— Сколько нужно дата-сайентистов, чтобы закрутить лампочку?
— Один, если историческая выборка успешно закрученных лампочек достаточна.

Это, конечно, шутка, но когда в какой-либо компании речь заходит о том, чтобы приручить big data для улучшения бизнес-показателей, далеко не все понимают, кто именно будет приручать. Классическое мнение: нужен дейта сайентист (data scientist) — аналитик данных, который умеет строить модели, разбирается в искусственном интеллекте и машинном обучении. И этот человек в одну голову всё порешает.

В реальности все сложнее. Без дейта сайентиста, конечно, нет и работы с big data, однако он — один в поле не воин. Кто же еще должен воевать плечом к плечу с ним, лучше понять на примерах.

Медиатор

Допустим, есть сеть фитнес-клубов, которая захотела использовать big data. Дейта сайентист решает задачу предсказания, что клиент помимо основных тренировок склонен воспользоваться еще какими-то персональными. Специалист берет данные, кто чем занимался раньше, и строит модель склонности.

Разблокируйте чтобы читать дальше
Чтобы прочитать этот текст, пожалуйста, оформите подписку
Уже подписались?

Хотите стать колумнистом LIGA.net - пишите нам на почту. Но сначала, пожалуйста, ознакомьтесь с нашими требованиями к колонкам.

Статьи, публикуемые в разделе "Мнения", отражают точку зрения автора и могут не совпадать с позицией редакции LIGA.net
Киевстар, Big Data