Quantum Leaps Career Conference – Computer Engineering at Data Science

Naglo-load ng Mga Kaganapan

«Lahat ng Kaganapan

  • Lumipas ang kaganapang ito.

Quantum Leaps Career Conference – Computer Engineering at Data Science

Marso 27 @ 6: 00 pm - 7: 00 pm

Libre
Ito ay isang career conference event para sa mga high school na babae upang makipag-ugnayan sa mga babaeng propesyonal sa STEM at matuto tungkol sa mga karera sa agham.

Ang SCWIST Quantum Leaps ay isang virtual career conference na natatanging idinisenyo para sa mga batang babae mula sa grade 8-12 na interesado o gustong mag-explore ng mga karera sa science, technology, engineering, at math (STEM). Ang kumperensyang ito ay nagbibigay sa mga batang babae ng isang sulyap sa kung ano ang ginagawa ng mga kababaihan sa mga larangan ng STEM sa kanilang mga karera.

Sa mga kaganapang ito, maaaring makilala ng mga batang babae ang mga propesyonal na kababaihan na naging matagumpay sa kanilang mga larangan ng STEM at makilala ang iba pang mga batang babae na may katulad na mga hangarin at interes. Tutulungan sila ng kaganapang ito na malaman ang higit pa tungkol sa mga field ng STEM na interesado sila at tumuklas ng mga bagong field ng STEM. Nilalayon din ng Quantum Leaps na tulungan ang mga mag-aaral sa paglipat sa pagitan ng mataas na paaralan at mas mataas na edukasyon.

Ang partikular na Quantum Leaps event na ito ay tututuon sa mga babaeng propesyonal na nagtatrabaho sa mga karerang nauugnay sa Computer Engineering at Data Science. Mayroon din silang kadalubhasaan sa komunikasyon sa agham at pagpapadali sa pag-aaral. Mayroon ba silang nakapirming plano para sa kung ano ang gusto nilang gawin limang taon pagkatapos ng high school? Paano sila madaling baguhin ang kanilang career focus? Alam ba nila na gusto nilang ituloy ang mga karerang ito noong sila ay nasa unibersidad? Magkakaroon ng pagkakataon ang mga babae na makipag-ugnayan sa mga babaeng ito para makuha ang mga sagot na kailangan nila sa kaganapan.

Talaan ng pag-uusapan

  • 6:00-6:25: Speaker 1 at Q&A session
  • 6:25-6:55: Speaker 2 at Q&A session
  • 6:55-7:00 Konklusyon

Mga Speaker

Imane Chafi

Si Imane Chafi ay kasalukuyang kumukuha ng PhD sa Computer Engineering sa
Polytechnique Montreal habang kasabay na nag-aaral para sa isang Masters ng
Arkitektura sa Boston Architectural College. Nakatuon ang kanyang pananaliksik
sa pagbuo ng hugis gamit ang mga modelo ng machine learning, na may layuning
tugunan ang mga hamon sa pagpapanatili sa loob ng dental at arkitektura
mga sektor. Ang pagkakaroon ng dating nagtapos sa McGill na may degree sa
Software Engineering, nagdadala si Imane ng magkakaibang kasanayang itinakda sa kanya
interdisciplinary work. Sa kanyang undergraduate na pag-aaral, nagsilbi siya
bilang VP Communications ng engineering society at lumahok
sa rocketry team. Siya rin ay kasalukuyang VP Communications ng
ang asosasyon para sa mga nagtapos na pag-aaral sa Polytechnique Montreal. Lampas
sa kanyang mga gawaing pang-akademiko, si Imane ay nagsulat ng dalawang antolohiya, at siya ay
nakatuon sa pagtataguyod para sa kababaihan sa larangan ng STEM. Nag-aalok din siya
mentorship sa mga mag-aaral na interesado sa mga karera sa pananaliksik. Huwag mag-atubiling
kumonekta sa kanya sa pamamagitan ng LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/imane-chafi/

Riya Eliza Shaju

Si Riya ay isang nagtapos na mag-aaral, kasalukuyang kumukuha ng kanyang master sa Data Science sa University of British Columbia. Sa background bilang isang Machine Learning mentor sa Google Explore ML at Kaggle X, nakatuon siya sa paggawa ng data science na mas naa-access sa mga baguhan. Aktibo siyang nag-aambag sa mga open-source na proyekto sa data science at lumikha ng isang koleksyon ng mga proyekto sa antas ng baguhan upang suportahan ang mga naghahangad na data scientist. Bilang karagdagan, nagtuturo siya ng mga indibidwal sa larangan ng machine learning, tinutulungan silang bumuo ng kanilang mga kasanayan at makamit ang kanilang mga layunin. Siya ay isang nag-aambag na miyembro ng iba't ibang tech na komunidad sa loob at paligid ng Vancouver, kung saan aktibo niyang sinusuportahan ang mga hakbangin na naglalayong isulong ang larangan ng data science.

Sa itaas