáculos que enfrentó?

Dr. Sagar: El proyecto que hice durante mi doctorado fue muy desafiante ya que había muchos marcos existentes disponibles en el conjunto de datos que había utilizado para mi trabajo de proyecto. Para superar esto, propuse mi propio marco personalizado para realizar la selección de características en el conjunto de datos, y para verificar la eficiencia del marco propuesto, lo apliqué a otro conjunto de datos donde funcionó muy bien.

AV: ¿Cómo equilibra sus responsabilidades de enseñanza con su investigación y compromisos con la industria? ¿Qué estrategias ha encontrado más efectivas para administrar su tiempo?

Dr. Sagar: Bueno, siempre trato de explorar nuevas materias que sean más relevantes para mis áreas de investigación. Siempre me encanta leer sobre innovaciones y acontecimientos más recientes en el campo de la ciencia de datos. Solía ​​utilizar los descansos de las conferencias para hacer mis actividades de investigación. Cualquier trabajo de proyecto colaborativo que haga con mi estudiante, mi enfoque principal es que debe convertirse en patente, derecho de autor o artículo de investigación. Debido a esto, no tengo que sacar tiempo separado para hacer la investigación.

AV: ¿Puede hablar sobre un momento en el que enfrentó una falla o contratiempo en su carrera y cómo se recuperó de él?

Dr. Sagar: Las matemáticas son una de mis materias favoritas. Pero durante mi licenciatura, obtuve muy pocas notas en matemáticas, lo que hizo que no obtuviera buenas calificaciones ese semestre. Me sentí muy deprimido durante ese tiempo. Pero mis padres, profesores y amigos habían mostrado fe en mí. Me motivaron de vez en cuando y de alguna manera, terminé mi licenciatura y maestría obteniendo rankings universitarios.

Consejos sobre ciencia de datos como carrera

AV: ¿Cuáles son algunas de las habilidades o cualidades más importantes que cree que son esenciales para el éxito en el campo de la ciencia de datos?

Dr. Sagar: En el campo de la ciencia de datos, se debe tener conocimiento de matemáticas, lógica, estadística, probabilidad, Python, etc. Lo más importante es tener habilidades para resolver problemas. Cada vez se le proporcionará los datos crudos y podrá analizar los datos y proporcionar información más detallada, lo que dará resultados fructíferos. Me gustaría recomendar algunos cursos como Análisis de datos con Python de NPTEL, Esenciales de ciencia de datos con software R_1, Ciencia de datos para ingenieros de NPTEL, etc. Algunos de los cursos de Analytics Vidhya son bastante útiles, Introducción a Python, NLP, etc.

AV: ¿Puede compartir algunos consejos para estudiantes y jóvenes profesionales que estén interesados en seguir una carrera en ciencias de datos?

Dr. Sagar: Me gustaría sugerir a todos los estudiantes que se concentren no solo en sus habilidades de programación sino también en sus habilidades analíticas. Además de esto, deben aprender lenguajes de programación como Python y R. También deben practicar conceptos matemáticos y algoritmos. Me gustaría recomendar algunos libros como “Estadísticas prácticas para científicos de datos: 50+ conceptos esenciales usando R y Python” de Peter Bruce, “Aprendizaje automático práctico con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow: conceptos, herramientas y técnicas para construir sistemas inteligentes” de Aurélien Géron, etc.

Últimos desarrollos en ciencia de datos

AV: ¿Cómo se mantiene actualizado sobre los últimos desarrollos en ciencia de datos? ¿En qué recursos confía para esto?

Dr. Sagar: Mayormente, prefiero leer artículos de investigación relevantes y recientes. Además de esto, prefiero asistir a conferencias y talleres internacionales que me brindan visión e ideas sobre lo que está sucediendo actualmente en este dominio. Me gustaría recomendar algunos sitios web con información útil como ResearchGate, Towards Data Science, etc.

AV: ¿Puede contarnos sobre alguna iniciativa o programa específico que haya implementado o dirigido en VIT-AP para promover y avanzar en el campo? ¿Qué impacto han tenido estas iniciativas en la universidad y la comunidad de datos en general?

Dr. Sagar: Actualmente, estoy enseñando temas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo en VIT-AP, donde suelo preferir dar asignaciones a los estudiantes en las que deben crear su propio conjunto de datos y realizar análisis de datos sobre él. A través de esta iniciativa, casi todos los estudiantes pudieron obtener aceptación para su trabajo de investigación en conferencias y revistas internacionales de renombre.

Conclusión

Para los estudiantes que aspiran a embarcarse en una carrera en ciencia de datos, esta historia de éxito sirve como un faro de inspiración. El campo de la ciencia de datos ofrece un camino emocionante y gratificante, lleno de oportunidades para tener un impacto tangible en diversos dominios, incluida la educación.

Como científico de datos, tienes un inmenso poder en tus manos, capaz de moldear decisiones, políticas y resultados. Recuerda, el éxito en la ciencia de datos no es un punto final sino un viaje de por vida de descubrimiento y crecimiento. Acepta los desafíos, celebra las victorias y nunca dejes de empujar los límites de lo posible. Al emprender este emocionante camino profesional, armado con pasión, conocimiento y un compromiso de hacer la diferencia. Tienes el potencial de moldear el futuro y convertirte en un verdadero catalizador de cambio positivo a través del poder transformador de la ciencia de datos.

Si deseas convertirte en un científico de datos de pila completa, inscríbete en nuestro programa Blackbelt.

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