Кем стать: дата-сайентистом, аналитиком, инженером данных или ML

Data Science — обширная область знаний на стыке аналитики, статистики, математики, программирования и машинного обучения. Специалисты в этой сфере работают с данными — они их хранят, обрабатывают, анализируют, находят закономерности и используют для прогнозирования. Результаты труда используются для решения самого широкого круга задач — от повышения розничных продаж до анализа ДНК по результатам лабораторных тестов. С Data Science в ИТ связан ряд профессий. Наиболее востребованные из них — дата-сайентист, дата-аналитик, инженер данных и ML-инженер (специалист по машинному обучению). Узнаем, чем занимаются представители этих профессий, сколько зарабатывают и каковы их перспективы на современном рынке труда.

https://habr.com/ru/articles/905388/

#аналитик #data_science_digest #data_science #машинное+обучение #машинное_обучение

Как организовать разметку данных для ML? Советы от Data Light

За каждым «умным» решением, которое принимает ИИ, стоят огромные объемы данных, тщательно размеченные и подготовленные для обучения. Но как организовать этот процесс так, чтобы модель работала эффективно? Мы в Data Light считаем, что это искусство, требующее правильного подхода, инструментов и стратегии. Организация самого процесса разметки зависит от многих факторов: целей проекта, объемов данных, требуемой точности и доступных ресурсов. В этой статье мы рассмотрим основные методики и инструменты для организации разметки данных с нашими экспертами: Дмитрий Рогальский, Special Projects Group Manager в Data Light Алексей Корнилов, Moderation Group Manager в Data Light

https://habr.com/ru/companies/data_light/articles/862464/

#разметка_данных #разметка_датасета #инструменты_для_аннотации #data_annotation #data_science #data_science_digest #аннотация_данных #краудсорсинг