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2024 年の MBA クラスの紹介: Sean Payan、カリフォルニア大学リバーサイド スクール オブ ビジネス

ホームタウン: カリフォルニア州サンクレメンテ あなた自身についての豆知識: 2013年以来、ファンタジーフットボールで負けていません。 学部・専攻: Excelsior College, NY, リベラルアーツ 最近の雇用主と役職: 米陸軍、9年間現役 これまでに出会った UC リバーサイド MBA の学生と卒業生を最もよく表している言葉は何ですか? 非常に知的で多様です。 米軍は人材のるつぼです。 ただし、AGSM は、留学生が多いため、さらに多様性と包括性を提供します。 卒業生と現在の学生の間の友情は、誰もが協力的であり、お互いから学ぶことに熱心であるため、注目に値します. 私が会ったすべての人は立派な軍人になるでしょう。 彼らは非常に規律があり、耐久性があり、模範的な性格を持っています。 同級生以外で、このビジネススクールを選択するきっかけとなった UC リバーサイドの MBA プログラムの重要な部分は何でしたか?なぜそれが重要だったのですか? 軍の指導者として、私は可能な限り多様性を提供するプログラムを見つけたいと思っていました。 軍隊での私の日常生活には、世界中の兵士と一緒に働くことが含まれます。 軍隊には帰化して兵役を通じて市民権を取得する多くの兵士がいます。 要するに、私は可能な限り民族的、文化的に多様なプログラムに参加したかったのです。この経験は、我が国の兵士を率いる私の能力を高めます。 UC Riverside でこれまでに最も楽しかったコース、クラブ、またはアクティビティは何ですか? 恐るべしプログラミングクラブ。 MBA プログラムに入る前は、コーディング言語やプログラミング言語に慣れていませんでした。 今学期の情報システムのクラスでは、R、C++、Python など、さまざまなプログラム言語の課題がありました。 プログラミング クラブに参加することで、さらなる洞察、サポート、メンタリングが得られ、非常に有益です。 これまでのキャリアで最大の成果を挙げてください。 UCR で MBA を取得するために陸軍のトップ パーセンタイルに選ばれたことを本当に誇りに思います。 兵士の 30% が学校に通うために選ばれました。 その中で、MBA を取得するために選ばれたのは 30% のうちの …

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2024 年の MBA クラスの紹介: Jiabei (Bay) Hu、カリフォルニア大学リバーサイド スクール オブ ビジネス

「素早い学習者であり、批判的思考力があり、マルチタスカーです。」 ホームタウン: 中国湖北省黄石市 あなた自身についての豆知識: 私は中国南部の都市で語学を専攻して 4 年間、ベトナムで交換留学生として 1 年間学び、その後中国北部の大連で 2 年間働きました。 上海で 7 年間勤務した後、昇進ではなく、米国でフルタイムの MBA の学位を取得することにしました。 人生のさまざまな段階で、自分自身のより良いバージョンを常に求めています。 学部・専攻: 広西民族大学 ベトナム語専攻 最近の雇用主と役職: コマーシャル エクセレンス マネージャー、Johnson Controls これまでに出会った UC リバーサイド MBA の学生と卒業生を最もよく表している言葉は何ですか? 優しい。 気さくで、他人の話を聞くときは辛抱強く、アドバイスにも寛大です。 たとえば、MBA の学生が電卓を貸してくれたので、お金を節約したり、宿題に役立つその他の資料を使用したりできました。 新入生がUCRにすぐに慣れるように設計されたオリエンテーションやその他のイベントに積極的に参加しています。 これは、留学生がUCRのリソースに精通し、住居、経済的、学問的、および社会的圧力をより適切にナビゲートするのに特に役立ちます. 彼らの支援とケアは不可欠であり、私たちにとって大きな利点です。 同級生以外で、このビジネススクールを選択するきっかけとなった UC リバーサイドの MBA プログラムの重要な部分は何でしたか?なぜそれが重要だったのですか? UCR は、キャリア カウンセリングと実践的なスキル開発に重点を置いています。 たとえば、AGSM のキャリア カウンセリングは、ビジネス スクールの大学院生専用であり、現在のビジネス ジョブ マーケットで私たちを支援します。 AGSM の教職員とメンターはとても親切です。 彼らは生徒のニーズに耳を傾け、問題に対する適切な解決策をモットーにします。 これには、学生がインターンシップと勉強を両立できるように、コース計画とキャリアガイダンスが含まれます。 …

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OpenAI は、誰もが新しい AI 搭載チャットボットをテストするよう招待し、楽しい結果が得られました

