Прикольная история

[tessob]

Ну мне-то это все неинтересно. Мне интересно как заработать находясь снаружи проходной. Ну в лучшем случае допустят к данным. Или к тестовым данным.

Слушайте, весь интернет в Вашем распоряжении. Уверяю Вас, там еще тысячи возможностей для заработка, о которых пока никто и ничего не знает. Просто не понятно чего Вы ждете, никто к Вам не придет и не попросит создать еще один P&L отчет, это Вам нужно идти и говорить клиенту какое бизнес-валью несет Ваше решение. Оно же что-то несет, правильно?

Просто у большинства DS стартапов большая проблема -- они не знают, что несут кроме макбука и смузи. )))

[Andrey Strelnikov]

Ну мне-то это все неинтересно. Мне интересно как заработать находясь снаружи проходной. Ну в лучшем случае допустят к данным. Или к тестовым данным.

Слушайте, весь интернет в Вашем распоряжении. Уверяю Вас, там еще тысячи возможностей для заработка, о которых пока никто и ничего не знает. Просто не понятно чего Вы ждете, никто к Вам не придет и не попросит создать еще один P&L отчет, это Вам нужно идти и говорить клиенту какое бизнес-валью несет Ваше решение. Оно же что-то несет, правильно?

Просто у большинства DS стартапов большая проблема -- они не знают, что несут кроме макбука и смузи. )))

В России в этой области беда в том что есть бюджеты. Но исполнитель и клиент пока не очень понимают что бы с этими бюджетами сделать Какое-то BI хоронилище строить и пристраивать научились. А вот как национальные проекты в области AI и BigData окучивать пока не научились...

Где бы почитать всяких задач и решений (бизнес-валью несет Ваше решение) в области например управления финансами области, страны с использованием BigData ?
или прочих задач госуправления и тп.

[Lisa]

Где бы почитать всяких задач и решений (бизнес-валью несет Ваше решение) в области например управления финансами области, страны с использованием BigData ?
или прочих задач госуправления и тп.

Подождите. Вы предлагаете компаниям технологии, но не знаете зачем они им могут быть нужны, кроме освоения бюджета?

[Andrey Strelnikov]

Где бы почитать всяких задач и решений (бизнес-валью несет Ваше решение) в области например управления финансами области, страны с использованием BigData ?
или прочих задач госуправления и тп.

Подождите. Вы предлагаете компаниям технологии, но не знаете зачем они им могут быть нужны, кроме освоения бюджета?

Я изучаю Data Science чтобы в дальнейшем зарабатывать на этом. Понятно что если в штатах DS идет хорошо, то в России он тоже нужен. Но будущие клиенты и я не знают точно как:) Ситуация аналогична хранилищам данных.
Сделали людям хранилища , показали как пользоваться сводными табилцами. Теперь они сами могут придумать себе в excel кучу нужных отчетов. Это скопировано из разных источников а не придумано на месте.
Та же электронная почта пришла в российский бизнес только через несколько лет после Запада.

Те я ищу примеры различных отраслевых решений с помощью Data Science. Может какие-то примеры на стороне вендоров и тп.

[tessob]

В России в этой области беда в том что есть бюджеты. Но исполнитель и клиент пока не очень понимают что бы с этими бюджетами сделать Какое-то BI хоронилище строить и пристраивать научились. А вот как национальные проекты в области AI и BigData окучивать пока не научились...

Где бы почитать всяких задач и решений (бизнес-валью несет Ваше решение) в области например управления финансами области, страны с использованием BigData ?
или прочих задач госуправления и тп.

С точки зрения РСБУ, НИОКР может иметь положительный экономический эффект или отрицательный. Вам, видимо, попросту нужно найти того человека у заказчика, который имеет офшорный счет и готов "разделить с вами успех". Никакие BigData & Artificial Intelligence вам вообще не нужны. Скорее вам нужен комплайнс консультант имеющий опыт работы в офшорных юрисдикциях.

Если же вы планируете именно продавать решения подобного класса, то в первую очередь это предполагает наличие у вас экспертов в некоторой доменной области, которые превосходят внутреннюю экспертизу у заказчика. Например, если вы знаете, что план счетов это еще и направленный циклический граф, который обладает многими свойствами Марковского процесса, и знаете как использовать это знание с пользой для вашего клиента, то проблем у вас не возникнет. Если же ваши дата-сатанисты не сильны в корпоративных финансах, то вам просто нужно найти то, в чем они сильны.

[StrangerR]

Та же электронная почта пришла в российский бизнес только через несколько лет после Запада.

Вообще то, что касается электронной почты, то наоборот. В Российский бизнес она пришла раньше чем на Западе, потому что на западе была отлично работающая бумажная почта а в России оной почти и не было.

[Lisa]

Я изучаю Data Science чтобы в дальнейшем зарабатывать на этом. Понятно что если в штатах DS идет хорошо, то в России он тоже нужен. Но будущие клиенты и я не знают точно как:)

Ну вы послушайте как это звучит со стороны. «Я не знаю зачем это вам нужно, опыта у меня никакого нет, успешных внедрений тоже нет, но денег дайте». Смешно же.

[Andrey Strelnikov]

Я изучаю Data Science чтобы в дальнейшем зарабатывать на этом. Понятно что если в штатах DS идет хорошо, то в России он тоже нужен. Но будущие клиенты и я не знают точно как:)

Ну вы послушайте как это звучит со стороны. «Я не знаю зачем это вам нужно, опыта у меня никакого нет, успешных внедрений тоже нет, но денег дайте». Смешно же.

