Tworzenie projektów związanych z analizą danych lub uczeniem maszynowym może być wyzwaniem. Nasza wiedza o otaczającej rzeczywistości dość często jest bardzo ograniczona. Prawie zawsze ciężko jest zidentyfikować prawdziwą przyczynę, a nie jedynie skutek.  Środowisko, w którym poruszamy się jest dość złożone w porównaniu do przykładów znanych z książek. Zwykle mamy też sporo ograniczeń, zaczynają od budżetu, umiejętności zespołu, czasu i tak dalej. Mimo wszystko chcemy się w tym odnaleźć. Czy da się? Projekty, które wymagają podejścia analitycznego takie jak np. projekty Machine Learning zastawiają wiele pułapek. Jak w nie nie wpaść lub wyjść z nich obronną ręką? W tym odcinku poznasz 5 etapów, których realizacja pomaga usprawnić proces w wielu projektach, ale przede wszystkich przydaje się w tych natury niepewnej, obarczonych ryzykiem, eksperymentalnych. Ułożenie procesu w 5 kluczowych faz pomaga podejść bardziej efektywnie i analitycznie do wielu…