В этом выпуске мы обсуждаем сложности сбора и обработки данных. Работа с Big Data и получение из них ценности — это конвейер, на котором трудятся целые команды. Как идёт работа в начале и конце этого пути, нам расскажут два разных специалиста: data engineer и product owner.

О том, как и какими инструментами добываются данные, мы узнаем от Дмитрия Захарова — дата-инженера и тимлида разработки витрины данных в Сбере.

А Игнат Постный, исполнительный директор TAG Consulting, поведает, какие задачи он решает с помощью инструментов AI и какие барьеры есть на проде.

Содержание:

1:10 Кто есть кто: чем занимаются data engineer и product owner в Big Data

4:30 Этапы обработки больших данных в крупной финансовой компании

10:30 Особенности работы с естественным языком и неструктурированными документами

17:00 Как обойти проблему «Garbage in — garbage out» и дорогостоящих ошибок

22:00 Отсутствие стандартов и другие боли дата-сатанистов

28:20 Как строится витрина данных

30:50 Корпоративный ресурс vs творческий подход

34:00 Как объём данных влияет на качество их обработки

35:40 Сможет ли нейросеть понять естественный язык

40:30 Как попасть на «конвейер» Big Data, важен ли математический бэкграунд

47:30 Минимальный объём скиллов для дата-инженера

52:10 Правильный T-shape для дата-сайентиста

54:55 Каких прорывов больше всего ожидают в Data Science

1:00:55 Нерешённые проблемы и тенденции индустрии

Запись прямого эфира можно посмотреть тут: https://www.youtube.com/watch?v=fjBcIvVVkF4