Data Science для карьериста. Жаклин Нолис
Чтение книги онлайн.

Читать онлайн книгу Data Science для карьериста - Жаклин Нолис страница 12

Название: Data Science для карьериста

Автор: Жаклин Нолис

Издательство: Питер

Жанр: Программирование

Серия: Библиотека программиста (Питер)

isbn: 978-5-4461-1734-5

isbn:

СКАЧАТЬ первой работой был анализ данных в The Washington Post. Еще в 2012 году я был готов оставить учебу и уйти в эту сферу, но не знал, чем именно хочу заниматься. Я надеялся стать специалистом по визуализации данных, так как был впечатлен работой в The New York Times. Когда я пошел на ярмарку вакансий в вузе и увидел, что в The Washington Post требуются сотрудники, я наивно предположил, что они, скорее всего, делают то же самое, что и The New York Times. Я подал заявку и получил работу, не особо вдаваясь в детали.

      Если вам нужен пример того, как не следует начинать карьеру в Data Science, возьмите мой случай! Я получил работу в надежде заниматься либо визуализацией данных, либо моделированием, но очень быстро понял, что, скорее, выполняю обязанности инженера данных. Бˆольшая часть моих задач заключалась в создании конвейеров ETL (извлечение, преобразование, загрузка), повторном запуске скриптов SQL и попытках обеспечить запуск отчетов, чтобы можно было представлять ключевые показатели руководству. Тогда я пережил это очень болезненно; я понял, что то, чем мне хотелось заниматься, не соответствовало тому, что было нужно компании, и в конце концов уволился.

      Но в последующие годы работы в Twitter и Airbnb я понял, что столкнулся с нормой, а не исключением. При работе с данными их нужно наращивать слой за слоем. Моника Рогати (Monica Rogati) опубликовала знаменитую статью об иерархии потребностей Data Science, попав в самую точку (http://mng.bz/ad0o). Но в то время мне не хватало опыта, чтобы оценить, как в действительности устроена работа в этой сфере.

      На что следует обращать внимание при поиске работы в Data Science?

      При поиске вакансий вам следует обращать внимание на состоянии инфраструктуры данных в компании. Если вы устроитесь в организацию, где куча сырых данных даже не размещена в хранилище, то уйдут месяцы или даже годы, прежде чем вы займетесь чем-то интересным вроде аналитики, экспериментов или машинного обучения. Если вы на такое не рассчитываете, то этап развития компании совершенно не будет соответствовать тому вкладу, который вы хотите внести в организацию.

      Чтобы оценить ситуацию, можно задать вопросы вроде: «Есть ли у вас команда по созданию инфраструктуры данных?», «Как давно она создана?», «На что похож стек данных?», «Есть ли у вас команда дата-инженеров?», «Как они взаимодействуют с дата-сайентистами?», «Есть ли у вас процесс инструментального анализа логов, построения таблиц данных и помещения их в хранилище при создании нового продукта?» Если всего этого нет, вы станете частью команды, создающей все с нуля; приготовьтесь потратить на это немало времени.

      Второе, на что нужно обращать внимание, – это люди. Особенно присмотритесь к трем типам сотрудников. Полагаю, вы не хотите быть первым дата-сайентистом в компании. Тогда вам следует искать команду с опытным руководителем. Он знает, как создать и поддерживать хорошую инфраструктуру и процессы, чтобы работа специалистов была эффективной. Также ищите менеджера, который поддерживает постоянное обучение. Наконец, очень важно, особенно для новичков, работать с техническим руководителем проекта или старшим специалистом по данным, у которого СКАЧАТЬ