Дата канальи — про «специалистов» в данных / ML / AI

вдогонку к прошлому посту -- как я вижу деление на грейды (на примере модели оттока):

Junior — строит модель оттока и замеряет roc_auc

Middle — убеждается что отток по месяцам стабилен, замеряет lift, калибрует на вероятности

Senior — Don’t Predict the Churn , prevent it! — строит модель, которая предлагает какую-то опцию (скидку например) только тем, кто а) хочет уйти б) на опцию среагирует и в) финансовый итог такой операции будет положительным — а-ля аплифт моделирование

Team leader — отправляет аналитика и DS разбирать обратную связь по продукту, находит причины оттока, на пальцах прикидывает сколько денег можно сэкономить если эти причины устранить — идет бодаться с продактом чтобы это сделать

CDS — все массовые задачи платформизировал, а по остальным погружен во все 4 уровня (заодно и ревью устроить может)

а следующим попробую погадать что рынку могут предложить CDSы

www.tg-me.com/us/DATARASCALS Telegram Group/com.datarascals/226

2.7K viewsApr 30 at 10:07

вдогонку к прошлому посту -- как я вижу деление на грейды (на примере модели оттока):

Junior — строит модель оттока и замеряет roc_auc

Middle — убеждается что отток по месяцам стабилен, замеряет lift, калибрует на вероятности

Senior — Don’t Predict the Churn , prevent it! — строит модель, которая предлагает какую-то опцию (скидку например) только тем, кто а) хочет уйти б) на опцию среагирует и в) финансовый итог такой операции будет положительным — а-ля аплифт моделирование

Team leader — отправляет аналитика и DS разбирать обратную связь по продукту, находит причины оттока, на пальцах прикидывает сколько денег можно сэкономить если эти причины устранить — идет бодаться с продактом чтобы это сделать

CDS — все массовые задачи платформизировал, а по остальным погружен во все 4 уровня (заодно и ревью устроить может)

а следующим попробую погадать что рынку могут предложить CDSы

BY Дата канальи — про «специалистов» в данных / ML / AI