1. Директор по аналитике и директор по данным

    Чем отличается директор по аналитике от директора по данным? Это одно и то же? Нет. Однако многие компании по невнимательности объединяют эти две должности в одну и используют для её наименования любое из двух названий. Директор по данным связан со сферой информационных технологий и, как правило, отчитывается перед ИТ-директором. Директор...
  2. Программы сертификации для аналитиков

    В настоящее время доступны сертификаты специалистов-аналитиков. Наиболее известной является программа «Сертифицированные профессиональные аналитики» (Certified Analytics Professional, CAP), предлагаемая Институтом исследования операций и менеджмента (Institute for Operations Research and the Management Sciences, INFORMS). Программа CAP фокусируется на пяти E:   Экзамен (Exam). Сертификация предусматривает сдачу экзамена. В силу необходимости экзамен делает...
  3. Four Types of Data Scientists

    The information here comes from the O’Reilly paper “Analyzing the Analyzers” by Harris, Murphy, and Vaisman, 2013. There are 40 pages of good analysis here so this will be only the highest level summary. In short, they conclude there are four types of Data Scientists differentiated not so much by...
  4. Бизнесмен-Data-Scientist

    Успешный бизнесмен и топ-менеджер (если они хотят такими стать) должны овладеть навыками data science и стать немного data scientist’ами. Почему? Мысли по этому поводу в заметке Секрета Фирмы. Специальность data scientist называют одной из самых сексуальных профессий ближайшего будущего. И не только потому, что люди, умеющие работать с данными, могут...
  5. What exactly is data science?

    There is a lot of talk about the power of data science and how organisations today needs data scientists to extract insight from data to meet customer needs and achieve significant competitive advantage. But, many are left wondering what exactly data science is, what the components of it are and...
  6. 84 вопроса специалисту по данным

    Адаптировано по мотивам этого поста. 1. С каким самым большим массивом данных Вы работали, как обрабатывали эти данные и какие результаты получили? 2. Расскажите о двух своих успешных проектах из области аналитики или IT. Как Вы оценивали его успешность? 3. Что такое: лифт, KPI, надёжность, подгонка модели, планирование эксперимента, правило...
  7. 50 вопросов для проверки знаний по data science

    Мы здесь науку о данных будем указывать как «data science». Предлагаем рассмотреть 3 части вопросов, которые помогут проверить знания специалиста по данным (дата-учёного, data scientist). Источник. Часть I 1. Что такое жизненный цикл проекта в области data science? 2. Как вы оцениваете продуктивность (по сравнению с исходным) результатов нового или...
  8. Команда аналитиков

    В процессе анализа данных требуется много навыков и знаний из различных областей. Редко встретишь специалиста, который будет отлично разбираться во всех направления. Значит для эффективной работы нужно создать (сформировать) команду аналитиков, которые будут прекрасно дополнять друг друга и сделают работу эффективной. Команду можно сформировывать и под конкретную задачу, но члены...

Data Scientist # 1

Машинное обучение, большие данные, наука о данных, анализ данных, цифровой маркетинг, искусственный интеллект, нейронные сети, глубокое обучение, data science, data scientist, machine learning, artificial intelligence, big data, deep learning

Данные — новый актив!

Эффективно управлять можно только тем, что можно измерить.
Copyright © 2016-2021 Data Scientist. Все права защищены.