Archives de la catégorie: Travail et la vie

Mes pensées sur la vie de l'entreprise, l'équilibre travail-vie ou l'absence de celui-ci et ainsi de suite.

Contradictions

Life is full of contradictions.

I am attending a research retreat on mindfulness and contemplative practices at the beautiful Garrison Institute. I am learning a lot of interesting things, and meeting a lot of like-minded and excellent peoplethe kind of people with whom I could have deep conversation about the unreal nature of reality, unlike most people from other walks of life would politely and tactfully excuse themselves when I get a bit unreal.

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An Instructional Experience

I just finished my first term as a professor at Singapore Management University. I taught an undergraduate course called Computer as an Analysis Tool, which is on business modelling and data-driven decision support. I had about 130 students, in three sections of three classroom hours each per week. I have to say the whole thing was a very enriching experience. Bien sûr, the reasons behind this statement will be expounded on, theorized and hypothesizedthis is Unreal Blog, après tout.

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Twilight Years

At some point in our life, we come to accept the fact we are closer to death than life. What lies ahead is definitely less significant than what is left behind. These are the twilight years, and I have come to accept them. With darkness descending over the horizons, and the long shadows of misspent years and evaded human conditions slithering all around me, I peer into the void, into an eternity of silence and dreamlessness. Il est almost time.

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Sunset Career

L'enseignement est une vocation noble et enrichissante. As my sunset career, I have accepted a faculty position at Singapore Management University, l'enseignement de l'analyse des données et la modélisation d'entreprise à l'École des systèmes d'information. Ces sujets sont assis bien avec mon entrepreneurial ventures from earlier this year on data analytics and process automation, qui ont tous été une partie de ma sortie de la retraite.

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Données à la Sagesse

En ce qui concerne le montant de l'intelligence et l'expérience requises, nous avons une hiérarchie claire des données à l'information à la connaissance de la sagesse. Ce que nous obtenons de l'observation premières ne sont que des points de données. Nous appliquons des techniques d'agrégation, rapports de cartographie, etc.. pour arriver à l'information. En outre plus de traitement au niveau des interconnexions et révélant des relations nous donnera condensée et des informations décisionnelles, que nous pouvons considérer le savoir. Mais pour arriver à la sagesse, nous avons besoin d'un esprit vif et des années d'expérience, parce que ce que nous entendons par la sagesse elle-même est loin d'être évident. Plutôt, il est évident, mais pas facile à décrire, et donc pas facilement déléguée à un ordinateur. Au moins, Donc je pensais. How could machines bridge the gap from data to wisdom?

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