Data Science для карьериста. Жаклин Нолис

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ придется скучать. Они могут рассчитывать на то, что стейкхолдеры будут просто следовать их советам, дата-инженеры смогут в мгновение ока исправить любые проблемы с качеством данных, а сами они получат самые быстрые вычислительные ресурсы из возможных для реализации своих моделей. На самом деле дата-сайентисты тратят много времени на очистку и подготовку данных, а также на организацию работы с учетом ожиданий и приоритетов других команд. Проекты не всегда оказываются удачными. Высшее руководство может давать клиентам нереалистичные обещания о работе ваших моделей. Основные обязанности могут заключаться в работе с архаичной системой данных, которую невозможно автоматизировать, – каждую неделю она будет требовать многочасового монотонного труда только на их очистку. Дата-сайентисты могут обнаружить множество статистических или технических ошибок с серьезными последствиями в предыдущих расчетах, но они не будут никого интересовать. При этом специалисты настолько перегружены работой, что им просто некогда что-либо исправлять. Дата-сайентиста могут попросить подготовить отчеты, подтверждающие решение руководства, поэтому он может беспокоиться о том, что его уволят в случае, если он предоставит независимое мнение.

      Эта книга поможет вам пройти путь становления в качестве специалиста по Data Science и построить карьеру. Мы хотим, чтобы вы получили все преимущества работы в этой сфере и избежали большинства подводных камней. Возможно, вы работаете в смежной области вроде маркетинговой аналитики и подумываете сменить сферу деятельности. Или, может быть, вы уже работаете дата-сайентистом, но ищете новое место работы и полагаете, что подошли к предыдущему процессу поиска недостаточно хорошо. Возможно, вы хотите продолжить карьеру, выступая на конференциях, участвуя в разработке open source, или же стать независимым консультантом. Мы уверены, что, каким бы ни был ваш нынешний уровень, эта книга окажется вам полезной.

      В первых четырех главах мы описали, как можно начать путь в Data Science и создать портфолио: так мы попытались решить парадокс, когда опыт можно получить только при изначальном владении практическими навыками. В части 2 мы покажем, как составить сопроводительное письмо и резюме, с которыми вас точно пригласят на собеседование, и расскажем, как создать сеть контактов для получения рекомендации. Мы также рассмотрим стратегии переговоров, которые, как показывают исследования, позволят вам получить наилучшие условия оффера.

      Как дата-сайентисту вам необходимо будет разрабатывать методы анализа, взаимодействовать со стейкхолдерами и, возможно, даже участвовать в развертывании модели в производство. Часть 3 поможет понять, как устроены все эти процессы и как можно самому настроиться на успех. В части 4 вы найдете стратегии, которые помогут вам собраться с силами в тех неизбежных случаях, когда ваш проект терпит крах. А когда вы будете готовы, мы поможем вам решить, как продолжать свою карьеру – стать менеджером, остаться исполнителем или даже стать независимым консультантом.

      Однако прежде, чем начать этот путь, вы СКАЧАТЬ