Привет! Меня зовут Евгений Мокшин, я занимаюсь аналитикой и машинным обучением в ПГК. Хочу рассказать, как можно применять научный подход при решении рабочих DS-задач. 

В большинстве статей, посвящённых правилам и советам по решению задач DS, рассказывается о подготовке, очистке и предварительной обработке данных, разновидностях задач и методов их решения. Из них можно узнать о том, как разработать модель, настроить гиперпараметры, выполнить перекрестные проверки. Как правило упор делается на технические аспекты. Знать и использовать все это, безусловно, важно. Однако для получения качественного результата DS-специалист также должен быть исследователем, уметь правильно ставить задачу, проводить обзор методов, выдвигать гипотезы и делать выводы. В этой статье я опишу свой взгляд на решение DS-задач и покажу, как научный подход поможет повысить его качество.