Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!
Anlässlich des 25 -jährigen Jubiläums von Chris Gotwalt bei JMP möchte ich alle darauf aufmerksam machen, wie wichtig seine Arbeit für uns war.
Chris leitet seit vielen Jahren unsere Abteilung für statistische Entwicklung und hat diese kürzlich mit zwei neuen Entwicklungsmanagern, Clay Barker und Laura Lancaster, erweitert. Darüber hinaus hat Chris maßgeblich zur Entwicklung von Statistiksoftware bei JMP beigetragen und zahlreiche wichtige Methoden in JMP implementiert, wie im Folgenden detailliert beschrieben.
Am 16. Mai 2001 begann Chris seine Tätigkeit bei JMP als Doktorand mit einem Stipendium für statistische Datenverarbeitung des Fachbereichs Statistik der NC State University, wo er auch promoviert hatte. Unter der Leitung von Dennis Boos erhielt er eine fundierte Ausbildung in Informatik, numerischen Methoden und mathematischer Statistik. Seit seinem Eintritt bei JMP hat er maßgeblich zu unseren statistischen Entwicklungen beigetragen.
Chris' jüngstes Projekt war die neue Plattform für Bayes'sche Optimierung. Chris entwickelte die gesamte numerische Programmierung, und Kasia Dobrzycka gestaltete die Benutzeroberfläche. Um das Gaußprozessmodell zu verallgemeinern, musste er zahlreiche schwierige Probleme lösen, darunter:
- Umgang mit kategorialen Faktoren oder Antworten.
- Batch-Erweiterung, sodass mehrere Durchläufe gleichzeitig realisiert werden können.
- Die Berücksichtigung vieler Faktoren, sogar mehr als 20.
- Umgang mit mehreren Antworten mit konkurrierenden Zielen bei komplizierter Sparsität
- Die Ziele wurden so angegangen, dass sie dem Ziel entsprachen, anstatt es zu minimieren oder zu maximieren.
- Umgang mit Randomisierungsbeschränkungen, einschließlich Blockbildung und Split-Plotting.
- Umgang mit Kardinalitätsbeschränkungen mithilfe benutzerdefinierter Kandidatenmengen.
Das Ergebnis ist die Bayesian Optimization Platform, ein Vorzeigeprojekt von JMP Pro 19. Chris arbeitete eng mit Eastman Chemical und Procter & Gamble zusammen, um einige ihrer schwierigsten Optimierungsprobleme zu lösen.
Einer der wertvollsten Beiträge von Chris war jedoch die Zusammenstellung des talentierten Teams aus Statistikern, Testern und Dokumentatoren, die das Herzstück unseres Produkts bilden.
Vielen Dank, Chris, dass Sie dazu beigetragen haben, JMP zu einem großartigen Produkt zu machen, das unsere Nutzer sehr schätzen. Dank Ihrer Führung hat sich JMP zu einem führenden Anbieter im Bereich statistischer Datenverarbeitung entwickelt (und ist es geblieben).
-John Sall
Vor einiger Zeit habe ich die folgende Liste von Chris' Leistungen zusammengestellt, um ihn für eine Auszeichnung zu nominieren. Sie gibt einen guten Überblick über seinen Einfluss bei JMP.
Gemischte Modelle
Chris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in CaryChris at Discovery Summit 2018 in Cary Chris Gotwalt präsentierte auf dem Discovery Summit 2018 in Cary die lange Tradition der computergestützten Forschung zu gemischten Modellen bei SAS. Diese begann mit Jim Goodnight (Mitentwickler von Mivque in seiner Dissertation) und wurde fortgeführt von Russ Wolfinger (Autor von SAS Proc Mixed und Pionier auf dem Gebiet der verallgemeinerten linearen gemischten Modelle), Oliver Schabenberger (Autor von SAS Proc Glimmix) und Bradley Jones (Entwickler für optimales Design für gemischte Modelle). Alle vier Pioniere wurden als ASA Fellows geehrt, vorwiegend für ihre Arbeit im Bereich der computergestützten Berechnung gemischter Modelle. Chris Gotwalt hat diese Tradition auf wichtige Weise weiterentwickelt.
