Як мислить Data Scientist: коротко про дані, етику та ШІ 🧠

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Це новий випуск YouTube-рубрики «Х питань», де ми розпитуємо представників різних спеціальностей про їхній фах і те, що турбує IT-спільноту.

🤖 У цьому відео розібрались, як працює Data Science ізсередини. Чим Data Scientist відрізняється від аналітика, які фейли трапляються з даними та де проходить межа між ШІ й приватністю. Поговоримо про упереджені моделі, етику й те, як дані можуть змінювати світ.

Ганна Пилєва — CEO&Founder Data Loves Academy.

Навігація

00:00 Інтро
00:17 Чим займається Data Scientist? Поясни простими словами.
00:40 У чому головна різниця між Data Scientist, Data Analyst та Machine Learning Engineer?
01:52 Чи потрібно вміти добре програмувати, щоб бути Data Scientist?
02:22 Що складніше — зібрати якісні дані чи навчити модель?
03:29 Наскільки складно (або легко) стати Data Scientist?
05:45 Чи може Data Scientist випадково (або свідомо) створити упереджену модель?
06:59 Розкажи про свій найбільший фейл, повʼязаний з пошуком/вивченням даних.
08:39 Де межа між Data Science і втручанням у приватність?
10:07 Чи є конкуренція між Data Science та ШІ?

Все про українське ІТ в телеграмі — підписуйтеся на канал DOU