Connor Lane, MSE
Connor Lane es desarrollador de software científico en el Laboratorio de neuroimagen computacional donde crea herramientas para comprender mejor los datos de imágenes cerebrales a gran escala. Obtuvo su licenciatura en Matemáticas y filosofía en la University of California Los Angeles (UCLA), donde se graduó con mención honorífica. Después fue jefe de laboratorio en Johns Hopkins University Neuroplasticity and Development Lab, donde creó herramientas de análisis de datos de resonancia magnética y contribuyó a la investigación sobre cómo la experiencia moldea la función cerebral. Aprovechando su formación en matemáticas y ciencias cognitivas, cursó una maestría en informática en Johns Hopkins enfocada en el aprendizaje automático. Al mismo tiempo, trabajó en Johns Hopkins University Vision Lab desarrollando nuevos algoritmos para identificar estructuras ocultas en datos de imágenes complejas. En el Child Mind Institute, a Connor le entusiasma explorar nuevas formas de analizar y visualizar datos de neuroimagen utilizando la ciencia de datos moderna y el aprendizaje automático.
Estudios
- MSE, Ciencias de la computación, Johns Hopkins University.
- BS y BA, Matemáticas y Filosofía, University of California Los Angeles (UCLA).