Als Brad eine Software zur optimalen Planung von Split-Plot-Experimenten entwickelte, erkannten wir, dass zwei wichtige Aspekte fehlten, um sie praktisch anwendbar zu machen. Erstens benötigten wir die korrekt dimensionierten Tests für feste Effekte. Bereits 1995 erweiterten Kenward und Roger die Arbeit von Harville und Kackar, um die korrekt dimensionierten Nennerfreiheitsgrade für Tests mit festen Effekten zu bestimmen, doch die Berechnung war komplex. Chris' Einfallsreichtum war unerlässlich, um diese Berechnungen handhabbarer und effizienter zu gestalten. Das zweite Problem betraf den Umgang mit negativen Varianzkomponenten. Um die korrekt dimensionierten Tests zu erhalten, muss das Problem so strukturiert werden, dass die in den REML- und K&R-Berechnungen verwendete Varianzkomponente negativ bleibt. Dies mag zunächst ungewöhnlich erscheinen, doch die Komponenten stellen in einem Compound-Symmetry-Modell Kovarianzen dar. Simulationsstudien haben gezeigt, dass die Verwendung negativer Komponenten der richtige Ansatz ist, um unverzerrte Schätzungen zu ermöglichen und die korrekte Testgröße zu bestimmen. Bei Versuchsplanungen mit kleinen Stichprobenumfängen steigt die Wahrscheinlichkeit für negative Varianzkomponenten. Chris hat alle Berechnungen mithilfe innovativer Rechentricks für REML neu geordnet, um dies ohne die n×n-Matrizen zu ermöglichen, die PROC MIXED für denselben Vorgang benötigte. Dank dieser Innovationen wurde die Analyse optimaler Split-Plot-Experimente plötzlich sehr praktikabel.
Bei seinen Forschungen zu gemischten Modellen und den Eigenschaften der Kenward-Roger-Korrekturen für REML-Tests bemerkte Chris Ähnlichkeiten in den Berechnungen zu denen, die Firth im Rahmen der Bias-Reduktion untersucht hatte. Dies führte Chris zu dem Beweis, dass die REML-Methode äquivalent zu einer Firth-Schätzung ist und somit alle deren Eigenschaften besitzt. Obwohl REML lange Zeit als Methode zur Erzeugung der besten Schätzungen gemischter Modelle galt, wurde sie als praktisches Verfahren zur Reproduktion von Momentenmethoden-Berechnungen für balancierte Fälle entwickelt und nicht als formale Optimierungsmethode zur Bias-Reduktion. Chris' Arbeit legitimiert REML sowohl als prinzipielle als auch als praktische Methode.
Später stand Chris vor der Herausforderung, die meisten von PROC MIXED unterstützten Kovarianzstrukturen für wiederholte Messungen anzupassen und dabei sowohl Sparsity als auch die neuesten numerischen Verfahren zu nutzen. Das Ergebnis ist eine Engine, die Schätzungen um ein Vielfaches schneller liefert als die modernen Engines in SAS HPMixed. Sie ermöglichte die Schätzung von Modellen mit großen Varianzkomponenten in komplexen industriellen Produktionsumgebungen.
Die von Chris entwickelten Algorithmen für gemischte Modelle bilden die Grundlage mehrerer wichtiger Plattformen in JMP Pro. Sie sind die Basis der Spline-Modelle im Functional Data Explorer, das Kernstück der Plattform für verallgemeinerte lineare gemischte Modelle und die neue Plattform zur Variablenauswahl für gemischte Modelle. Laura Castro-Schilo und ich haben einen mathematischen Zusammenhang zwischen SEM-Modellen und linearen gemischten Modellen identifiziert. Die ersten beiden Versionen von SEM basierten auf einer Transformation des SEM-Modellanpassungsproblems in einen speziellen (aber sehr komplexen) Fall eines linearen gemischten Modells.
Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023.Chris with Florian Vogt at Discovery Summit Europe in 2023. Chris mit Florian Vogt beim Discovery Summit Europe 2023. Neuronales Boosting
Als wir vor einigen Jahren qualitativ bessere neuronale Netze entwickeln mussten, stellte Chris fest, dass die vorherigen Entwickler zu viel Zeit mit der Berechnung von Ableitungen und der Anwendung des Newton-Raphson-Verfahrens für eine große Anzahl von Knoten in der verborgenen Schicht verbrachten. Chris beschleunigte die Berechnungen erheblich durch den Einsatz von SR1. Er entdeckte jedoch auch, dass eine Boosting-Strategie es ermöglichte, das Problem schrittweise zu lösen. Dabei wurden in jeder Stufe einige Knoten in der verborgenen Schicht hinzugefügt, jeweils nur wenige Parameter geschätzt und die Optimierung durch Kreuzvalidierung frühzeitig gestoppt, um eines der besten neuronalen Netze zu erzeugen. Dies galt als State-of-the-Art, bis die neueren Deep-Learning-Faltungsnetze entwickelt wurden.
Simulationsstichprobe
Unsere Gruppe benötigte eine Methode zur Berechnung von Fehlerwahrscheinlichkeiten in den Randbereichen multivariater Normalverteilungen. Wir unterstützten robuste Simulationsmodelle für die Verfahrenstechnik, die in multivariaten Simulationen niedrige Fehlerraten unter Berücksichtigung der Spezifikationsgrenzen optimierten, und führten Ersatzversuche zur Minimierung durch. Der Schlüssel zum Erfolg lag in der Ermittlung verlässlicher Wahrscheinlichkeiten für Punkte bis zu 12 Standardabweichungen vom Zielwert. Chris nutzte verschiedene theoretische Ergebnisse, um mithilfe einer radialen Stratifizierungsmethode einen gewichteten Stichprobenentnahmealgorithmus zur Berechnung dieser Wahrscheinlichkeiten zu entwickeln.
MSA-Profilierung
Im Bereich der Messsystemanalyse arbeitete Chris mit Laura Lancaster zusammen und erzielte mehrere wertvolle Durchbrüche. Einer davon war die Entwicklung eines Bayes'schen Ansatzes zur Erzeugung positiver Varianzkomponenten für die Messsystemanalyse. Ein weiterer war die Möglichkeit, eine intelligente Simulations-Engine mit einem Profiler zu verbinden, um anhand der Berechnungen der Messsystemanalyse sofortige Ergebnisse für die Fehlererkennung in Regelkarten zu erhalten. Nun gibt es eine einfache Methode, die Messsystemanalyse anzuwenden, um konkrete Fragen zur Erkennung von Prozessfehlern zu beantworten.
Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016Chris chats at Discovery Summit 2016 Chris unterhält sich auf dem Discovery Summit 2016 über Text Mining.
Die für die latente semantische Analyse im Text Mining notwendige Dimensionsreduktion erfordert eine sehr schnelle, spärliche Singulärwertzerlegung (SVD). Chris entwickelte diese mithilfe aktualisierter Lanczos-Methoden und erkannte dann, dass eine zentrierte Version möglich wäre, um sie äquivalent zu Hauptkomponenten zu gestalten, ohne die Geschwindigkeit der spärlichen Berechnungen zu beeinträchtigen. Die neuen zentrierten Singulärvektoren sollten den Textraum besser repräsentieren als der aktuelle Stand der Technik. Dies ermöglichte es uns auch, die spärlichen Berechnungen in unseren Plattformen für Hauptkomponenten- und Assoziationsanalyse zu verwenden. Chris erkannte daraufhin, dass dieselben Sparsitätsmuster, die er bei der Implementierung der latenten Klassenanalyse (Auflösung multinomialer Mischverteilungen) beobachtet hatte, für ein schnelles Clustering und die Generierung von Themen im Text Mining genutzt werden könnten – eine schnelle Alternative zur latenten Dirichlet-Allokation (LCA).
