❓Где применяется Data Science?
❗️С помощью обучающих алгоритмов машинного обучения можно научить программы делать что угодно:
1. Предлагать дополнительные товары, которые пользователь купит с наибольшей вероятностью, на основе его поведения на сайте и покупок. Таким образом увеличивать продажи и прибыль бизнеса.
2. Предсказывать события в клиентской базе. Таким образом можно заранее предпринять меры, которые сократят расходы или увеличат прибыль. Возьмем к примеру страховую компанию, которая предоставляет услуги ДМС. Если она научит программу предсказывать, кто из клиентов в ближайшее время обратится за дорогостоящей медицинской услугой, то сможет предпринять меры, чтобы сократить расходы по ДМС. Например, позвонить клиенту и предложить ему проконсультироваться с хорошим врачом, чтобы не допустить развитие болезни.
3. Формировать заказы на поставку для магазинов сети с учетом динамики продаж, сезона, прогноза погоды и других параметров. Таким образом не допускать, чтобы в торговых точках было затоваривание или нехватка товара.
4. Сегментировать клиентов, чтобы делать им подходящие предложения. Возьмем к примеру банк, который создал новый вид кредита. С помощью машинного обучения он может выявить в базе клиентов тех, кто вероятнее всего воспользуется таким кредитом.
5. По факту, области применения машинного обучения практически безграничны: от контроля качества товаров до диагностики оборудования на производстве, от продаж до аналитики, от повышения персонализации до аудита. Вы сможете использовать возможности алгоритмов практически в любой сфере.
❓Обязательно уметь кодить, если хочешь разбираться в Data Science?
❗️Необязательно, но желательно. Вы можете развиваться по пути Chief Data Officer — это те, кто управляет специалистами по Data.
Кодить уметь все равно надо, хотя бы на уровне понимания того, что делают твои подчиненные. Это больше менеджерская позиция, но вырастают в неё как правило из рядовых дата саентистов.
❓Сколько времени потребуется для перехода в DS с нуля?
❗️Все очень сильно зависит от человека и объема его свободного времени.
Это очень популярный вопрос, но самый честный ответ на него — все индивидуально. Мы знаем специалистов, которым потребовалось полгода, и знаем тех, кто потратил 5 лет. Ещё все зависит от вашего опыта, желания, времени и мотивации.
❗️С помощью обучающих алгоритмов машинного обучения можно научить программы делать что угодно:
1. Предлагать дополнительные товары, которые пользователь купит с наибольшей вероятностью, на основе его поведения на сайте и покупок. Таким образом увеличивать продажи и прибыль бизнеса.
2. Предсказывать события в клиентской базе. Таким образом можно заранее предпринять меры, которые сократят расходы или увеличат прибыль. Возьмем к примеру страховую компанию, которая предоставляет услуги ДМС. Если она научит программу предсказывать, кто из клиентов в ближайшее время обратится за дорогостоящей медицинской услугой, то сможет предпринять меры, чтобы сократить расходы по ДМС. Например, позвонить клиенту и предложить ему проконсультироваться с хорошим врачом, чтобы не допустить развитие болезни.
3. Формировать заказы на поставку для магазинов сети с учетом динамики продаж, сезона, прогноза погоды и других параметров. Таким образом не допускать, чтобы в торговых точках было затоваривание или нехватка товара.
4. Сегментировать клиентов, чтобы делать им подходящие предложения. Возьмем к примеру банк, который создал новый вид кредита. С помощью машинного обучения он может выявить в базе клиентов тех, кто вероятнее всего воспользуется таким кредитом.
5. По факту, области применения машинного обучения практически безграничны: от контроля качества товаров до диагностики оборудования на производстве, от продаж до аналитики, от повышения персонализации до аудита. Вы сможете использовать возможности алгоритмов практически в любой сфере.
❓Обязательно уметь кодить, если хочешь разбираться в Data Science?
❗️Необязательно, но желательно. Вы можете развиваться по пути Chief Data Officer — это те, кто управляет специалистами по Data.
Кодить уметь все равно надо, хотя бы на уровне понимания того, что делают твои подчиненные. Это больше менеджерская позиция, но вырастают в неё как правило из рядовых дата саентистов.
❓Сколько времени потребуется для перехода в DS с нуля?
❗️Все очень сильно зависит от человека и объема его свободного времени.
Это очень популярный вопрос, но самый честный ответ на него — все индивидуально. Мы знаем специалистов, которым потребовалось полгода, и знаем тех, кто потратил 5 лет. Ещё все зависит от вашего опыта, желания, времени и мотивации.