Role zawodowe, narzędzia i technologie

Uczenie maszynowe dla biznesu

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

Piramida danych i role zawodowe

piramida surowych danych

Uczenie maszynowe dla biznesu

Właściciel infrastruktury

właściciel infrastruktury

Uczenie maszynowe dla biznesu

Inżynier danych

inżynier danych

Uczenie maszynowe dla biznesu

Analityk danych

analityk danych

Uczenie maszynowe dla biznesu

Data Scientist

data scientist

Uczenie maszynowe dla biznesu

Inżynier uczenia maszynowego

inżynier uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe dla biznesu

Struktura zespołu

  1. Scentralizowana
  2. Zdecentralizowana (lub osadzona)
  3. Hybrydowa
Uczenie maszynowe dla biznesu

Porównanie struktur zespołu

  1. Scentralizowana – wszystkie funkcje danych w jednym zespole. Sprawdza się w małych firmach i startupach. Spowalnia działanie wraz z rozwojem organizacji

  2. Zdecentralizowana – każda jednostka biznesowa lub dział ma własne funkcje danych. Sprawdza się w dużych firmach. Stwarza problemy z zarządzaniem danymi, spójnością definicji i redundancjami

  3. Hybrydowa – infrastruktura, definicje, metody i narzędzia są scentralizowane, natomiast wdrożenia i prototypowanie – zdecentralizowane

Uczenie maszynowe dla biznesu

Czas na ćwiczenia!

Uczenie maszynowe dla biznesu

Preparing Video For Download...