Funktionaler Daten-Explorer
Chris leitete die Entwicklung des Functional Data Explorer. Obwohl er bei der anfänglichen Entwicklung eine untergeordnete Rolle übernahm, arbeitete er direkt mit Kunden zusammen, um ein benutzerfreundliches Tool zu entwickeln, das die Lösung komplexer Produkt- und Prozessdesignprobleme in vielen Branchen erheblich vereinfachte.
Statistiksoftware
Der Schlüssel zum Erfolg der JMP-Software lag größtenteils in einer schnellen und präzisen numerischen Berechnungsgrundlage, die Chris größtenteils entworfen und implementiert hat, sowie in der Organisation einer besseren Benutzeroberflächenentwicklung.
Führung
Als Leiter der statistischen Entwicklung bei JMP hat Chris ein leistungsstarkes Entwicklerteam aufgebaut und geführt. Die JMP-Software ist für Ingenieure und Wissenschaftler in der Industrie, insbesondere in den Bereichen Halbleiter, Elektronik, Konsumgüter, Chemie und Pharmazie, unverzichtbar geworden. Chris hat sich insbesondere in den Bereichen gemischte Modelle, Zuverlässigkeit und Prozessqualität hervorgetan. Er hat sich zudem als effektiver Kommunikator in der Branche etabliert.
Und mehr
Hier sind einige weitere Innovationen aus Chris' Lebenslauf:
- Die Sparse-Matrix-Bibliothek wurde entwickelt, um die Berechnungen linearer Modelle zu beschleunigen.
- Entwicklung des SR1- und GMRES-Solvers für penalisierte Regression mit Clay Barker in GenReg.
- Numerische Formeln für die Berechnung der Teststärke von Kontrollkarten entwickelt.
- Die Portnoy-Sahai-Methode zur Schätzung von Varianzkomponenten aus Modellen mit Zufallseffekten wurde erweitert. Diese Schätzungen sind in der JMP-Variabilitätsplattform verfügbar und liefern strikt positive Schätzwerte, die zwar verzerrt sind, aber einen geringeren mittleren quadratischen Fehler (MSE) als REML-Schätzungen aufweisen.
- Es wurde ein zweistufiger, geschichteter Stichprobenalgorithmus für die modellbasierte Simulation seltener Ereignisse entwickelt. In der ersten Stufe wird durch gleichmäßige Stichprobenziehung innerhalb der Schichten der varianzminimierende Stichprobenumfang für die zweite Stufe bestimmt. Dies ist der numerische Kernalgorithmus für den Profiler Simulator in JMP. (Er gewann später auch für multivariate Fähigkeitsberechnungen an Bedeutung.)
- Entwarf Algorithmen zur Analyse von Computerexperimenten, einschließlich minimaler Potentialdesigns (von elektrostatischen Partikeln) und D-optimaler Designs für Gaußprozessmodelle.
- Es wurde ein kombinierter Quadratur- und Optimierungsalgorithmus zur Berechnung von Bayes'schen D-optimalen Versuchsdesigns für nichtlineare und verallgemeinerte lineare Modelle entwickelt.
- Es wurden Methoden zur Berechnung der Momentenmatrix für Mischungsprobleme entwickelt, die exakt sind, sowie ein Simulationsansatz für allgemeinere linear beschränkte Probleme. Dies führte zu Entwürfen, die im Durchschnitt genauere Vorhersagen liefern und somit weniger Simulationsläufe als frühere Ansätze erfordern.
