По поводу холивара в Data Science Chat «нужны ли собесы на знание алгоритмов, задачки LeetCode или нет», отвечаю, есть у нас такое. Это про дисциплину, структурное мышление. Ну как в одежде. Можно, конечно, забить на то, как одеваться, смешивать стили, одеваться в 5-6 разных цветов, как попугай, выглядеть нелепо. Для MLE, SSE всегда полезно, для ресерчера, дата аналитика лучше вложиться в статистику, тервер, Causal Inference, ML/DL-практику, продвинутый EDA.
Андрей пишет, что гораздо важнее уметь бизнес-задачу перевести в язык data science, но MLE, SSE в крупных компаниях чаще всего не участвуют в формулировании бизнес-задач напрямую. Переводом бизнес-задач в data science задачи занимаются Product Managers (PM), Data Analysts (DA), Applied Scientists / Research Scientists, Business Analysts, обычно группа из продакта, дата аналитика и бизнес-аналитика. Здесь Андрей скорее всего накладывает СНГ’шную практику на западную. В России, Украине да, там ты и швец, и жнец, и на дуде игрец.В западных компаниях роли четко определены.
И направления, которые надо качать, чтобы уметь переводить бизнес-задачи в DS-задачи, - это product thinking, это наш любимый causal inference, это operation research (методы оптимизации, моделирования процессов, логистики, ресурсного планирования, особенно актуально, когда у нас есть задача с ограничениями по материальным, временным, людским ресурсам), продуктовая аналитика, бизнес-аналитика.
По поводу холивара в Data Science Chat «нужны ли собесы на знание алгоритмов, задачки LeetCode или нет», отвечаю, есть у нас такое. Это про дисциплину, структурное мышление. Ну как в одежде. Можно, конечно, забить на то, как одеваться, смешивать стили, одеваться в 5-6 разных цветов, как попугай, выглядеть нелепо. Для MLE, SSE всегда полезно, для ресерчера, дата аналитика лучше вложиться в статистику, тервер, Causal Inference, ML/DL-практику, продвинутый EDA.
Андрей пишет, что гораздо важнее уметь бизнес-задачу перевести в язык data science, но MLE, SSE в крупных компаниях чаще всего не участвуют в формулировании бизнес-задач напрямую. Переводом бизнес-задач в data science задачи занимаются Product Managers (PM), Data Analysts (DA), Applied Scientists / Research Scientists, Business Analysts, обычно группа из продакта, дата аналитика и бизнес-аналитика. Здесь Андрей скорее всего накладывает СНГ’шную практику на западную. В России, Украине да, там ты и швец, и жнец, и на дуде игрец.В западных компаниях роли четко определены.
И направления, которые надо качать, чтобы уметь переводить бизнес-задачи в DS-задачи, - это product thinking, это наш любимый causal inference, это operation research (методы оптимизации, моделирования процессов, логистики, ресурсного планирования, особенно актуально, когда у нас есть задача с ограничениями по материальным, временным, людским ресурсам), продуктовая аналитика, бизнес-аналитика.
Users are more open to new information on workdays rather than weekends. With Bitcoin down 30% in the past week, some crypto traders have taken to Telegram to “voice” their feelings. The Channel name and bio must be no more than 255 characters long As five out of seven counts were serious, Hui sentenced Ng to six years and six months in jail. The initiatives announced by Perekopsky include monitoring the content in groups. According to the executive, posts identified as lacking context or as containing false information will be flagged as a potential source of disinformation. The content is then forwarded to Telegram's fact-checking channels for analysis and subsequent publication of verified information.
from us
