十年即将结束，可以毫不夸张地说，可以说这十年的主要趋势之一是数据分析的广泛采用。 从设计飞机到炼钢，从打车到智能假人和说话者。 推荐系统，计算机视觉，自然语言处理，机器学习，光学字符识别，神经网络，人工智能，所有这些活动领域都已在信息技术领域牢牢扎根，并且丝毫没有理由相信不久的将来会有所改变。 公众期望数据科学将进入越来越多的人类生活领域，汽车将变得无人驾驶，而巨大的战斗类人机器人将保护国家边界。
以前的行业是什么，现在的行业是什么，未来会有什么惊喜等待着我们。 您可以在12月16日大约技术：数据说明4中获得所有这些问题的答案。 期待这次活动，我们与演讲者讨论了数据科学的过去和现在。 根据削减，您正在等待迷你面试。
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告诉我您在Data Sceince之前做了什么？
亚瑟·库辛在沉浸于Data Scientce之前，我是一名研究人员，从事微观和纳米技术领域的实验物理学。
德米特里·布加钦科（Dmitry Bugaychenko）在加入数据科学之前，他从事了8年的外包项目工作，从开发不间断电源的驱动程序到设计大型分布式ERP系统。 此外，他还领导了自己的形式规范和验证领域的研究项目。 我惊讶地发现，来自这些领域的许多技术都可以成功地应用于DS。
安德烈·雅库舍夫（Andrey Yakushev）在我目前从事VKontakte的工作之前，我曾在ITMO的BigData和同一DS研究生院从事应用研究，在一家互联网公司从事“标准” Web服务的工作，并设法在计算几何学方面做了一些工作。 所有这些工作领域都具有良好的经验和技能，可以立即制作复杂的DS。
你现在在做什么
亚瑟·库辛我领导一个团队，负责为X5 Retail Group开发计算机视觉解决方案。
德米特里·布加钦科（Dmitry Bugaychenko）在这个特殊的时刻，我试图了解大型复杂系统的结构，并确定如何在其框架内开发用于开发推荐服务的平台。
安德烈·雅库舍夫（Andrey Yakushev）现在，我正在执行开发VK和各种推荐系统中的新闻提要的团队负责人的职责。 在工作中，我提出了用于改善VK中的ML，算法，技术和产品的假设，提出了解决方案，但团队中的人自己做了工作，并提出了大量细节和细微差别。
在回答复杂的问题时，我也会遵循方法论和正确的结论，实际上，是在研究有关如何使这些VK产品更好的问题。
在过去的几年中，您的工作有何变化？ 重点转移到哪里了？
亚瑟·库辛在过去的几年中，我一直顺利地担任经理。 如果以前我对模型和体系结构感兴趣，那么现在对完整的管道和解决方案感兴趣。
德米特里·布加钦科（Dmitry Bugaychenko）我们必须与人们及其利益开展越来越多的合作-了解一个人遇到的问题以及如何解决这些问题。
安德烈·雅库舍夫（Andrey Yakushev）重点从直接培训模型和创建全栈工作系统转移到制定体系结构，Timlid和产品任务。
去年在数据科学领域打动您的最酷的事情是？ 5年？
亚瑟·库辛AlphaGo / AlphaStar。 我们生活在美好的时光！
德米特里·布加钦科（Dmitry Bugaychenko）我喜欢这组对神经网络有深思熟虑的文章-它们消耗了多少能量，有多少文章的结果无法再现，更简单的方法多久仍能得出很好的结果。 从长远来看，强化学习的成功令人着迷。 今年，人工智能在《星际争霸》中取得了成功-我饶有兴趣地观看了这款游戏的潮流，成功实现人工智能要比传统的国际象棋走困难得多。
安德烈·雅库舍夫（Andrey Yakushev）AlphaStar的成功，不断增长的对神经元的抗炒作（在我的信息环境中对我来说似乎是令人惊讶的）-我认为那里仍然会有很多有趣的事情。
在我和较老的领域附近，word2vec模型及其变体的成功，实用性和多功能性令人惊讶。
总体而言，科学知识领域的螺旋式发展一直令人瞩目-几十年前就已经产生的思想的回归和改进。
接下来的突破将在哪个应用领域发生？
亚瑟·库辛很难说出新的科学动力将在哪里。 从应用的角度来看，声音和RL似乎尚未得到足够的重视。
德米特里·布加钦科（Dmitry Bugaychenko）我认为，下一个突破将更可能与基于数据的人工智能系统的发展所带来的社会变化有关。
安德烈·雅库舍夫（Andrey Yakushev）与向每个上网的人传递有趣且相关的信息有关的领域。 我想相信DS会很快走向医学并改变我们的一生。
您认为数据科学在未来10年将在哪些领域不可或缺？
亚瑟·库辛在我看来，数据科学将无法察觉地渗透到我们生活的方方面面，如果没有它，社会流程将变得不可能。
德米特里·布加钦科（Dmitry Bugaychenko）而他还没有在其中？
安德烈·雅库舍夫（Andrey Yakushev）在具有足够大量元素且统计模式已经开始起作用的所有区域中。
请告诉我，为了在十年内满足科学家的需求，您现在需要开始做什么。
亚瑟·库辛您需要思考并诚实地回答自己：是否可以使我的工作自动化？ 如果答案是肯定的，那么您有危险。 否则，似乎您只需要找到带来乐趣的东西。 否则，您将没有足够的时间投入成为专业人士。
德米特里·布加钦科（Dmitry Bugaychenko）组织您的启动。 实际上，我认为在数据科学领域将会诞生一个真正意义上的AI并彻底重绘一切。 在这方面，更容易适应具有广阔视野和兴趣的人们。
安德烈·雅库舍夫（Andrey Yakushev）我将假设任何开发人员都将能够进行基本的拟合+预测，以便在任务中获得80％的结果。 DS和创建标准名片站点一样将变得很繁琐。 如果您有需求，则需要做出一个非常合适的选择+预测，或者合并其他角色-开发人员，分析师，经理，...
伙计们，非常感谢您抽出宝贵的时间回答问题！
我们正等待12月16日在莫斯科办公室与每个希望与数据科学领域的专家进行交流的人。
来吧，它将是有用和有趣的！
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