大模型时代数据科学岗位的未来思考

2025年4月19日,第75期DataFunSummit:大模型时代数据科学的变与不变将在DataFun线上社区举办,数据科学主题峰会已经连续举办5届,是国内少数关注数据科学主题和数据科学从业者的专业会议之一。

本次会议继续由DataFun社区主办,计划邀请30+位重量级数据科学家同台分享交流,深入辩证的探讨大模型时代数据科学在技术与应用的"变与不变",立足不变夯实基础,顺应变化逐浪新潮流。

在4月19日下午的数据科学与金融科技分论坛上,腾讯金融科技数据增长负责人许真浩将带来报告,主题为《数据科学与金融业务增长》。

专家介绍:

多年业务增长和数据科学结合工作经验,丰富的银行、理财和运营商行业精细化数据增长经验。

演讲介绍:

随着业务进入精细化运营时代,数据科学扮演着越来越重要的角色。助力业务增长过程中,数据科学一方面是工具:数据洞察、AB测试、因果推断、智能算法等,另一方面是增长策略:对什么用户、在什么场景、提供什么服务,提升多少业务指标。本次分享将重点介绍系统化数据科学业务增长方法论:我们如何整合数据科学工具,寻找增长空间,落地增长策略。

演讲提纲

1、数据科学助力业务增长的使命

数据科学一方面是数据统计,AB测试、因果推断、智能算法等数据工具,一方面应该是如假设检验,归纳演绎,问题拆解,原点思维等科学研究的方法论。数据科学助力业务增长的使命是:应用科学方法和数据工具来研究业务问题,解决用户需求,找到新的业务增长路径。

2、怎么应用数据科学于寻找增长空间

数据增长主要分成数据洞察,数据能力和数据策略三大部分,我们要从数据洞察中寻找业务增长空间,然后构建合适的数据能力,最后通过设计实验和放量迭代,达到提升业务指标的目的。

3、大模型时代数据科学岗位的未来思考

大模型可能数据科学岗位的影响和帮助,我们应该如何拥抱这些变化的初步思考和实践。

听众收益:

数据科学同学,可从分享中理解数据跟业务结合的增长实践,如何用数据赋能业务。产品运营同学,可以用分享中了解数据能力应该如何应用到自身的业务增长中。

落地挑战和方案重点

1、如何拆解业务问题、洞察业务问题、应用合适的数据科学工具洞察问题

2、对于洞察的结果,如果结合业务能力,落地增长策略,最终拿到业务增长效果

报名方式

相关推荐
tainshuai2 小时前
用 KNN 算法解锁分类的奥秘:从电影类型到鸢尾花开
算法·分类·数据挖掘
专注API从业者7 小时前
Python + 淘宝 API 开发:自动化采集商品数据的完整流程
大数据·运维·前端·数据挖掘·自动化
bobz9658 小时前
小语言模型是真正的未来
后端
Coovally AI模型快速验证8 小时前
农田扫描提速37%!基于检测置信度的无人机“智能抽查”路径规划,Coovally一键加速模型落地
深度学习·算法·yolo·计算机视觉·transformer·无人机
pusue_the_sun8 小时前
数据结构:二叉树oj练习
c语言·数据结构·算法·二叉树
烛阴8 小时前
TypeScript高手密技:解密类型断言、非空断言与 `const` 断言
前端·javascript·typescript
DevYK8 小时前
企业级 Agent 开发实战(一) LangGraph 快速入门
后端·llm·agent
RaymondZhao349 小时前
【全面推导】策略梯度算法:公式、偏差方差与进化
人工智能·深度学习·算法·机器学习·chatgpt
zhangfeng11339 小时前
DBSCAN算法详解和参数优化,基于密度的空间聚类算法,特别擅长处理不规则形状的聚类和噪声数据
算法·机器学习·聚类
样子20189 小时前
Uniapp 之renderjs解决swiper+多个video卡顿问题
前端·javascript·css·uni-app·html