拡大する / プロンプトで予告されていたように、波状の放射状の線から爆発するチャットボットの AI 生成画像。 ベンジ・エドワーズ / Ars Technica 水曜日、OpenAI は、大規模言語モデルの GPT-3 ファミリー向けの対話ベースの AI チャット インターフェイスである ChatGPT を発表しました。 現在、テスト段階では OpenAI アカウントで無料で使用できます。 OpenAI の Playground と API に見られる GPT-3 モデルとは異なり、ChatGPT はユーザー フレンドリーな会話型インターフェイスを提供し、潜在的に有害な出力を強力に制限するように設計されています。 「対話形式により、ChatGPT はフォローアップの質問に答え、間違いを認め、誤った前提に異議を唱え、不適切な要求を拒否することができます」と、OpenAI は発表ブログ ページに書いています。 これまでのところ、ChatGPT の脆弱性を探りながら、さまざまな潜在的な用途を見つけて、ChatGPT のペースを試してきました。 できる 詩を書く、 正しい コーディングミス 詳細な例で、 生成 AIアートプロンプト、 書きます 新しいコード、 説明する サンドイッチとしてのホットドッグの哲学的分類について、 そして、バブル ソート アルゴリズムの最悪の場合の時間計算量を説明します…「1940 年代のギャング映画の早口の賢者」のスタイルで。 OpenAI の新しい …

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どのブートキャンプが不況に強い仕事に適していますか? –フォーブスアドバイザー

編集者注記: Forbes Advisor のパートナー リンクからコミッションを獲得しています。 コミッションは、編集者の意見や評価に影響を与えません。 米国は景気後退に陥っていますか? 誰に聞くかにもよりますが、テクノロジー業界やその他の業界ではレイオフが多発しているため、多くのアメリカ人にとって仕事の安定が最優先事項です。 労働者は、経済危機によって一掃される可能性が低い、需要の高い仕事または「不況に強い仕事」を追求することによって、この安定を求めるかもしれません。 テクノロジー業界は依然として景気後退の影響を受けやすいですが、サイバーセキュリティ、データサイエンス、ソフトウェア開発に焦点を当てた特定のテクノロジー職は、不況の影響を比較的受けにくいと考えられています。 そして、それらのキャリアがあなたの現在のスキル セットとはかけ離れていても、心配はいりません。適切なブートキャンプを利用すれば、わずか数か月で景気後退に強い仕事に就くことができます。 不況に強いとはどういう意味ですか? 「不況に強い」とは、経済的に不況の影響を受けにくい仕事を指します。 ただし、景気後退に100%耐えられる仕事はないということを覚えておいてください。 ヘルスケアや公益事業などのセクターを考えてみてください。 経済状況に関係なく、人々は常にこれらの産業からの商品やサービスを必要としています。 そのため、看護や配管工事などの仕事は通常、不況に強いと考えられています。 技術系の仕事は不況に強いですか? 短い答えはノーです。 不況から完全に安全な技術職を見つけることはできません。 しかし、特定のテクノロジー職は、他の産業を経済混乱から守るインフラを担っているため、景気後退を比較的うまく乗り切ることが知られています。 企業はトラブルに見舞われると、テクノロジー企業にセキュリティ インフラストラクチャやその他のデジタル資産を強化するよう求めます。 これにより、情報セキュリティや同様の技術的役割がほぼすべての業界にとって重要になり、経済不況時にこれらの仕事を保護する層が追加されます。 技術職の遠隔地の性質は、景気後退による一時解雇に対する安全性も高めます。 さらに、テクノロジー企業は、不況によって引き起こされたギグエコノミーで繁栄することがよくあります。 例として、2020 年の景気後退を見ることができます。 政府がロックダウン命令を開始したため、食品配達アプリ、デジタル コラボレーション ツール、e ラーニング ソフトウェアが盛んになりました。 機敏なテクノロジー企業は、困難な状況に素早く適応します。 不況を乗り切るための最高のコンピューターサイエンスの仕事 以下の仕事は需要が高く、2021 年から 2031 年にかけての高い成長率が予測されています。 データ サイエンティスト 年収の中央値: $100,910予測される仕事の成長 (2021-2031): +36% (平均よりはるかに速い)仕事内容: 米国労働統計局 (BLS) によると、データ サイエンティストは、2021 年から 2031 年にかけて、6 番目に急成長している職業になるでしょう。 …

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イアン・ブラックフォードがウェストミンスターで SNP リーダーを辞任する際の最高の瞬間の 5 つ

