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