Компания vs вуз vs академия

Идеальный способ решать какие-то задачи анализа данных в компании (в разрезе вопроса «кто будет решать») — это растить свои компетенции. Сейчас можно (хотя и сложно!) найти толковых ребят, владеющих инструментарием анализа данных и статистики, ну а предметную область лучше изучать изнутри. Тем не менее, есть много ситуаций, когда необходимо решать задачи «на стороне». Причины могут быть самые разные (задач мало и требуется «разовое решение», нужно быстро решить какую-то отдельную задачу, необходима разведка, что даст использование новой аналитики и т.п.) Есть несколько вариантов, к кому идти за решением. Опишем одну типичную историю, которая позволит их сравнить, не претендуя на полное и подробное сравнение.

Немного про собеседования

Закончился период, когда я активно принимал участие в собеседованиях в разных компаниях, причём не только в тех, с которыми тесно сотрудничаю. Часто знакомые просят помочь в наборе команды, и, пожалуй, это единственная просьба, в которой я не отказываю, поскольку есть повод навестить старых знакомых, посмотреть, как они делают «Биг дату», ну и пообщаться с молодёжью – желающими поработать.

Самое забавное, что

Лекции прошлых школ

Недавно я писал о будущих научных школах по анализу данных. Полезно также изучать материалы прошлых подобных мероприятий. Вот несколько ссылок с выложенными видео / слайдами (с уклоном в большие данные):

• Machine Learning and Very Large Data Sets Яндекс-мероприятие 2013 года. Хороший состав лекторов.
• Microsoft Computer Vision School Проводилась у нас на ВМК в 2011 году. Уклон в изображения и видео.
• Нейроинфорамтика-2015 «Свежее» мероприятие, математики мало, больше про устройство мозга, но кое-что есть.

Если кто-то знает ссылки на подобные достойные мероприятия — я пополню коллекцию.