Ian Blackford は、ウェストミンスターの SNP グループのリーダーを 5 年間務めた後、辞任する予定です。 ブラックフォード氏は声明の中で、「新たなリーダーシップ」を発揮する時が来たと考えており、来週の年次総会で正式に辞任すると述べた. 彼は、ロス、スカイ、ロッホアバーの国会議員としての役割を継続し、SNP の独立キャンペーンの中心での新しい役割も受け入れたと述べた。 ブラックフォード氏は次のように述べた:「5年以上その役割を担ってきた今、総選挙とスコットランドの独立を勝ち取るための次のステップに向かうウェストミンスターで新たなリーダーシップを発揮するのに適切な時期です. 「私が党首を務めていたとき、SNP は 2019 年の総選挙で地滑り的勝利を収め、得票率と国会議員のシェアが増加しました。独立への支持は、今週の世論調査で過半数が支持を示して成長し続けています。」 無料の Indy100 ウィークリー ニュースレターにサインアップする 実際、彼が党首を務めていた間、彼は脚光を浴びることを決して避けず、議会への介入、特にボリス・ジョンソンとの介入について頻繁にニュースの見出しを飾った。 彼の最も記憶に残る瞬間のいくつかを以下に示します。 1. ブレグジットの論争で議会から追放されたとき 2018 年、SNP 議員は、PMQ 中に議会から出て、ブラックフォードが追い出されたことに抗議しました。 党首は、ジョン・バーコウがコモンズに非公開で座るように命じたときに座るのを拒否したため、追い出された。 これは、彼がEU離脱法案の「権力の奪取」であると言ったことについての議論の欠如に対する抗議でした. Bercow 氏は、国会議員は PMQ の最後に非公開の会議の要求に投票できると述べたが、Blackford 氏が座るのを拒否したため、その日の残りの会議は停止された. 彼の仲間の SNP MP は、議場から彼を追った。 2. ボリス・ジョンソンを「人種差別主義者」と呼んだとき 2019 年 6 月、ジョンソンの首相の地位が揺籃期にあったとき、ブラックフォードは彼の昔の物議を醸した話題を持ち出した。電報 彼がイスラム教徒の女性、アフリカ人、同性愛者の男性について多くの危険なコメントをしたコラム. 彼は次のように述べた:「首相はメンバーが人種差別主義者であるだけでなく、地域社会の分断を煽り、不誠実な記録を持っていることを認識していますか. 当時のジョン・バーコウ下院議長から、「彼が使う言葉遣いには細心の注意を払う」よう促され、「自分の言葉を重んじる」ように言われたとき、ブラックフォードはコメントの撤回を拒否し、次のように述べた。 「議長、私はメンバーに知らせましたが、メンバーはイスラム教徒の女性を「レターボックス」と表現し、アフリカの人々を「スイカの笑顔」と別の嫌なスラーを持っていると表現しました。 「それが人種差別主義者でないなら、下院議員、私には何が人種差別主義者なのかわかりません。」 3. 労働者はボリス・ジョンソンからの抱擁を望んでいないと言ったとき 2020年、ジョンソン首相は、新型コロナウイルス感染症が収束する中、政府は「非常に困難な時期を迎えているこの国の人々に手を差し伸べ」、人々の仕事を維持し、経済を動かし続けるための計画を継続すると述べた。 それは比喩だったが、SNP リーダーはそれを好まなかった。 ブラックフォード氏は、「今日」の雇用を保護する必要性について話す前に、「それはとても貧しい」と述べた. …

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上位の自然言語処理 (NLP) ツール/プラットフォーム

人工知能の重要な分野は自然言語処理 (NLP) です。 スマート デバイス (ヒューマン ツー マシン コミュニケーションとも呼ばれます) の普及、NLP を使用したヘルスケアの改善、およびクラウドベースのソリューションの採用により、業界で NLP が広く採用されるようになっています。 しかし、NLP とは正確には何であり、なぜそれが重要なのでしょうか? 言語学、コンピューター サイエンス、人工知能のすべてが NLP で出会います。 優れた NLP システムは、微妙な部分を含め、ドキュメントの内容を理解できます。 NLP のアプリケーションは、膨大な量の自然言語データを分析および分析し、英語、フランス語、または標準中国語で話されているかどうかにかかわらず、すべての人間の言語は自然言語です。人間の相互作用を人間のような方法で再現します。 なぜNLPはそれほど重要なのですか? 私たちはこれまで以上に生産性と正確性を高めることができるようになったため、これまで以上に機械に依存しています。 ただし、NLP 活動には大きな課題があります。 彼らは疲れていません。 彼らは文句を言いません。 彼らは決して退屈しません。 自然言語の独自性と言語の不確実性により、NLP は扱いにくい領域になっています。 人間が言語を習得するのは比較的簡単ですが、機械が自然言語を理解するのは非常に困難です。 構造化されていないと見なされるデータに構造を提供するには (つまり、店舗の取引履歴の記録とは対照的に、テキストにはスキーマがありません)、言語の創造性とあいまいさの問題に対処するソリューションを最初に特定する必要があります。 NLP プロジェクトのツール 非構造化テキスト (または別の自然言語) から洞察に満ちた情報を発見し、さまざまな問題を解決するために、多くのオープンソース プログラムが利用可能です。 決して包括的ではありませんが、以下に示すフレームワークのリストは、プロジェクトで自然言語処理を使用することに関心のある人やビジネスにとって、開始するのに最適な場所です。 ここでは、自然言語処理 (NLP) タスクの最も一般的なフレームワークを簡単にリストします。 NLTK Natural Language ToolKit は、人間の言語データ (NLTK) を管理および分析する Python プログラムを開発するための主要なフレームワークの …

