Gyana SAMSARA 2019: Data Scientists müssen sich nicht bewerben
Top Business Tech war bei Samsara 2019 anwesend, einer Veranstaltung zur Präsentation und Belastungsprüfung von Gyanas „No-Code“-Datenplattform Vayu
Einstein sagte: „Fantasie ist wichtiger als Wissen. Denn das Wissen ist begrenzt, während die Vorstellungskraft die ganze Welt umfasst, den Fortschritt anregt und die Evolution hervorbringt.“
Bei einer Veranstaltung, die als größter Hackathon der Region bezeichnet wird, waren diese weisen Worte allgegenwärtig Gyana Stellen Sie Teams aus jungen, unerfahrenen Datenwissenschaftlern zusammen, die bei Samsara 2019 arbeiten.
Samsara repräsentiert die zyklische und weitläufige Natur der Welt durch Wiedergeburt und Leben. Gyana vergleicht dies mit dem Datenwissenschaftler, der in jedem steckt. Es ist da, es ist nur noch nicht geboren.
Mit Samsara 2019 wollte das Londoner Start-up diesen inneren Datenwissenschaftler hervorbringen – Keine Codierung erforderlich.
Um ihr einzigartiges Produkt zu präsentieren – die codelose Vayu-Plattform, die Data Science für alle zugänglich macht – stellte Gyana eine Reihe von Rednern zusammen, von Unternehmensleitern bis hin zu Oxford-Alumni und Serienunternehmern. Menschen mit den unterschiedlichsten Hintergründen und Branchen waren alle anwesend, um die Zukunft demokratisierter, codeloser Daten zu feiern und ihre ansteckende Begeisterung für das Projekt zu teilen.
Den ganzen Tag über hielt Gyana Vorträge über IoT, Technologie und Wellness – und natürlich Daten – um die Teilnehmer zu beleuchten und zu inspirieren, während sie in Teams daran arbeiteten, aus einem Preispool von 6000 £ zu gewinnen, wobei 3000 £ zu gleichen Teilen auf drei Personen aufgeteilt wurden Teams, und die restlichen 3000 £ werden zwischen drei Wohltätigkeitsorganisationen nach Wahl der Gewinner aufgeteilt.
Was ist codelose Datenwissenschaft?
Der Hauptredner, der globale Markenguru Nigel Morris, betrat die Bühne vor einem Lagerhaus voller eifriger Teilnehmer, um eine mitreißende Rede über das ungezügelte Potenzial der codelosen Datenwissenschaft zu halten.
„Gyana möchte sehen, ob sie einige der großen Probleme lösen können, sei es Umwelt, Vielfalt, soziale Integration oder wirtschaftliche Integration“, sagte er, wobei seine Begeisterung für das Gyana-Projekt deutlich sichtbar und überzeugend war.
„Unsere Unfähigkeit, Technologie in unsere Institutionen zu integrieren, ist ein echtes Problem. In der gesamten Geschichte des technologischen Wandels überschätzen die Menschen die kurzfristigen Auswirkungen und unterschätzen die langfristigen Auswirkungen.“
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von Top Business Tech
In der Welt gibt es bei allem Gewinner und Verlierer. Heutzutage sind Daten ein wertvolles Gut, und die Unternehmen, die sie klug nutzen oder das Beste aus dem herausholen, was sie haben, sind diejenigen, die erfolgreich sind.
Diese Datenasymmetrie, bei der eine Seite die Daten hat und die andere Seite nicht, schafft ein klares Ungleichgewicht und wirkt sich nachteilig aus.
Gyana möchte mit Vayu gleiche Wettbewerbsbedingungen schaffen, indem sie Daten für alle zugänglich, ohne Code und zugänglich macht.
Morris fragte: „Wenn Sie all die schwierigen Teile der Datenwissenschaft nehmen könnten … wenn Sie die Kraft der Datenwissenschaft freisetzen und die Kraft der Vorstellungskraft freisetzen könnten, was könnten Sie tatsächlich erreichen?“
Stresstests für codelose Datenwissenschaft
Das Samsara-Ereignis wurde als Stresstest konzipiert, um Vayu unter die Lupe zu nehmen. Indem sie es auf Herz und Nieren prüfen und sich auf die gemeinsamen Bemühungen der Teilnehmer des Hackathons stützen, ist es ihr Ziel, die „No-Code“-Plattform auf die drängenderen Probleme der heutigen Welt zu lenken und die Vorstellungskraft von Hunderten von eifrigen, codelose Data Scientists mit unterschiedlichen Erfahrungsstufen.
Das Unternehmen selbst mit Sitz im Zentrum von London besteht aus einem relativ kleinen Team, das jedoch Belastbarkeit und Brillanz und vor allem Sinn für Humor vereint. Gyana meidet den sauberen, hypervermarkteten Pomp, den man oft mit Datendemotagen und Veranstaltungen im Silicon-Valley-Stil verbindet, und schneidet sich durch den Lärm, um ihre Botschaft glasklar zu machen: Data Science ist für alle da.
Was ist die Vayu-Plattform von Gyana?
Einfach gesagt, Vayu ist ein Tool, das es jedem ermöglicht, ein Datenwissenschaftler zu sein, unabhängig von der Größe des Unternehmens oder dem Kenntnisstand. Es bereinigt, normalisiert und leitet Daten weiter, damit Sie sie analysieren und Techniken des maschinellen Lernens durchführen können. Nichts davon erfordert Programmiererfahrung.
Mithilfe von Vayu mussten die Teams bei der Veranstaltung eine Strategie entwickeln und ihre Idee vorstellen. Die Ideen, die von Teams aus Ärzten, Studenten und Baristas eingebracht wurden, reichten von der Frage, wie Entwicklungsländern Hilfe gewährt werden sollte, bis hin zu den Auswirkungen von offener Flucht und Mobilität auf das BIP.
Obwohl die Pitches in Umfang und Umfang unterschiedlich waren, hatten sie einen gemeinsamen Nenner – sie alle nutzten Daten, um etwas zu verbessern oder einem dringenden Problem auf den Grund zu gehen. Mit Vayu demonstrierten die Teams anwendbare, umsetzbare Lösungen für reale Probleme, und einige von ihnen hatten Data Science noch nie in Betracht gezogen, geschweige denn ausprobiert.
Die Plattform selbst ist erstaunlich einfach. In wenigen Schritten gelangen Sie vom Datensatz zur Visualisierung.
Zunächst bereinigt Vayu den Datensatz. Es kann dann in eine Tabelle integriert werden, um die Anzeige der Daten zu erleichtern. Daraus können Sie die Daten bereinigen und aufbereiten und Informationen herausfiltern, die für Ihr Ergebnis weniger relevant sind. Anschließend kann es mithilfe einer Reihe von Visualisierungsmethoden das Ergebnis anzeigen, grafisch darstellen, grafisch darstellen oder genau bestimmen und mühelos einen narrativen Faden durch Ihre Daten ziehen. Diese Erzählung macht es wiederum einfacher, mit den Daten zu arbeiten, und, was noch wichtiger ist, sie macht sie leicht verständlich.
Wie Gyana sagt: „Die Welt der Geheimnisse sollte nicht nur endlosen Stunden der Analyse gehören – sie sollte für alle da sein.“
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