ตำแหน่งงาน เครื่องมือ และเทคโนโลยี

Machine Learning for Business

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

พีระมิดข้อมูลและตำแหน่งงาน

pyramid-raw

Machine Learning for Business

เจ้าของโครงสร้างพื้นฐาน

infrastructure-owners

Machine Learning for Business

Data Engineer

data-engineer

Machine Learning for Business

Data Analyst

data-analyst

Machine Learning for Business

Data Scientist

data-scientist

Machine Learning for Business

Machine Learning Engineer

ml-engineer

Machine Learning for Business

โครงสร้างทีม

  1. แบบรวมศูนย์
  2. แบบกระจาย (หรือ แบบฝัง)
  3. แบบผสม
Machine Learning for Business

เปรียบเทียบโครงสร้างทีม

  1. แบบรวมศูนย์ - ฟังก์ชันด้านข้อมูลทั้งหมดอยู่ในทีมกลางทีมเดียว เหมาะกับบริษัทขนาดเล็ก สตาร์ทอัพ หรือองค์กรที่เพิ่งก่อตั้ง แต่จะช้าลงเมื่อธุรกิจเติบโตและต้องการความเฉพาะทาง

  2. แบบกระจาย - แต่ละหน่วยธุรกิจ พื้นที่ หรือแผนกมีฟังก์ชันด้านข้อมูลของตนเอง เหมาะกับบริษัทขนาดใหญ่ แต่อาจมีปัญหาด้าน data governance ความแตกต่างของนิยาม ความซ้ำซ้อน และความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น

  3. แบบผสม - โครงสร้างพื้นฐาน นิยาม วิธีการ และเครื่องมือรวมศูนย์ ส่วนการประยุกต์ใช้และการสร้างต้นแบบกระจาย

Machine Learning for Business

มาฝึกกันเถอะ!

Machine Learning for Business

Preparing Video For Download...