Математика и компьютерные науки всегда воспринимаются как неотъемлемые составляющие Data Science, поскольку предлагают методы и средства для анализа данных, математического моделирования и построения интеллектуальных систем. Без них Data Science, очевидно, не может существовать. А отношение к отраслевой экспертизе не такое однозначное. Часто она изучается в последнюю очередь, особенно после неудачных попыток построить модель.
Мой опыт работы с Data Science в компании Datana сформировал понимание важных принципов разработки интеллектуальных решений для отрасли черной металлургии. Я расскажу о том, почему задачи Data Science в черной металлургии не решаются в стиле Kaggle, насколько важное значение имеет экспертиза в предметной области и о вызовах, с которыми приходится сталкиваться в жизненном цикле Data Science.
