«Это произошло в одном из стартапов. Ребята были реально стеснены в средствах, а их специалист по данным не справлялся. В итоге, они обратились к помощи нашей платформы, которая и работает лучше, и стоит дешевле», рассказала Дженифер Чайес, ученый из Microsoft.
Вполне вероятно, что ученый смог быстро найти новую работу, учитывая спрос на таких специалистов. Но инцидент показывает, то как круто меняется ландшафт науки о данных в век облачных сервисов, которые дают большие результаты без особого ручного вмешательства.
Японская компания производит сверхпрочную бумагу из камня
Идеи
Microsoft предоставляет систему Custom Decision Service, которая позволяет персонализировать контент, используя машинное обучение с подкреплением. Система получает от пользователей различные потоки информации, а возвращает только проанализированные рекомендации. Microsoft, Google, Amazon, IBM и другие компании сегодня предоставляют решения, позволяющие использовать возможности машинного обучения для работы с данными. Делается это вся для демократизации этой области. Через API компании получают возможность использовать преимущества машинного обучения без команды научных сотрудников. И замена работника в упомянутом стартапе сервисом говорит как раз об этом.
Решения, схожие с теми, что дает Microsoft, позволяют полностью менять формат работы специалистов. Где-то они оказываются вовсе невостребованными, но по большей части у них появляются новые обязанности и новые интересные задачи. Машина берет на себя все рутинные операции с данными, а человек в это время может тестировать новые способы работы с информацией, проверять результаты машины, по-новому строить свою работу. Компании получают возможность направлять большие деньги на другие виды исследований.
«Главное — не относиться к биткоину как к средству платежа»
Технологии
По мнению специалистов IDC, к 2020 году рынок больших данных и бизнес-аналитики вырастет до $203 млрд. Большую часть информации на этом рынке будут контролировать, анализировать и генерировать именно алгоритмы.