Привет! Data Science уже давно стала привлекательной областью, и все больше и больше людей хотят сменить свою профессиональную траекторию и начать работать с большими данными. Своей историей перехода в data science, советами для начинающих и продвинутых data scientist’ов поделился Кирилл Данилюк, Data Scientist компании RnD Lab. Кроме этого, поговорили о необходимых качествах data scientist’а, о разметке данных, отличие ML Engineer от data scientist, текущих проектах, крутых командах и людях, чья работа вдохновляет.
— Как ты пришел в data science? Чем тебя изначально привлекала область работы с данными?
— У меня довольно нетипичный бэкграунд: в дату я пришел из мира яндексового PM’ства (Project Management — прим. автора), когда меня позвали в ZeptoLab, пожалуй, лучшую российскую игровую компанию. Я сделал им прототип аналитической системы, дэшборды, фактически в первый раз начав писать код, который использовал кто-то другой. Код был ужасный, но это была реальная практика. Формально, конечно, я координировал работу двух аутсорсеров, но код они писали именно по этому прототипу. Я тогда еще не знал, что примерно это и есть data science, что я им и занимаюсь, пусть парт-тайм. Так что знакомство случилось довольно органически.
Уже тогда было видно, что идет целый сдвиг в парадигме разработки — вместо классического императивного программирования, когда ты жестко задаешь условия, наступает эра, когда машина сама с помощью данных сможет себя обучать. Видеть эту смену было невероятно круто, и очень хотелось попасть в число тех разработчиков новой эпохи.
Читать полностью »
Сейчас в прессе часто встречаются новости вида “AI научился писать в стиле автора Х”, или “ML создает искусство”. Посмотрев на это, мы решили – было бы здорово, если эти громкие заявления можно было бы проверить на деле.
