Rumba wrote: ↑22 Apr 2017 04:08
можно конечно рассуждать об отсутствии математики в местнои математике
Рассуждать не стоит, т.к. полностью отсутствует предмет рассуждения. Местные бакалавры-математики, впрочем как и физики, - это отсутствие математики и физики (наверное, с химией тоже самое, но я не особо в курсе). Проверено не только мной.
Rumba wrote: ↑22 Apr 2017 04:08
способные отоптимизировать, отсимулировать (в смысле simulation) и просчитать импакт на bottom line в financial statement. Если хочется большои и светлои математики- в бизнесе делать нечего. Про R я говорю в том плане что тул становится все более поплулярным в бизнесе, но средненстатистическии finance major не тянет моделирование в R. Опять таки, речь о бизнесе, дата scientist в большинстве случаев бизнес моделирования когда нужна какая- нибудь несчастная классификешен модель- из пушки по комарам, плюс среднестатистическии рокет саинтист не в состоянии оценить cost/ benefit fall through, так что люди с комбинциеи бакалавра в чем то слегка техническом и МБА - самое оно для такого плана работы
Так мы говорим о хорошей модели или о модели, понятной бакалаврам? Как бы две абсолютно разные вещи. И почему хороший математик-прикладник собственно должен хуже понимать бизнес? Почитайте на Интернете, что местные спецы думают об МБА. "Оптимизировать", "отсимулировать" - это как? Они толком задачу поставить не умеют. Это чисто математические проблемы, если правильно поставить задачу. А так называемая оптимизация на "экселе", чем собственно бизнес и занимается - это нонсенс. У Вас какое-то примитивное представление о роли дейта сайнса в бизнесе. Извиняюсь, но это типичные рассуждения бизнес-аналитика, ничего не понимающего в дейта сайнсе (это я не о Вас, а вообще). Пообщавшись с дейта сайнтистами, они выучивают термины типа классификация, регрессия, нурал нетворк. А мышление остаётся тем же. Бизнес слабо понимает, какие задачи можно ставить и решать с помощью математики. Вот по старинке и оптимизируют на пальцах. Примитивизм. В целом общение с бизнес-аналитиками ну такая тоска.
Сколько понадобится среднестатистическому рокет-сайнтисту разобраться в "cost/benefit"? Несколько недель? Месяцев? И сколько среднестатистическому бизнес-аналитику понадобится времени разобраться в рокет-сайнс? Что мы тут сравниваем? Другое дело, рокет-сайнтиста скорее всего стошнит много раз, пока он всей этой бизнес-фигней заниматься будет, но это уже другой вопрос.