Насколько хорошо Data Scientist должен знать математику

Анализ данных — одна из самых популярных и востребованных отраслей как в бизнесе, так и в науке, которой, однако, не учат в университете, как, например, медицине или истории. […]

Поделиться:
Детали

Размышления Data Scientist’а о культуре, прогрессе и технологиях

А также о том, как объединить внутреннюю и внешнюю мотивацию Моё знакомство с Data Science и Machine Learning Солнечным весенним днём 2018 года я шёл к офису Legendary […]

Поделиться:
Детали

В чем разница между Data Scientist и Data Engineer?

Активная цифровизация экономики и других сфер жизни общества вместе с развитием науки о данных стали причиной появления сразу нескольких похожих профессий в области данных, которые, на первый взгляд, […]

Поделиться:
Детали

Как сделать портфолио исследователя данных

Вы отлично разбираетесь в статистике, машинном обучении и программировании, но не можете найти достойную работу? А есть ли у вас подобающее портфолио? Нет? Тогда продолжайте читать дальше, а […]

Поделиться:
Детали

DATA SCIENTIST: Кратчайший путь к новой профессии

Кто может нырнуть в “озеро данных” и поднять на поверхность бесценные аналитические сокровища? Кто предсказывает ураган по дуновению ветерка и водит дружбу с “электронными мозгами”? Кто обеспечивает развитие […]

Поделиться:
Детали

Какая математика мне понадобится, чтобы стать Data Scientist?

Математика — основа всех современных научных дисциплин. Наука о данных и её методы, включая машинное обучение, также строятся на математике. В университетах и колледжах по всему миру постепенно […]

Поделиться:
Детали

Что такое наука о данных и почему за ней будущее?

Интересный факт: согласно отчёту 2011 года, в 2020 году в мире будет генерироваться в 50 раз больше данных, чем в 2011. Естественно, при таком резком увеличении притока данных […]

Поделиться:
Детали

Чем машинное обучение отличается от статистики? (Спойлер: да, это разные вещи)

Историческая справка Одной из составляющих науки о данных является машинное обучение (МО) — молодая отрасль Data Science, основные понятия которой были сформулированы во второй половине 20 века. Цель […]

Поделиться:
Детали

Почему команды Data Science нуждаются в универсалах, а не специалистах

В книге «Исследование о природе и причинах богатства народов» Адам Смит на примере сборочного конвейера булавочной фабрики демонстрирует, как разделение труда становится главным источником повышения производительности: «Один [человек] […]

Поделиться:
Детали

Кому и зачем нужны Data Engineer?

По мере того как данные становились стратегически важной составляющей бизнеса, а их сбор и анализ помогали получать все больше полезных инсайтов, наука о данных обрастала сразу несколькими сложными […]

Поделиться:
Детали