Содержание выпуска:
— Из каких компонентов состоит инфраструктура data science в идеальном варианте и как компании её выстроить.
— Из каких источников в систему приходят сырые данные.
— Куда данные сохраняются и в каком виде.
— Как предварительно обрабатываются и готовятся данные.
— Как отбираются данные для обработки и анализа.
— Как
Содержание выпуска: — Из каких компонентов состоит инфраструктура data science в идеальном варианте и как компании её выстроить.
— Из каких источников в систему приходят сырые данные.
— Куда данные сохраняются и в каком виде.
— Как предварительно обрабатываются и готовятся данные.
— Как отбираются данные для обработки и анализа.
— Как происходит анализ в DS и чем он отличается от традиционной аналитики.
— Какие решения и инструменты существуют для анализа и изучения данных в data science.
— Витрины, озёра данных, Kafka, S3, Hadoop и всё остальное.
— Чем занимается отдел data science. Какие роли связаны с data science.
— Как правильно формулировать задачу для специалистов по data science, какие ошибки в формулировках задач могут встречаться.
— Насколько data science — это программирование. Чем задачи и стиль программирования специалистов по data science отличаются от задач и стиля программирования обычных разработчиков.
— Какие языки и для каких задач используются.
— Что необходимо знать специалисту для первой работы. Кто такие мидлы и сеньоры.
— Какие зарплаты, специализации и перспективы есть в data science.