[Data Mining, Машинное обучение, Бизнес-модели, Финансы в IT] О рынке Data Science и машинного обучения
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Волею судьбы мне посчастливилось последние 1,5 — 2 месяца заниматься анализом рынка Data Science и Machine Learning. И появилось желание об этом написать хотя бы несколько строк. Так что скорее всего получится небольшая заметка, а не основательная статья.
Подразделения маркетинга в крупных компаниях
Data Science здесь востребован для анализа продаж, рынков, сегментации клиентов и исследования их поведения. Скорее всего в данном случае работа аналитика в большой степени сводится к агрегированию данных, построению дашбордов и настройке маркетинговых кампаний. Последняя задача — это задача оптимизации, внутри которой строятся модели предсказывающие реакцию клиента на рекламу, всевозможные акции и скидки при распродаже.
Управление рисками в Банках и страховых компаниях
Риск-менеджмент фактически представляет собой отдельную отрасль, а количественная аналитика является инструментом контроля и управления рисками. Самая распространенная тема здесь — управление кредитным риском, оценка кредитоспособности заемщиков и продвинутые методы расчета регуляторного и экономического капитала и резервов, создаваемых под ожидаемые потери от невозврата кредитов.
R&D — лаборатории
R&D — Research and Development. В рамках работы таких лабораторий часто проводятся фундаментальные исследования с разработкой новых алгоритмов и архитектур машинного обучения. Специалисты, которые требуются в таких областях, намного в большей степени специализируются и глубже «копают», чем классические дата-сайентисты. Профессионалы в R&D часто называют себя инженерами машинного или глубокого обучения или просто математиками.
Вот несколько примеров задач: разработка обучаемых агентов в компьютерных играх, управление роботизированной техникой, беспилотные летательные аппараты, автономное вождение.
Продуктовые стартапы:
Эпоха стартапов пока еще не закончилась. По прежнему остается популярной тема запуска стартапов и венчурного инвестирования. Главная особенность данной сферы — ориентация на цельный продукт. Машинное обучение, если и используется, то главный фактор его полезности это повышение usability продукта и user experience (UX).
Например, мобильное приложение дополненной реальности для детей. Популярность такого приложения может в большей степени зависеть не от «бездушной» метрики качества, а от яркости и зрелищности картинки. Еще один пример: чат-бот для обучения английскому языку или просто для «фана». Метрики качества совсем не очевидны. Чат-бот может высказаться и не в тему, а это будет звучать «прикольно» и наберет просмотры, клики и лайки. Нетрудно догадаться к чему я здесь веду. Заработать такого рода приложения или сайты могут как минимум на рекламе.
Интеграторы, IT-консалтинг
Компании-интеграторы и консалтинговые услуги востребованы, поскольку агрегируют опыт и знания. Их главная ценность заключается в человеческом капитале. Для запуска любого проекта с автоматизацией и машинным обучением требуется знание сразу множества профессионалов из совершенно разных сфер. Ни один человек не в состоянии совместить в себе одновременно экспертизу в лучших отраслевых практиках (банкинг, ритейл, реклама, социальные медиа) и знание всего технологического стека. Яркий пример, практика MLOps (подмножество практик DevOps в применении к машинному обучению) предлагаемая компанией Неософт. Альтернативный вариант перевода бизнеса на новый уровень заключается в найме целой команды, а это делается на за «два щелчка пальцами».
Вендоры и разработчики ПО
Автоматизация и модернизация бизнеса строится с одной стороны на готовых решениях, а с другой стороны не может обойтись без кастомизации. Задача кастомизации под конкретную инфраструктуру и модель бизнеса конечно же может решаться и интеграторами на уровне настроек покупного готового ПО. Но часто для того, чтобы получить конкурентное преимущество компания должна доносить до рынка какое-то свое уникальное сервисное или продуктовое предложение. К примеру, сторонних разработчиков вроде EPAM привлекают даже такие компании, как Google или Facebook.