Ну в нашем случае не совсем так. Реально никто никуда не пошел и никаких денег не спрашивает.

Я просто ищу программы развития применительно к реальным будущим потребностям будущих клиентов. Но DS , AI достаточно обширно. Думать надо как развиваться.

Успешные внедрения - скоро будет ровно десят лет как начали на подхвате делать BI. Были только теоретические знания. Успехи есть
Будут и в DS.

[valchkou]

Я просто ищу программы развития применительно к реальным будущим потребностям будущих клиентов. Но DS , AI достаточно обширно. Думать надо как развиваться.

Успешные внедрения - скоро будет ровно десят лет как начали на подхвате делать BI. Были только теоретические знания. Успехи есть
Будут и в DS.

BI втюхнуть легче, это всего лишь визуализация того что было. Все любят графики. Особенно их обожают топ руководители.
c DS сложнее.
Одна из сфер тут это медицина, диагнозы, предсказание болезней, поиск оптимального лечения.
Пока я не вижу чтобы это применялось, но идут активные инвестиции. Тут проблема получить данные, каждый госпиталь сам себе хозяин, гос программы нет.
Есть стартапы которые берут например ученного, доктора, программиста и пытаются запилить модель и затем подписать на нее клиента ввиде доктора/госпиталя.
В россии это бы пошло веселее, так как больницы государственные в большинстве. Всех можно подключить одним махом да еще и под гос финансы.

Другие проекты
- климат и погода в привязке к сельскому хозву и далее ценам на продукты и влияние на экономику.
- логистика: оптимизация и удешевление перевозок, загрузки контейнеров и траков, прокладки маршрутов.
- увеличение продаж, это вообще мутная тема. Мы в банке искали ученого на данную тему, но ни начальство ни трейдеры не могли толком сформулировать требования.
В итоге при мне так никого и не наняли.

[Lisa]

- логистика: оптимизация и удешевление перевозок, загрузки контейнеров и траков, прокладки маршрутов.

Это вообще не DS. Этим занимаются не один десяток лет и есть куча стандартных решений.

[Lisa]

Ну в нашем случае не совсем так. Реально никто никуда не пошел и никаких денег не спрашивает.

Я просто ищу программы развития применительно к реальным будущим потребностям будущих клиентов. Но DS , AI достаточно обширно. Думать надо как развиваться.

Успешные внедрения - скоро будет ровно десят лет как начали на подхвате делать BI. Были только теоретические знания. Успехи есть
Будут и в DS.

Это разные вещи. Для внедрения BI никаких особых знаний кроме самого BI не нужно. Для успешного применения DS самое критичное это доменные знания и экспертиза в бизнесе. Без этого никакие успешные разработки и тем более внедрение решений невозможны.

[Andrey Strelnikov]

Я просто ищу программы развития применительно к реальным будущим потребностям будущих клиентов. Но DS , AI достаточно обширно. Думать надо как развиваться.

Успешные внедрения - скоро будет ровно десят лет как начали на подхвате делать BI. Были только теоретические знания. Успехи есть
Будут и в DS.

BI втюхнуть легче, это всего лишь визуализация того что было. Все любят графики. Особенно их обожают топ руководители.
c DS сложнее.
Одна из сфер тут это медицина, диагнозы, предсказание болезней, поиск оптимального лечения ...
Другие проекты ...

Большое спасибо
Самая ценная информация. Конечно общеизвестная, но сам топик сразу стал конструктивным.
Для чего я начал этим заниматься ?
Вот я вижу что половина студентов програмистов и тп вылетает на первом-втором курсе из-за выш математики. Как в наше время так и сейчас.
А из тех кто закончил вуз, пять процентов видят эту математику в дальнейшей карьере.
Вот дочь у меня будет поступать тоже на погроммиста. И я не хочу чтобы она зря потратила силы и время а потом занималась сайтами и тп. Надо готовить бизнес...
Тем более что такое направление пока не освоено здесь. Можно будет брать просто сильных математиков и тд.

[Andrey Strelnikov]

Ну в нашем случае не совсем так. Реально никто никуда не пошел и никаких денег не спрашивает.

Я просто ищу программы развития применительно к реальным будущим потребностям будущих клиентов. Но DS , AI достаточно обширно. Думать надо как развиваться.

Успешные внедрения - скоро будет ровно десят лет как начали на подхвате делать BI. Были только теоретические знания. Успехи есть
Будут и в DS.

Это разные вещи. Для внедрения BI никаких особых знаний кроме самого BI не нужно. Для успешного применения DS самое критичное это доменные знания и экспертиза в бизнесе. Без этого никакие успешные разработки и тем более внедрение решений невозможны.

Согласен. Но это все нарабатывается. И это дело не одного года. Если было бы просто то давно бы уже стартанули.

[valchkou]

- логистика: оптимизация и удешевление перевозок, загрузки контейнеров и траков, прокладки маршрутов.

Это вообще не DS. Этим занимаются не один десяток лет и есть куча стандартных решений.

я с вами тоже не согласен, уже ДС. стандартные решения вам не позволят даже остаться на рынке, не то что бы от него откусить.

[Lisa]

- логистика: оптимизация и удешевление перевозок, загрузки контейнеров и траков, прокладки маршрутов.

Это вообще не DS. Этим занимаются не один десяток лет и есть куча стандартных решений.

я с вами тоже не согласен, уже ДС. стандартные решения вам не позволят даже остаться на рынке, не то что бы от него откусить.

Ну если любую математику в индустрии называть DS, тогда да. Но с чего вдруг? Математика для оптимизации перевозок и прокладки маршрутов придумана десятки лет назад.