Datascience - Узором созвездий по мантии ночи
15.11.2017, Среда
15:54:00 - Datascience
А вот скажите, кто в курсе, в этом столь популярном datascience каков процент реально каких-то новых вещей, а каков — просто модные красивые слова и маркетинговые побрякушки для старых известных методов, структур и задач? Это что-то реально новое или просто "хорошо забытое старое"?
Да, да, знаю, что можно поискать в интернете. ;) Но в том, что приносит интернет, дофига слов вокруг да около, о том, как это круто, о том, как это востребовано...
This entry was originally posted at https://arilou.dreamwidth.org/1002807.html. Please comment there using OpenID.
Плюс то, что современные мощности позволяют обрабатывать реально большие данные, и находить закономерности.
Подробности беру отсюда: ailev.livejournal.com
Спасибо.
Edited at 2017-11-15 15:09 (UTC)
Объективного скачка, который сделал бы ненужными ВСЕ СТАРЫЕ методы работы (как массовый автомобиль + дорожная сеть под него устранили из реальных массовых перевозок гужевой транспорт), и который бы только по этому признаку позволил бы более менее ясно обозначить эту границу (были машины - стали лошади) - я лично НЕ ВИЖУ, но может это есть лишь недостаток моего кругозора?
Есть некий постепенный, порой жутко опосредованный и нечёткий процесс внедрения "в железо" и "во взаимосвязанные массивы софта и данных" в основном накопленного ранее мат аппарата, логики, доказательной базы. Главное же в этом процессе - то, что его связь с реальностью, влияние на реальность всё теснее, плотнее, интенсивнее.
Когда писался "Принц Госплана" - было очень хорошо видно, насколько "не о реальности" эти компьютеры.
Для меня именно этот постепенный процесс, в котором есть и сравнительно небольшая доза в самом деле новых, ранее не бывавших идей, - и есть "data science"