Технологические IT-компании гиганты и платформы
Среди технологических гигантов ну кончено же можно назвать «поисковики» (Google, Yandex), онлайн-торговлю (Amazon, Alibaba), социальные сети (Facebook, Instagram, WeChat). Эти ребята, если им что-то нужно, частенько покупают стартапы и компании целиком и делают из них свои внутренние структурные подразделения.
Устойчивая тенденция в последние годы связана с переходом всего и вся на облачные платформы. В связи с чем строятся целые экосистемы сервисов-партнеров на базе таких платформ как Azure, AWS или Google Cloud. В частности данные сервисы предлагают кастомизированный доступ к возможностям machine learning и data mining.
Итог:
Для того, чтобы выжить в существующем разнообразии предложений на рынке, любая компания должна четко отдавать себе отчет, в каких сферах автоматизации бизнеса, машинного обучения и аналитики данных она специализируется. А также очень важно знать лучшие отраслевые практики и тенденции своего клиента, ну и конечно же своих конкурентов. Но самое главное, чтобы клиент знал и узнавал Вас )
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Управление проектами, Управление продуктом, Управление персоналом, Карьера в IT-индустрии, IT-компании] Конец Кремниевой долины, финансовый кризис и байки про админов: перечитываем посты из «Менеджмента» за февраль
- [Обработка изображений, Машинное обучение, Искусственный интеллект] Модель машинного зрения SEER от Facebook достигает точности в 84,2 % в ImageNet
- [Читальный зал, Финансы в IT, Криптовалюты] Превращение искусства в виртуальный актив: зачем сожгли картину Бэнкси?
- [Python, Программирование, Машинное обучение] Поиск нарушений на видео с помощью компьютерного зрения
- [Анализ и проектирование систем, Аналитика мобильных приложений, Карьера в IT-индустрии, Конференции] 10 марта — бесплатный онлайн-митап SM lab analyst day
- [Обработка изображений, Дизайн, Финансы в IT, Криптовалюты] Ответы на часто задаваемые вопросы о NFT (перевод)
- [Распределённые системы, Финансы в IT, Криптовалюты] Налогообложение майнинга и пути его развития
- [Распределённые системы, Финансы в IT, Криптовалюты] Криптовалюта как инструмент налогового администрирования
- [Python, Django, Машинное обучение, Конференции] «Хитрый питон» Михаил Корнеев, Григорий Петров, Илья Беда и другие классные спикеры-тезисы выступлений на PyCon Weekend
- [Машинное обучение, Научно-популярное, Физика] Исследователь пытается доказать, что Вселенная является гигантской нейросетью
Теги для поиска: #_data_mining, #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_biznesmodeli (Бизнес-модели), #_finansy_v_it (Финансы в IT), #_mashinnoe_obuchenie (машинное обучение), #_machine_learning, #_datascience, #_biznesprotsessy (бизнес-процессы), #_startapy (стартапы), #_rynok_ituslug (рынок ит-услуг), #_data_mining, #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_biznesmodeli (
Бизнес-модели
), #_finansy_v_it (
Финансы в IT
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 08:12
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
 Волею судьбы мне посчастливилось последние 1,5 — 2 месяца заниматься анализом рынка Data Science и Machine Learning. И появилось желание об этом написать хотя бы несколько строк. Так что скорее всего получится небольшая заметка, а не основательная статья. Подразделения маркетинга в крупных компаниях Data Science здесь востребован для анализа продаж, рынков, сегментации клиентов и исследования их поведения. Скорее всего в данном случае работа аналитика в большой степени сводится к агрегированию данных, построению дашбордов и настройке маркетинговых кампаний. Последняя задача — это задача оптимизации, внутри которой строятся модели предсказывающие реакцию клиента на рекламу, всевозможные акции и скидки при распродаже. Управление рисками в Банках и страховых компаниях Риск-менеджмент фактически представляет собой отдельную отрасль, а количественная аналитика является инструментом контроля и управления рисками. Самая распространенная тема здесь — управление кредитным риском, оценка кредитоспособности заемщиков и продвинутые методы расчета регуляторного и экономического капитала и резервов, создаваемых под