ML, Analytics & Data Science Conference

Przy okazji ww. konferencji Channel 9 przeprowadził parę rozmów z jej uczestnikami, m.in. z Panią Francescą Lazzeri, która przedstawiła cały proces wykorzystywania data science, ale także podkreśliła jego dwa istotne elementy.

Po pierwsze rzeczywisty problem biznesowy. Żeby zacząć pracę z data science (nie tylko machine Learning) trzeba mieć problem/pytanie, które chcemy rozwiązać. Rzucanie różnymi metodami w dane w nadziei, że wyskoczy coś interesującego to słaby pomysł, trzeba wiedzieć czego się oczekuje od analizy danych, żeby móc ją wykonać.

Po drugie wizualizacja, czyli ostatni etap przeprowadzania analizy danych. Prezentacja wyników pracy różnych metod i algorytmów musi dostarczyć w jasny i zrozumiały sposób wiedzę do grupy docelowej, która, o czym należy pamiętać, może pochodzić z zupełnie innej branży. Nie będzie można mówić o wykorzystaniu z sukcesem mechanizmów data science bez zrozumiałego przedstawienia jego rezultatów. Brzmi to jak coś oczywistego, ale wydaje mi się, że „techniczni”, którzy zajmują się taką analizą są podatni na ignorowanie lub niedocenianie odpowiedniego przedstawienia suchych wyników szerszej publiczności.

Polecam całość tego wideo oraz pozostałych na tym samym kanale.

Weekendowe lektury papierowe

Zabrałem się za małe nadrabianie lektury. Czasem lubię poczytać z papieru, tzn. ogólnie lubię, książka dobra rzecz, ale tym razem branżowo – to już zdarza mi się rzadziej. Tym razem sierpniowy numer IT professional.

Trochę przekartkowałem, trochę poczytałem dokładniej. Z jednej strony poczułem się lekko zbudowany, że na niektóre sprawy poruszone w tym numerze udało mi się z własnej inicjatywy zwrócić uwagę i odzwierciedlić to we wpisach tutaj. Być może moje postrzeganie branży nie jest tak chaotyczne jak mi się wydawało. Z drugiej z kolei znowu poczułem daleko idące braki w czasie na edukację, szczególnie po lekturze krótkiego, ale konkretnego Big Data as a Service. Mam nieodparte, graniczące z pewnością wrażenie, że osobie z moimi ambicjami i pomysłami na przyszłość wypada znacznie więcej wiedzieć o tej dziedzinie. W Azure, w którym na co dzień pracuję, jest to dla mnie wciąż tak biała plama, że aż wstyd…

No nic, zobaczymy, czy ten kolejny sygnał pozwoli mi lepiej się zmotywować do ogarnięcia tego kierunku.