https://discopal.ispras.ru/index.php?action=history&feed=atom&title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA%3ABoeing%2F%D0%A0%D0%B5%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B7%D0%B8%D1%8F%3AData_Science._The_art_of_%C2%ABfoul_play%C2%BB 2026-05-07T05:20:34Z История изменений этой страницы в вики MediaWiki 1.26.4 https://discopal.ispras.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Boeing/%D0%A0%D0%B5%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B7%D0%B8%D1%8F:Data_Science._The_art_of_%C2%ABfoul_play%C2%BB&diff=19684&oldid=prev 2021-12-08T15:42:20Z

<p></p> <table class='diff diff-contentalign-left'> <col class='diff-marker' /> <col class='diff-content' /> <col class='diff-marker' /> <col class='diff-content' /> <tr style='vertical-align: top;' lang='ru'> <td colspan='2' style="background-color: white; color:black; text-align: center;">← Предыдущая</td> <td colspan='2' style="background-color: white; color:black; text-align: center;">Версия 15:42, 8 декабря 2021</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l3" >Строка 3:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Строка 3:</td></tr> <tr><td class='diff-marker'>&#160;</td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Отзыв: Data Science. The art of «foul play» (Сергей Шелпук, OSDN-UA-2013) ==</div></td><td class='diff-marker'>&#160;</td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Отзыв: Data Science. The art of «foul play» (Сергей Шелпук, OSDN-UA-2013) ==</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>&#160;</td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'>&#160;</td><td style="background-color: #f9f9f9; color: #333333; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #e6e6e6; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Доклад представляет собой популярное общее введение в data science для людей, не имеющим о нем представления. Структура и стиль презентации напоминает TED <del class="diffchange diffchange-inline">talk - </del>доклад содержит занимательные примеры и интересные следствия применения data science в различных сферах жизни (в спорте, в походе в супермаркет, в браузинге в инернете). На момент 2013 года, когда доклад имел место, эта дисциплина действительно только начинала становиться общеизвестной, и поэтому из 2021 года приятно посмотреть в ретроспективе на то, как всё начиналось. В докладе приводятся оптимистичные заголовки изданий газет и журналов, прочащие большое будущее специалистам в сфере data science (нельзя сказать, что они не оправдались), демонстируется гибкость методов data science в применении к самым разным бизнес задачам в различных доменах. Приводятся требования к знаниям специалистов в трех группах: на уровне бизнеса, на уровне логики и на технологическим уровне. Я бы сказал, что на данный момент эти базовые требования не претерпели значительных <del class="diffchange diffchange-inline">изменений - </del>только в частности и на уровне технологий. Произносятся самые общие и понятные слова о глубоких нейронных сетях. Приводятся ссылки на образовательные платформы с онлайн курсами (тоже всё еще совершенно актуальны). В целом, доклад хорошо структурирован, понятен для самой широкой аудитории, интересен для просмотра и представляет собой приятное раннее свидетельство взрыва дисциплины data science в предстоящее десятилетие.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Доклад представляет собой популярное общее введение в data science для людей, не имеющим о нем представления. Структура и стиль презентации напоминает TED <ins class="diffchange diffchange-inline">talk — </ins>доклад содержит занимательные примеры и интересные следствия применения data science в различных сферах жизни (в спорте, в походе в супермаркет, в браузинге в инернете). На момент 2013 года, когда доклад имел место, эта дисциплина действительно только начинала становиться общеизвестной, и поэтому из 2021 года приятно посмотреть в ретроспективе на то, как всё начиналось. &#160;</div></td></tr> <tr><td colspan="2">&#160;</td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>&#160;</div></td></tr> <tr><td colspan="2">&#160;</td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>В докладе приводятся оптимистичные заголовки изданий газет и журналов, прочащие большое будущее специалистам в сфере data science (нельзя сказать, что они не оправдались), демонстируется гибкость методов data science в применении к самым разным бизнес задачам в различных доменах. Приводятся требования к знаниям специалистов в трех группах: на уровне бизнеса, на уровне логики и на технологическим уровне. Я бы сказал, что на данный момент эти базовые требования не претерпели значительных <ins class="diffchange diffchange-inline">изменений — </ins>только в частности и на уровне технологий. Произносятся самые общие и понятные слова о глубоких нейронных сетях. Приводятся ссылки на образовательные платформы с онлайн курсами (тоже всё еще совершенно актуальны). &#160;</div></td></tr> <tr><td colspan="2">&#160;</td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>&#160;</div></td></tr> <tr><td colspan="2">&#160;</td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color:black; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>В целом, доклад хорошо структурирован, понятен для самой широкой аудитории, интересен для просмотра и представляет собой приятное раннее свидетельство взрыва дисциплины data science в предстоящее десятилетие.</div></td></tr> <!-- diff cache key discopal:diff:version:1.11a:oldid:18731:newid:19684 --> </table>

StasFomin https://discopal.ispras.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Boeing/%D0%A0%D0%B5%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B7%D0%B8%D1%8F:Data_Science._The_art_of_%C2%ABfoul_play%C2%BB&diff=18731&oldid=prev 2021-11-07T17:46:24Z

<p>Новая страница: «[https://0x1.tv/Data_Science._The_art_of_%C2%ABfoul_play%C2%BB_(%D0%A1%D0%B5%D1%80%D0%B3%D0%B5%D0%B9_%D0%A8%D0%B5%D0%BB%D0%BF%D1%83%D0%BA,_OSDN-UA-2013)] == От…»</p> <p><b>Новая страница</b></p><div>[https://0x1.tv/Data_Science._The_art_of_%C2%ABfoul_play%C2%BB_(%D0%A1%D0%B5%D1%80%D0%B3%D0%B5%D0%B9_%D0%A8%D0%B5%D0%BB%D0%BF%D1%83%D0%BA,_OSDN-UA-2013)]<br /> <br /> == Отзыв: Data Science. The art of «foul play» (Сергей Шелпук, OSDN-UA-2013) ==<br /> <br /> Доклад представляет собой популярное общее введение в data science для людей, не имеющим о нем представления. Структура и стиль презентации напоминает TED talk - доклад содержит занимательные примеры и интересные следствия применения data science в различных сферах жизни (в спорте, в походе в супермаркет, в браузинге в инернете). На момент 2013 года, когда доклад имел место, эта дисциплина действительно только начинала становиться общеизвестной, и поэтому из 2021 года приятно посмотреть в ретроспективе на то, как всё начиналось. В докладе приводятся оптимистичные заголовки изданий газет и журналов, прочащие большое будущее специалистам в сфере data science (нельзя сказать, что они не оправдались), демонстируется гибкость методов data science в применении к самым разным бизнес задачам в различных доменах. Приводятся требования к знаниям специалистов в трех группах: на уровне бизнеса, на уровне логики и на технологическим уровне. Я бы сказал, что на данный момент эти базовые требования не претерпели значительных изменений - только в частности и на уровне технологий. Произносятся самые общие и понятные слова о глубоких нейронных сетях. Приводятся ссылки на образовательные платформы с онлайн курсами (тоже всё еще совершенно актуальны). В целом, доклад хорошо структурирован, понятен для самой широкой аудитории, интересен для просмотра и представляет собой приятное раннее свидетельство взрыва дисциплины data science в предстоящее десятилетие.</div>

Boeing