23.09.2022 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментДжеффри Партика, главный инженер в области науки о данных (data science engineer) компании Xactly, делится на портале Enterprisers Project своими соображениями и развеивает мифы о повседневной реальности этой динамичной роли. Обычно работа data science engineer представляется так: мы создаем очередную передовую модель машинного обучения, демонстрируем ее на конференциях и срываем аплодисменты. Однако это далеко от повседневной реальности для большинства специалистов в области науки о данных (data scientists). В действительности наука о данных гораздо более прагматична: вместо того чтобы создавать новые модели с нуля, мы дорабатываем известные модели из известных библиотек и выбираем предикторы, основываясь на знаниях о предметной области. Благодаря этому мы можем быстро предоставлять ценность. Чтобы развенчать мифы, расскажу, что ...
читать далее.
