Machine learning / Data science / Data analytics?

Question

[stas_mihailov]

Доброго дня! Есть задача(точнее хотелка к которой хочу придти) !
Есть штатный агрегатор который подтягивает информацию с множества API (порядка 60+), тематика одна - всё что связанно с постройкой/ремонтом зданий, и производством, логистики + банки!
Каждый день стабильно обновляются половины данных по мелким продуктам и раз в 3 месяца обновляются данные на такие крупные постройки как многоэтажное здание.

Чтобы понять дальше что мне нужно опишу приблизительный процесс:
Приходит заказ на застройку участка под агроусадьбы -> сметчки, менеджеры дня 2-3 сёрфят по нашему агрегатору и выбирают подходящих поставщиков(выбирают по предлагаемым материалам и тд) -> далее там же выбирают на данный момент подходящию логистическую компанию (практически каждый раз разная, но переодически возвращаются к старым) -> далее идут созвоны, сделки и тд.

Хотелка заключается в том чтобы автоматизировать процесс выбора поставщиков и логистика.

Данных на самом деле оочень много но они никак не обрабатываются.

В итоге должна получится рекомендательная система на примере: Выиграем заказав у этого поставщика по цене, но проиграем по срокам доставки; Выиграем если закажем у нескольких поставщиков, но будем использовать несколько логистических компаний и т.д. В плоть до самого плохого решения!

Вопрос заключается в том, что из этого всего использовать или всё вместе Machine learning / Data science / Data analytics ?

В этом я полный ноль, (понимание на уровне ML = SkyNet (сарказм) ).
Хочу всё свободное время потратить на изучение данной предметной области но незнаю с чего начать.
Какой путь развития у данного специалиста?

Comments

[longclaps]

Какой путь развития у данного специалиста?

Светлый путь.

[sim3x]

0. Какое отношение ваша задача имеет к тегам и тайтлу вопроса?
1. Вы в состоянии вменяемо составаить тз и MVP?
2. За сколько пятилеток есть статистика, какого она качества?
3. Насколько клиентам требуются фичи из MVP?

Answer 1

[dmshar]

Если и вправду "В этом я полный ноль," - то путь у вас один единственный. Нанять специалиста (специалистов!!!) заплатить денег и поручить им решить вашу задачу.
Потому что путь "Хочу всё свободное время потратить на изучение данной предметной области" - он похвальный. Но тупиковый. Через примерно 500 часов изучения (в реалии, думаю, что в несколько раз больше, т.к. судя по стилю вопросу, вы не только в ML полный ноль, но и в разработке ПО, анализе систем и еще в паре-тройке направлений, который придется задействовать - не даром я написал "специалистов" во множественном числе) - так вот, после того, как вы найдете это количество "свободного времени" и полностью потратите его на получение соответствующих знаний, думаю, и ваша задача потеряет актуальность и вы потеряете к ней интерес.

И да, ваша задача к ML имеет очень касательное отношение, реально потребуются во многом другие знания и подходы.

P.S. Ну почему все вдруг решили, что изучение ML самостоятельно, в свободное время и на дому это проще, чем такое-же изучение, например, геофизики или хирургии???