Data Scientist: кто это и что они делают с нашими данными, Big Data для бизнеса, машинное обучение
Павел Мягких - руководитель отдела Big Data в супермаркете Лента. В этом выпуске поговорим о том, как использовать большие данные в бизнесе, про машинное обучение и бизнес аналитику.
Как применение технологий Big Data позволяет оптимизировать процессы, принимать обоснованные решения и повышать эффективность бизнеса. Мы также рассмотрим примеры из собственной практики супермаркета Лента, где анализ данных помогает лучше понимать клиентов и предлагать им персонализированные решения.
Затронем тему важности баз данных и роли специалистов Data Science в обработке и анализе данных для бизнеса.
Ведущий Даниил Ткач - бизнесмен, предприниматель, Co-Founder Content Hero
Ролик создан совместно с командой ContentHero
Навигация по видео
00:00 - Спойлер
00:31 - Знакомство
01:10 - Что такое Big Data и Data Science
02:56 - Как Big Data и Data Science приносят деньги
03:50 - Как делать “как пойдет” и зарабатывать миллионы
05:13 - С чего начинается Big Data? Советы для разработчиков
07:12 - Когда нужна бизнес-аналитика?
08:44 - “Бизнес ничего не знает” - как продать себя?
10:31 - Как добиться внимания в своей сфере? Кому нужна Big Data
11:35 - Как стать главой Big Data? Какие скиллы нужно качать?
13:48 - Отличие IT от Big Data
14:14 - Что делает Big Data и сколько зарабатывает для бизнеса?
16:20 - Кому нужна Big Data? Почему датасансистов не любят?
17:16 - Я не 100 баксов, чтобы всем нравиться
18:58 - Делать красиво и модно или полезно? Как найти компромисс с руководством и потребностями?
20:54 - “Мы вынуждены быть скучными”
23:39 - Почему важна подготовка к решению задачи
24:08 - Как добиться максимального эффекта? Как за нами следят и кому это выгодно?
28:06 - За кем следит бизнес?
30:19 - Слежка за покупателями через карту лояльности - что о вас можно узнать по вашим покупкам?
31:54 - Взаимодействие бизнеса и Big Data - с чего начать? Зачем Big Data нужны 10 миллиардов рублей?
33:25 - любимые мемы Data Scientist. Почему Data Science и Big Data - это не магия и не чудо. Главная боль разработчиков
35:19 - Минимальный набор технологий, который нужен для Data Science - почему Python?
37:09 - Сколько вы заплатите за Data Science?
38:04 - Команда Data Scientist - кто это?
40:51 - Самая тупая задача, которую ставили Павлу
41:43 - Какие задачи решает Data Science? Предсказательная и предписательная аналитика - что выбрать?
43:54 - Как стать Data Scientist?
45:05 - Мифы о больших данных. Что такое нейронные сети?
#datascience #bigdata #работа #успешнаякарьера
2 views
2864
1138
2 months ago 01:22:05 1
Мексика / Горячие точки Нарковойны Мафии / Как Люди Живут / The Люди
2 months ago 01:27:41 1
Сознание ИИ: Эволюция интеллекта
2 months ago 00:01:52 1
Model Behavior: Visualizing Global Carbon Dioxide
2 months ago 00:01:52 1
🌋 What Just Happened at Yellowstone National Park, July 23, 2024
2 months ago 00:16:10 1
Селфхарм откровения: причины и последствия, реакция близких, есть ли лечение? | Секреты
2 months ago 00:32:12 1
СОЦИАЛЬНЫЕ ХИЩНИЦЫ. Признаки женщины-психопата
2 months ago 00:36:48 7
100 вопросов с собеседований Data Science — часть 1
2 months ago 00:08:48 1
How I Got My First Data Science Job in the UK (It’s not what you think)
2 months ago 00:23:31 1
История тюркских, монгольских, тунгусо-маньчжурских, корейского и японского языков. Алтайские языки
2 months ago 00:49:28 1
Сурдин и Плечов: Загадки метеоритов / Цена астероида / Космическая пыль в городах. Неземной подкаст
2 months ago 00:13:04 1
Учёные в ступоре. 7 реальных случаев путешествий во времени