ожидаемые потери от невозврата кредитов. R&D — лаборатории R&D — Research and Development. В рамках работы таких лабораторий часто проводятся фундаментальные исследования с разработкой новых алгоритмов и архитектур машинного обучения. Специалисты, которые требуются в таких областях, намного в большей степени специализируются и глубже «копают», чем классические дата-сайентисты. Профессионалы в R&D часто называют себя инженерами машинного или глубокого обучения или просто математиками. Вот несколько примеров задач: разработка обучаемых агентов в компьютерных играх, управление роботизированной техникой, беспилотные летательные аппараты, автономное вождение. Продуктовые стартапы: Эпоха стартапов пока еще не закончилась. По прежнему остается популярной тема запуска стартапов и венчурного инвестирования. Главная особенность данной сферы — ориентация на цельный продукт. Машинное обучение, если и используется, то главный фактор его полезности это повышение usability продукта и user experience (UX). Например, мобильное приложение дополненной реальности для детей. Популярность такого приложения может в большей степени зависеть не от «бездушной» метрики качества, а от яркости и зрелищности картинки. Еще один пример: чат-бот для обучения английскому языку или просто для «фана». Метрики качества совсем не очевидны. Чат-бот может высказаться и не в тему, а это будет звучать «прикольно» и наберет просмотры, клики и лайки. Нетрудно догадаться к чему я здесь веду. Заработать такого рода приложения или сайты могут как минимум на рекламе. Интеграторы, IT-консалтинг Компании-интеграторы и консалтинговые услуги востребованы, поскольку агрегируют опыт и знания. Их главная ценность заключается в человеческом капитале. Для запуска любого проекта с автоматизацией и машинным обучением требуется знание сразу множества профессионалов из совершенно разных сфер. Ни один человек не в состоянии совместить в себе одновременно экспертизу в лучших отраслевых практиках (банкинг, ритейл, реклама, социальные медиа) и знание всего технологического стека. Яркий пример, практика MLOps (подмножество практик DevOps в применении к машинному обучению) предлагаемая компанией Неософт. Альтернативный вариант перевода бизнеса на новый уровень заключается в найме целой команды, а это делается на за «два щелчка пальцами». Вендоры и разработчики ПО Автоматизация и модернизация бизнеса строится с одной стороны на готовых решениях, а с другой стороны не может обойтись без кастомизации. Задача кастомизации под конкретную инфраструктуру и модель бизнеса конечно же может решаться и интеграторами на уровне настроек покупного готового ПО. Но часто для того, чтобы получить конкурентное преимущество компания должна доносить до рынка какое-то свое уникальное сервисное или продуктовое предложение. К примеру, сторонних разработчиков вроде EPAM привлекают даже такие компании, как Google или Facebook. Технологические IT-компании гиганты и платформы Среди технологических гигантов ну кончено же можно назвать «поисковики» (Google, Yandex), онлайн-торговлю (Amazon, Alibaba), социальные сети (Facebook, Instagram, WeChat). Эти ребята, если им что-то нужно, частенько покупают стартапы и компании целиком и делают из них свои внутренние структурные подразделения. Устойчивая тенденция в последние годы связана с переходом всего и вся на облачные платформы. В связи с чем строятся целые экосистемы сервисов-партнеров на базе таких платформ как Azure, AWS или Google Cloud. В частности данные сервисы предлагают кастомизированный доступ к возможностям machine learning и data mining. Итог: Для того, чтобы выжить в существующем разнообразии предложений на рынке, любая компания должна четко отдавать себе отчет, в каких сферах автоматизации бизнеса, машинного обучения и аналитики данных она специализируется. А также очень важно знать лучшие отраслевые практики и тенденции своего клиента, ну и конечно же своих конкурентов. Но самое главное, чтобы клиент знал и узнавал Вас ) =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Машинное обучение ), #_biznesmodeli ( Бизнес-модели ), #_finansy_v_it ( Финансы в IT ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 08:12
Часовой пояс: UTC + 5