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開発者の JavaScript との愛憎関係

1995 年 4 月、Brendan Eich は、まだ Netscape に在籍していた 10 日間で「Javascript」を作成しました。 当初は、Web サイトをより動的にするために開発されました。 わずか 10 日間で作成された Javascript は、長年にわたり、世界で最も広く使用されているプログラミング言語として台頭してきました。 しかし、残念なことに、Javascript は開発者の間で最も嫌われている言語の 1 つでもあります。 インターネットには、このような Javascript に関する面白いミームがあふれています。 しかし、コミュニティからの愛憎の反応が入り混じった後でも、Web サイトのほぼ 95% が、Eich で開発されたこのスクリプト言語で構築されています。 Amazon、eBay、Netflix、Paypal などのブランドは、Web アプリケーションを JavaScript で作成しています。 開始から 27 年間、Javascript は、Google、Microsoft、および Adob​​e が独自のプログラミング言語に置き換えようとするすべての試みを乗り切りました。 JavaScript は世界で最も嫌われているプログラミング言語です 世界で最も愛されている言語は何ですか? JavaScript です❤#100DaysOfCode #javascript — プログラミング時代 🚀 (@ProgrammingEra) 2020年10月20日 開発者が Javascript を嫌うのはなぜですか? 開発者が …

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大学のプログラミングの課題で高得点を達成するためのヒント

プログラミングの課題で高得点を達成するために、高価なコースを購入したり、メンターと一緒に勉強したりする必要はありません。最小限の投資で、自分でタスクをうまく処理する方法を学ぶことができます。 大学のプログラミングの課題で高得点を達成するためのヒントをいくつか見てみましょう。 1. 大学での勉強にプログラミング コースを追加します。 最も明白な無料コンテンツ ソースは YouTube です。 どのトピックにも十分な数のウェビナーがありますが、情報が常に十分に体系化されているとは限らず、資料が十分に詳細に開示されていない場合があります. さらに、ビデオの多くはかなり前に録画されたものであり、時間を無駄にする価値のない時代遅れのテクノロジに専念しています. ビデオ、記事、または初心者向けのインタラクティブなトレーナーを備えた無料のプログラミング コースは、YouTube に代わる価値のあるものです。 ここでは、情報が 1 か所に集められます。どこから始めてどこに進むべきかを常に把握できます。 たとえば、Web レイアウトに慣れるには、最初に HTML を習得し、次に CSS を習得し、その後で JavaScript を習得する必要があります。 このようなトレーニングは、メンターやクラスメートとのテーマ別チャットなしで、大学のプログラミング課題を自分で処理する簡単な方法を探している人に適しています。 コミットメントなしで勉強すると、モチベーションに問題が生じる可能性があります。誰も要求しないのに、なぜ課題を完了する必要があるのでしょうか。 そのため、やる気が出ない場合は、無料のプログラミング コースとこの記事の他の方法を組み合わせてみてください。 おそらく、これはあなたを訓練し、プログラミングの割り当てをより簡単に行うことができます. 2. 専門サービスの支援を受ける。 大学でのプログラミングの宿題の対処法がわからない場合は、私のコーディングの宿題を手伝ってもらいましょう。 支援サービスには、さまざまなテクノロジーやプログラミング言語に精通した専門家が多数います。 割り当ては、希望する方法で、要件に基づいて行われます。 3.メンターがいるコースを探す 学習用に作成され、誰でも参加できるプログラマーのコミュニティがあります。コースを選択し、オンライン プログラムを受講し、メンターに相談して証明書を取得します。 ここではすべてが有料の学校のようなものです。知識を十分に習得していれば、コースの主催者からオファーを受け取るか、自分で仕事を見つけることができます。 これは、プログラミングの課題をうまく処理するための追加の知識を得たいと考えている人にとっては素晴らしいオプションです。 これが正しいと思われる場合は、2021 年に 6,500 人が登録した Rolling Scopes コースを試してみてください。入学試験に合格した人は誰でも受け入れられます。年齢、学歴、居住地は重要ではありません。 各学生には、プロジェクトを支援するメンターがいます。 志願者が多いので、入学前にプログラミングの基礎知識を問うことができます。 HTML、CSS、JavaScript の基本、データ構造、アルゴリズムについて質問する可能性が高いでしょう。 要件は通常、コースによって異なり、プロジェクトの Web サイトで主催者によって公開されます。 このようなコースに合格すると、より多くのプログラミング知識が得られ、課題をより効率的に実行できるようになります。 …

