Иммиграция, обучение и жизнь в австралии

Оценка шансов Объявления ASPC-timeline Дневники Проекты Реклама Вакансии

Оценить эту запись

а стоит ли ехать?

Отправить "а стоит ли ехать?" в Facebook Отправить "а стоит ли ехать?" в MySpace Отправить "а стоит ли ехать?" в TwitThis Отправить "а стоит ли ехать?" в ВКонтакте
Запись от september размещена 10.07.2018 в 17:34

Цитата:
Сообщение от MrGrey Посмотреть сообщение
Data is a mess by design. Дата в ее естественном проявлении это буквально мусор. Типичные места обитания - legacy-системы. Чуть лучше данные можно найти в системах, построенных в последние 10 лет и еще в дорогих энтерпрайс-системах, к которым обычно прилагается куча документации.

Шаг 1 (сиквела хватит)
Data preparation - все, что связано с подготовкой данных. До кучи относятся data quality, ETL, построение хранилищ
People skills: lo
Subject matter expertise: med
data manipulation skills: hi
analysis skills: med

Шаг 2 (сиквела не хватит)
Value extraction - подготовленные данные уже можно использовать для производства продукта. Продуктом может быть отчет-простыня, клевая инфографика, дашборд светящийся и перемигивающийся как xmas tree, аналитическая записка CEO на стол, сводная таблица в Экселе(sic!), разработка модели рекомендаций или предсказания дефолта по займу методами random forest + fuzzy logic.
Извлечением натуральной пользы из данных может заниматься и айтишник-задP0т, и эксперт какой-нибудь - зависит от продукта.

People skills: lo/hi
Subject matter expertise: med/hi
data manipulation skills: lo
analysis skills: hi
Размещено в Без категории
Просмотров 87 Комментарии 0
Всего комментариев 0

Комментарии