🤖 Зачем аналитику разбираться в ML? Часто ML воспринимают как что-то далекое от аналитики. Ведь «это уже зона ответственности DS/ML-команд». Но на практике – это мощный прикладной инструмент, помогающий еще сильнее влиять на рост продукта. Именно поэтому в вакансиях на аналитиков (например, в Авито, ТБанк, Яндекс, Озон) всё чаще встречается требование знать основы ML. А в иностранные компании – тем более. В карточках выше ты найдешь 8 кейсов, где ML будет полезен аналитику 👆 ML не обязателен для каждого аналитика. Но знание основ: -> расширяет набор инструментов; -> позволяют решать более сложные задачи; -> упрощает общение с DS/ML-командами; -> позволяет сильнее влиять на продукт и метрики; -> может стать хорошим шагом для перехода в DS. А если тема ML для аналитиков тебе интересна – поддержи пост огоньком 🔥. Буду делиться еще.)