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上位の自然言語処理 (NLP) ツール/プラットフォーム

人工知能の重要な分野は自然言語処理 (NLP) です。 スマート デバイス (ヒューマン ツー マシン コミュニケーションとも呼ばれます) の普及、NLP を使用したヘルスケアの改善、およびクラウドベースのソリューションの採用により、業界で NLP が広く採用されるようになっています。 しかし、NLP とは正確には何であり、なぜそれが重要なのでしょうか? 言語学、コンピューター サイエンス、人工知能のすべてが NLP で出会います。 優れた NLP システムは、微妙な部分を含め、ドキュメントの内容を理解できます。 NLP のアプリケーションは、膨大な量の自然言語データを分析および分析し、英語、フランス語、または標準中国語で話されているかどうかにかかわらず、すべての人間の言語は自然言語です。人間の相互作用を人間のような方法で再現します。 なぜNLPはそれほど重要なのですか? 私たちはこれまで以上に生産性と正確性を高めることができるようになったため、これまで以上に機械に依存しています。 ただし、NLP 活動には大きな課題があります。 彼らは疲れていません。 彼らは文句を言いません。 彼らは決して退屈しません。 自然言語の独自性と言語の不確実性により、NLP は扱いにくい領域になっています。 人間が言語を習得するのは比較的簡単ですが、機械が自然言語を理解するのは非常に困難です。 構造化されていないと見なされるデータに構造を提供するには (つまり、店舗の取引履歴の記録とは対照的に、テキストにはスキーマがありません)、言語の創造性とあいまいさの問題に対処するソリューションを最初に特定する必要があります。 NLP プロジェクトのツール 非構造化テキスト (または別の自然言語) から洞察に満ちた情報を発見し、さまざまな問題を解決するために、多くのオープンソース プログラムが利用可能です。 決して包括的ではありませんが、以下に示すフレームワークのリストは、プロジェクトで自然言語処理を使用することに関心のある人やビジネスにとって、開始するのに最適な場所です。 ここでは、自然言語処理 (NLP) タスクの最も一般的なフレームワークを簡単にリストします。 NLTK Natural Language ToolKit は、人間の言語データ (NLTK) を管理および分析する Python プログラムを開発するための主要なフレームワークの …

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AWS が新しいサービスでデータ管理と分析を簡素化

企業向けのデータ管理と分析の簡素化は、今年の AWS re:Invent カンファレンスの大きなテーマです。Amazon は、抽出、変換、読み込み (ETL) プロセスを緩和し、組織全体のデータのカタログ化と検索のサポートを提供することを目的とした新しいサービスと機能を発表しました。 AWS は、Amazon Redshift との Amazon Aurora ゼロ ETL 統合と、Apache Spark の Amazon Redshift 統合という 2 つの新しい機能をリリースしました。これにより、ETL プロセスが時代遅れになると主張しています。 企業は通常、ETL を使用して、複数のソースからの日付を単一の一貫したデータ ストアに統合し、分析のためにデータ ウェアハウスにロードします。 ただし、ほとんどのデータ エンジニアは、さまざまなソースからデータを変換することは、生データのクリーニング、フィルタリング、再形成、要約などの手順を伴うため、困難で時間のかかる作業になる可能性があると主張しています。 もう 1 つの問題は、分析を実行するためのデータ パイプラインを準備するチームを維持するための追加コストです、と AWS は述べています。 ETLの排除を目指す新機能 対照的に、同社によると、Amazon Aurora のゼロ ETL 統合では、Aurora に書き込まれたトランザクション データがほぼ即座に RedShift にレプリケートされ、分析を実行する準備が整っているため、Aurora と RedShift の間で ETL を実行する必要がなくなります。 「顧客は、複数の Amazon Aurora データベース …

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