Мое путешествие по Берлину началось с двухдневного наслаждения его зимним пейзажем и подсчета дней до конференции, ради участия в которой я был полон решимости проделать весь путь из моей страны, Туниса. Четверг, вот он! Data Natives открыли свои двери!

В то же утро я проснулся очень взволнованным, чтобы встретить людей, разделяющих со мной страсть к технологиям! Я уже обсуждал с некоторыми из них в твиттере, например с Лизой Винтер и Эвелин Мюнстер, поэтому мне не терпелось познакомиться с ними поближе.

Глядя на расписание, было сложно выбрать, к каким докладам присоединиться, поскольку все они были интересными. Были темы о визуализации и передаче многомерных данных, кластеризации данных, семантике больших данных, связанных вещах и гораздо больше здесь. Кроме того, поскольку искусственный интеллект представляет собой область, полную разнообразия в каждом компоненте, точки зрения также различаются, и именно поэтому была организована панель о будущем ИИ и универсального базового дохода под руководством проф. Д-р Ханс Ушкорейт, научный директор DFKI, и Нима Асгари, старший эксперт по применению БПЛА в Drone Industry Insights, д-р. Абдурахман Файе, Леа, специалист по работе с большими данными, и Майкл Бомейер, финансовый директор admineo в качестве участников дискуссии. Обсуждение было в основном о сокращении возможностей трудоустройства из-за замены роботами многих задач, выполняемых человеком в настоящее время, и, как следствие, вызвало точку размышления: действительно ли это проклятие? Должны ли мы быть оптимистами в отношении этого факта? Они убивают наши рабочие места? Является ли универсальный базовый доход решением для обеспечения прожиточного минимума для этих потенциальных безработных?

Лучшие разговоры по моему мнению? Что ж, мне понравилось начинать день с Кима Нильссона, генерального директора и соучредителя Pivigo, где я узнал, «что нужно, чтобы стать успешным специалистом по данным». Потенциал DS состоит из интереса + Tтехнологии (технические навыки по крайней мере в одном из наиболее распространенных инструментов/языков) + Cобщения (как Науку о данных нелегко понять людям, не работающим в DS, она требует навыков общения, чтобы можно было передавать информацию) + Мотивация + Hard Work — Академия.

Чтобы узнать серию топовых докладов, приглашаю вас в Продолжить чтение в моем блоге!