У нас в гостях профессионал по выстраиванию процессов в Data Science Артем Пруденко.
Почему Data Science стоит столько денег? Чем отличается процесс с использованием Data Science от обычной продуктовой разработки? Где учат Data Science? Когда Data Science необходим бизнесу? Об этом и не только в видео.
Смотрите видео до конца. Делитесь в комментариях своими мнениями по этой теме.
Телеграм-канал Артема Пруденко: https://t.me/kanban_channel
Подробное содержание:
00:00 Нетипичные вопросы профессионалу по выстраиванию процессов в Data Science Артему Пруденко
01:14 Вопрос: Роадмап для входа в DS-спека. Что такое DS-спека?
05:20 Вопрос: Где учат DS-спекам?
06:06 Вопрос: Чем отличается процесс с использованием Data Science от обычной продуктовой разработки?
08:25 Вопрос: Кто принимает решение о том, что DS задачу надо брать в работу?
11:24 Вопрос: Как можно выстроить работу над проверкой гипотез для улучшения качества модели?
13:45 Вопрос: Чем отличаются дата сатанисты от обычных людей?
15:41 Вопрос: В чем основные отличия в выстраивании процессов в Data Science относительно классических it-компаний?
18:08 Вопрос: Как синхронизировать работу Data Science специалистов с работой остальной командой разработки? Есть у вас scrum и спринты?
21:01 Вопрос: В чем радикальное отличие процессов Data Science от любых других интеллектуальных процессов?
22:58 Вопрос: Почему Data Science стоит столько денег, ведь он не дает эффект бизнесу?
27:37 Вопрос: Есть ли реальные кейсы, когда Data Science необходим бизнесу?