- Es wurde ein reparametrisierter Ansatz zur Bestimmung D-optimaler und I-optimaler Versuchspläne entwickelt, der die inhärente Sparsität des Problems aufdeckte. Dies führte zu Aktualisierungszeiten von O(1) für Haupteffektmodelle und O(p) für Interaktionsmodelle. Bisherige Algorithmen, die ausschließlich Aktualisierungen niedrigen Rangs verwendeten, wiesen stets eine Laufzeit von O(p²) auf. Diese algorithmischen Verbesserungen erweitern die Anzahl der berechenbaren Versuchspläne erheblich.
- Verallgemeinerte Huber-Regression zur Definition einer Likelihood-Funktion einer multivariaten Verteilung, deren MLE-Schätzungen ausreißerrobuste Kovarianzmatrizen liefern.
- Ich habe ein umfassendes Framework zur Anpassung von Strukturgleichungsmodellen (SEM) entwickelt, den wichtigsten Modellen in der Psychologie und den Verhaltenswissenschaften. Dieses Framework verarbeitet große Datensätze mit Gruppierungsstrukturen und beliebigen Einschränkungen. Es nutzt die inhärente Sparsität von Daten und ist schneller als alle uns bekannten Konkurrenzprodukte. Dies war wahrscheinlich das technisch aufwendigste Projekt, an dem ich je mitgearbeitet habe.
- Entwickelte die JMP-Methoden zur Analyse von Conjoint-Studien, die in der Konsumforschung weit verbreitet sind, und arbeitete mit Bradley Jones an den Berechnungen für das Studiendesign von Conjoint-Studien zusammen.
- Entwicklung von JMP-Algorithmen für die moderne Zeitreihenprognose auf Basis exponentieller Glättungsmodelle.
In jüngerer Zeit
Eine weitere bemerkenswerte Arbeit von Chris war seine Implementierung der REML-Schätzung gemischter Modelle für umfangreiche Probleme, bei denen ein Zufallseffekt in einem Genomikmodell auftritt, aber Zehntausende bis Hunderttausende von Genexpressionen als Zielgrößen vorliegen. Chris passte die REML-Algorithmen für ein kleines n, aber ein großes p an, um sie praktikabel zu machen.
Chris begann seine Tätigkeit bei JMP am 16. Mai 2001 als Doktorand mit einem Stipendium für statistische Datenverarbeitung des Fachbereichs Statistik der NC State University, wo er auch seinen Doktortitel erwarb. Seit seinem Eintritt bei JMP war er maßgeblich an vielen statistischen Entwicklungen beteiligt.
UnternehmenskulturReportageJMP NewsBetreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!Herzlichen Glückwunsch zum 25-jährigen Jubiläum, Chris! Dieser Artikel und deine tägliche Leidenschaft und Energie zeigen deutlich, wie sehr du JMP und darüber hinaus geprägt hast. Ich freue mich, diesen Meilenstein mit dir zu feiern. Prost!
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!Herzlichen Glückwunsch zum 25-jährigen Jubiläum bei JMP, Chris! Dieser Artikel ist wirklich großartig und würdigt deine vielfältigen Beiträge als Forscher, Entwickler, Entwicklungsleiter und Kundenbetreuer über die Jahre hinweg. Es ist immer wieder beeindruckend zu sehen, was Kunden mit deinen zahlreichen Innovationen erreichen können – auf viele weitere!
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!Herzlichen Glückwunsch, Chris! Deine Innovationen sind wirklich genial und erweitern die Einsatzmöglichkeiten und Funktionen von JMP immer wieder aufs Neue. So können wir unseren Kunden immer wieder tolle neue Funktionen präsentieren. Du bist wie der Mann von Dos Equis: Jedes Mal, wenn wir uns treffen, hast du auch privat etwas Spannendes und Interessantes erlebt. Alles Gute für dich und deine vielen Erfolge!
