Чек-лист для руководителя. Чего ожидать от Data Science.

🧜‍♂️‍Наука о данных (Data Science) — не магия. Ваш бизнес никто не знает лучше вас. Помогайте специалисту инсайтами и информацией о бизнес-процессах. Знание и понимание предметной области критически важно. Дата сайентист просто не может разбираться во всех областях и знать специфику и все нюансы бизнеса.

📈Для анализа данных нужны данные. Лучше, если их много и они адекватные. Модель никогда не будет лучше данных, которые ей дадут. Не забывайте принцип «Мусор на входе — мусор на выходе». Постарайтесь максимально подробно описать откуда и как поступают данные и какие «подводные камни» в них могут быть.

💸Всегда перед постановкой ML-задачи спрашивайте себя: принесет ли решение значимую выгоду? Если нет, не ставьте ее. Время специалиста дорого.

▶️ Только вы определяете бизнес-метрику. Определите, к какому результату должна стремиться модель, что именно нужно максимизировать или минимизировать. На сколько критичны те или иные ошибки. Опишите, как правильно стоит оценивать качество прогноза.