Header Ads

نجم المغربي أنس باري يسطع في سماء الاستشارة بـ"وول ستريت"

نجم المغربي أنس باري يسطع في سماء الاستشارة بـ"وول ستريت"
بعد أن عمل مستشارا في السابق لدى مؤسسة البنك الدولي، وبالموازاة مع عمله أستاذا لعلوم الحاسوب بجامعة نيويورك، سطع نجم الباحث المغربي أنس باري في سماء وول ستريت بالولايات المتحدة الأمريكية، حيث يقدم الاستشارة في واحدة من أرفع وأهم البورصات حول العالم.

في حوار شيق مع منصة "بريديكتيف أناليتيكس تايمز"، إحدى أبرز منتديات المحللين التنبؤيين في العالم، يقدم باري رؤيته في مجال تخصصه: تكوين محللي المستقبل في مجال التنبؤات.

ويعدّ باري، وهو باحث مغربي يعيش ببلاد العم سام، من الشخصيات البارزة في مجال التحليلات التنبؤية، عبر إشرافه على أبحاث في سياق تطوير خوارزميات جديدة مستوحاة من الناحية البيولوجية لنمذجة الاقتصاد والأسواق المالية. وتركز أبحاثه على تصميم إطار دعم القرار القائم على الأدلة المستخدم في العمليات الاستنتاجية والاستقرائية لفهم الأسواق المالية بشكل أفضل.

يرى الباحث المغربي، الذي شارك مؤخرا في تأليف الطبعة الثانية من الكتاب الأكثر مبيعا في مجال التحليلات التنبؤية، أن توفير رؤى تعتمد على البيانات هي السبيل الأبرز لتمكين صناديق الاحتياط بوول ستريت وغيرها من المؤسسات لاتخاذ قرارات استثمارية سليمة.

ويقول أنس باري إن عمله أستاذا للدراسات العليا في مجال التحليلات التنبؤية يروم تعليم الجيل المقبل من علماء البيانات الخوارزميات والأدوات التي يحتاجونها إلى اكتشاف أوجه التشابه المخفية في البيانات، والتنبؤ في نهاية المطاف بنتائج أحداث محددة. وللقيام بهذا الدور يميل باري إلى اتخاذ مقاربة عملية أكثر، عبر الاعتماد على حالات الحياة الحقيقية.

"ومع ذلك، أخذ درس واحد من علوم البيانات أو معرفة لغات البرمجة، مثل الآر أو البيثون، لا يجعل من الباحث بالضرورة أحد علماء البيانات"، يقول الباحث المغربي، قبل أن يضيف أن بإمكانه عرض أوجه تعقيدات الموضوع والتحفيز نحو معرفة المزيد، فأن تصبح عالم بيانات، بحسب المتحدث، هي رحلة طويلة تنطوي على العمل الشاق والكثير من الفضول.

ويتابع باري بالقول: "ما يميز عالم البيانات، في رأيي، هو امتلاك مزيج فريد من المهارات التقنية والتفكير النقدي ومهارات الاتصال"، مبرزا أن "عالم البيانات يجب أن يكون لديه شغف بتحليل البيانات، ولا ينبغي أن يكون لديه فهم متين لمبادئ هندسة البيانات وخوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، والأطر واسعة النطاق لمعالجة الملايين من الصفوف المتدفقة من البيانات فقط؛ ولكن يجب أن تكون لديه أيضا قدرة كبيرة على جمع البيانات ومهارات المسح، ويجب أن تكون لديه أيضا خبرة كافية في مجال العلوم التطبيقية".

وعلاوة على ذلك، يجب أن يكون عالم البيانات أيضا، استنادا إلى تصريحات باري، استراتيجيا مبدعا بإمكانه إيجاد الحلول التي من شأنها أن تولد رؤى قابلة للتنفيذ، ولمساعدة طلابه على تعزيز شغف التحليلات، يطلب منهم باري استكمال مشروع دراسي كجزء من الدورات الدراسية حيث بإمكانهم تطوير عملية تنقيب البيانات وتصميم نظام لتحليل البيانات يعالج مشكلة من اختيارهم.

ويشرح أستاذ علوم الحاسوب بجامعة نيويورك أن بعض المشاريع التي يتم إنجازها في هذا الصدد تشمل التنبؤ بأسعار الإيجار في مدينة نيويورك بالاعتماد على تقييمات المطاعم على شبكة الأنترنيت، وتقديم الاستشارة للطلاب الهادفين إلى رفع معدلات نجاحهم، واستخراج الميزات التنبؤية التي تجعل أغنية ما شعبية ومتداولة على نطاق واسع، مسجلّا أن معظم هذه المشاريع عرضت على جمهور عريض في مؤتمرات رفيعة.

يتم التشغيل بواسطة Blogger.