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!Herzlichen Glückwunsch zum 25-jährigen Jubiläum, Chris! Das ist eine beeindruckende Liste an Erfolgen, von denen wir alle profitieren. Ich kann persönlich bestätigen, dass bei SEM-Demonstrationen die Leute staunen, wenn sie sehen, wie schnell unsere Modelle konvergieren!
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!Herzlichen Glückwunsch, Chris! Neben den großartigen technischen Leistungen ist dein Einfluss auf den Alltag unserer Nutzer einfach unglaublich. Du ermöglichst ihnen, schneller und einfacher intelligentere Entscheidungen zu treffen und trägst so maßgeblich dazu bei, dass wir ein hohes Maß an Vertrauen und Respekt aufbauen und TSR erfolgreich weiterentwickeln können.
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!Herzlichen Glückwunsch, Chris! Ich kann gar nicht genug betonen, wie sehr ich die Zeit mit dir genossen habe, sowohl beruflich als auch privat. Was ich von dir gelernt habe, ist unschätzbar wertvoll, ebenso wie unsere Gespräche abseits der Statistik. Viva le Pompe!
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!Herzlichen Glückwunsch, Chris! Ich bewundere deine Fähigkeit, komplexe Theorien so verständlich zu erklären. Meine Gespräche über Statistik und Alltagsthemen haben mir sehr viel Freude bereitet. Auf die nächsten 25 Jahre!
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!Was für ein schönes Kompliment für einen brillanten Kopf! Ich habe Chris' Fähigkeit, nicht wie der Klügste im Raum zu wirken, immer sehr geschätzt, ebenso wie seine Fähigkeit, komplexe Ideen auf unkomplizierte Weise zu vermitteln. Ich persönlich habe sehr davon profitiert. Herzlichen Glückwunsch zum Jubiläum! Hoffentlich sehen wir uns bald.
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!
Alles Gute zum Jahrestag, Chris! Ich bin dir sehr dankbar für deinen Beitrag und deine Freundschaft. Herzlichen Glückwunsch!
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!Herzlichen Glückwunsch zum 25-jährigen Jubiläum! Und obendrein machen Sie die Arbeit bei JMP zu einer Freude und einem wunderbaren Erlebnis.
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!Herzlichen Glückwunsch zum Jubiläum, Chris! Wir sind sehr glücklich, deine vielen wunderbaren Talente in unserem Team zu haben – nicht nur deine technische Brillanz, sondern auch deinen Humor, deine Freundlichkeit und deine Rücksichtnahme, die maßgeblich zur großartigen Unternehmenskultur von JMP beitragen. Es war uns eine Freude, in den letzten Jahren mit dir zusammenzuarbeiten, und wir hoffen, dass dies noch viele weitere Jahre so bleibt!
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!Herzlichen Glückwunsch, Chris! Ich schätze es sehr, wie du JMP gegenüber unseren Nutzern repräsentierst. Deine Art, über deine Arbeit zu sprechen, spiegelt denselben Innovationsgeist wider, den wir auch bei unseren Kunden sehen. Dein Beitrag zu JMP ist enorm – vielen Dank für alles, was du tust!
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!Herzlichen Glückwunsch zum 25-jährigen Jubiläum und vielen Dank für Ihren unglaublichen und enormen Einfluss auf die Software und alle, die jemals damit gearbeitet haben. Unsere Nutzer können sich glücklich schätzen, jemanden mit so viel Engagement bei der Problemlösung an ihrer Seite zu haben, und wir alle hatten das große Glück, mit Ihnen zusammenzuarbeiten. Ich bin sicher, ich bin nicht der Einzige, der sagt, dass Ihre Unterstützung und Ermutigung meine Karriere nachhaltig geprägt haben und mich mein ganzes Leben lang begleiten werden.
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!So viele bedeutende Errungenschaften, die es JMP-Nutzern erleichtert haben, Erkenntnisse zu gewinnen. Es ist mir immer eine Freude, mit Ihnen in Kontakt zu treten. Herzlichen Glückwunsch zum 25-jährigen Jubiläum!
