[ИТ-лекторий] 10 основных ошибок, которые нельзя допускать при анализе данных

Докладчик: Константин Обухов - Data Scientist, Clever Data
Статистика как наука была сформирована достаточно давно. Однако, настоящие задачи применения методов статистического анализа и математического моделирования появились с развитием инфраструктуры хранения и обработки данных. Сегодня, Data Scientist - профессия, связанная с построением различных моделей, основанных на данных, стала одной из самых востребованных должностей во всем мире.
Data Science превращает объем, скорость и разнообразие Big Data в знания, которые позволяют вывести бизнес на новый уровень. Наука о данных сочетает в себе множество методов обработки, анализа и моделирования различной структурированной и неструктурированной информации.
Однако, как и в любой науке, любая ошибка может привести к неверным результатам. В рамках лекции Data Scientist из CleverDATA расскажет о том, какие ошибки нельзя допускать в анализе данных, и как эти ошибки отражались на результатах конкретных исследований.