Data science: зачем бизнесу данные? Разбираем на примере ритейлера-гиганта "Лента"

Первый выпуск подкаста в 2022 году! В гостях Ирина Голощапова, Head of Data Science в сети розничных магазинов «Лента». Timecodes [0:45] Как профессионально развиваться, чтобы возглавить data science в «Ленте»? [02:45] Зачем ритейлу наука? [05:05] Что такое Data Science? [07:09] Возможно ли предсказать будущее? [07:25] 3 вида продвинутой аналитики [08:10] Когда покупают пиво и чипсы? [10:20] Что сделать, чтобы будущее было таким, как мы хотим? [11:05] Миг между прошлым и будущим: он называется «прогноз» [13:25] Пример из практики: модель оптимизации ассортимента [14:20] Законно ли собирать данные о клиентах? [15:30] Что полезного можно узнать из данных о покупках? [17:10] Резюме про двух зайцев [19:00] Что ещё, кроме покупателей, анализирует ритейл? [19:45] Достоверны ли данные? [20:40] ДДР — основа данных [21:00] Про процесс обработки данных [24:00] Будущее data science [25:35] Драйверы продвинутой аналитики [26:15] Откуда брать идеи для инноваций? [28:00] локальные оптимумы и конфликт готовых решений [30:30] Оптимизация выбора инвестиций [32:20] Различия data science и продвинутой аналитики [34:20] Весело или сингулярно?