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!Herzlichen Glückwunsch, Chris!
Ich erinnere mich gerade an dieses Zitat.
„Ich habe gelernt, dass die Leute vergessen werden, was du gesagt hast, die Leute werden vergessen, was du getan hast, aber die Leute werden nie vergessen, wie du sie fühlen ließest.“
— Maya Angelou
Ich war ehrlich gesagt erstaunt, als Sie mich während Ihres Besuchs in Korea anlässlich des Discovery Summit fragten, wie koreanische Nutzer auf einige Aspekte der Bayes'schen Optimierung reagieren würden.
DANKE SCHÖN!
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!Herzlichen Glückwunsch, Chris! Diese Liste ist fast unglaublich. Du hattest und hast einen enormen Einfluss auf das, was wir heute als JMP-Software kennen – sei es durch die statistischen Erfolge oder durch die Menschen, die du um dich herum aufgebaut hast. Darüber hinaus habe ich viele schöne Erinnerungen an unsere Zusammenarbeit und die Zeit, die wir zusammen verbracht haben. Vielen Dank, dass du so ein toller Mensch bist!
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!Super gemacht, Chris! Herzlichen Glückwunsch zum Arbeitsjubiläum und zu all deinen Erfolgen.
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!Herzlichen Glückwunsch, Chris. Ich bin beeindruckt von Ihrer langen Liste an Erfolgen, aber vor allem möchte ich Ihnen dafür danken, dass Sie so zugänglich und umgänglich sind, sowohl gegenüber Ihren Kollegen als auch unseren Kunden; neben Ihrer wissenschaftlichen Expertise ist es genau das, was Sie so außergewöhnlich macht.
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!Herzlichen Glückwunsch zum 25-jährigen Jubiläum!
Vielen Dank für Ihren unschätzbaren Beitrag zu JMP, den JMP-Nutzern und allen Mitarbeitern. Ich persönlich habe so viel von Ihnen gelernt, dass es sich kaum in Zahlen fassen lässt, und ich bin Ihnen unendlich dankbar. Ihre Leistungen sind wirklich beeindruckend, und Ihre Aufmerksamkeit für die Kunden und ihre analytischen Bedürfnisse wird sehr geschätzt!
Und mal abgesehen von den Statistiken: Vielen Dank für all die wundervollen Momente, die wir gemeinsam erlebt haben!!!
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!Herzlichen Glückwunsch, Chris! Du bist eine wahre Stütze von JMP und setzt mit JMP Pro immer wieder neue Maßstäbe. Deine Arbeit ist von unschätzbarem Wert und hilft uns allen, im Kundengespräch zu glänzen.
Es ist mir eine Freude, Sie zu ehren. Ich schätze Ihren Einsatz, beruflich wie privat, sehr. Ich wünsche Ihnen weiterhin viel Glück und Gesundheit und freue mich auf die kommenden Projekte.
Danke schön,
Jessica
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!Chris, deine bisherige Arbeit und Karriere sind wirklich außergewöhnlich! Deine profunden Kenntnisse in Statistik und numerischer Programmierung, deine Forschungskompetenz, deine Führungsqualitäten, deine Leidenschaft, dein angenehmes Wesen, deine Kommunikationsfähigkeiten und dein Humor sind unvergleichlich und eine große Bereicherung für JMP. Ich freue mich sehr, dich als Kollegen, Freund und Mitstreiter bei der Lösung zukünftiger Probleme zu haben.
Betreff: Vielen Dank, Chris Gotwalt, zu Ihrem 25-jährigen Jubiläum bei JMP!Lieber Chris, dass du zugesagt hast, mit Manuela, Jessica und mir an einer Yogastunde teilzunehmen, und dass kaum jemand versteht, was du beim Joggen oder Skifahren machst, beweist, dass du außergewöhnlich bist. Herzlichen Glückwunsch zu 25 Jahren bei JMP – auf viele weitere!
