Корректировка и оценка корректировки. При использовании вычислительного подхода корректировки и соответствующие оценки в большей степени основаны на исследованиях сообщества, методах проб и ошибок. Учитывая невозможность математического понимания причинно-следственных связей, заложенных в уравнениях, профессионалы должны знать, как искать в сообществах сетевые архитектуры, которые лучше всего подходят для их соответствующей деятельности. Как только что-то обнаруживается, начинается метод проб и ошибок, пока не будет найдено удовлетворительное объяснение этого явления. Здесь процесс изменился, потребовав больше связей и усилий, чем академических технических знаний.
Реализация: все эти API, внутреннее извлечение данных, сканеры и т. д. Их нелегко реализовать с точностью, стабильностью и, самое главное, без ошибок. Воспроизвести эффективное мобильные номера франции всей информации, особенно внешней, которая объясняет явление и использовалась в качестве входных данных, зачастую непросто. Если использовался, например, краулер, то в дальнейшем он должен будет работать без ошибок в продакшене. Если источник изменен, он потребует обслуживания. А также API. Зачастую разрабатывалось не просто алгоритм, а новое приложение, которое необходимо постоянно контролировать. Знание информационных технологий или хорошие отношения и диалог в этой области имеют важное значение.
«Полнота, креативность и целостное видение, гораздо больше, чем линейная алгебра, будут главными отличительными чертами».
С учетом всего вышесказанного, кто будет подходящим профессионалом для науки о данных? Это будет тот, кому удастся хорошо выполнить все вышеперечисленные шаги. Без сомнения, опытные статистики легко смогут адаптироваться к этим изменениям, углубившись в ИТ, с их новыми языками и архитектурами. Вычислительная школа также генерирует профессионалов, которые полностью способны выполнять хорошую работу, если они могут хорошо исследовать и понимать проблему и явление, в дополнение к способности мыслить вероятностно. Занять свою позицию, а не сидеть на заборе: с точки зрения строгой академической подготовки, я думаю, чаша весов слегка склонится в сторону статистики. Однако я настаиваю на том, что поиск дополнительных знаний по школьным предметам будет важнее, чем само обучение, независимо от курса. Главными отличительными чертами здесь являются полнота, креативность и целостное видение, гораздо большее, чем линейная алгебра.