ML в аналитике: не можешь победить — возглавь
ИИ не со всеми (пока) задачами справляется лучше людей, но в чем он точно нас уже превосходит, так это в обработке больших объемов данных. Он обнаружит тренды и закономерности, поможет составить прогнозы и найти инсайты. И чем больше данных, тем сложнее с ними справиться человеку, и тем лучше будет результат работы ИИ.

💬 Так что же это значит — аналитики больше не нужны? Их всех заменят дата саентисты с их большими зарплатами и ML-моделями?

Не факт. Аналитики все еще нужны, но им предстоит адаптироваться к новым условиям и осваивать Machine Learning — к такому выводу пришел Виктор Кантор, Ex Chief Data Officer МТС, Ex Chief Data Scientist Яндекс.Такси, основатель онлайн школы машинного обучения MLinside.

Как аналитикам стать ценнее в глазах компании — своим опытом Виктор поделился в этом посте.