Где ты подключаешься к задаче как ML специалист

Как ML специалист я подключаюсь на этапе, когда бизнес-задача уже сформулирована и требуется автоматизированное решение с помощью данных. Основные этапы:

1. Анализ данных - проверка качества, EDA, feature engineering
2. Выбор подхода - ML vs правила, supervised/unsupervised
3. Разработка модели - подбор алгоритма, метрик, валидация
4. Внедрение - API, мониторинг, A/B тесты

Пример кода для EDA:

import pandas as pd
import seaborn as sns

df = pd.read_csv('data.csv')
sns.pairplot(df, hue='target')

Ключевое - понимание, что ML не всегда решение. Иногда достаточно простых эвристик. Всегда оцениваю ROI от внедрения модели.