Проекты Data Science, как следует из названия, имеют научную составляющую. Как правило, она выражается в построении модели зависимости целевой переменной (цены товара, вероятности брака детали или покупки) от имеющихся данных (информации о покупках, качестве исходных материалов и так далее).
Быстрое прототипирование снижает риски затрат при неуспешном проекте. Это самая понятная, но не единственная задача. Другая, хоть и незаметная, но в дальнейшем более важная задача — проверка готовности процессов к использованию модели машинного обучения.