Data Science для карьериста. Жаклин Нолис

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ После этого он будет работать с командой инженеров компании, чтобы каждый раз, когда клиент совершает покупки, новая модель МО показывала рекомендуемые товары.

      При попытке освоить сферу DS многие люди сталкиваются с одной проблемой: слишком уж много нужно изучить. Например, программирование (но какой язык?), статистику (но какие методы наиболее важны на практике, а какие в основном академические?), машинное обучение (но чем оно отличается от статистики или ИИ?) и предметную область в той отрасли, в которой они хотят работать (но что, если вы не знаете, где хотите работать?). Кроме того, им необходимо овладеть бизнес-навыками вроде эффективной презентации результатов всем, начиная с других дата-сайентистов и заканчивая генеральным директором. А от вакансий, в которых требуется степень кандидата наук, многолетний опыт работы в Data Science и знание обширного перечня статистических и программных методов, становится только хуже. Как можно приобрести все эти навыки? С чего лучше начать? Что входит в базу?

      Если вы изучали различные области DS, возможно, вы знакомы с популярной диаграммой Венна, составленной Дрю Конвеем. По мнению Конвея (на момент создания диаграммы), Data Science находится на пересечении математики и статистики, знаний предметной области и навыков хакинга (то есть программирования). Это изображение часто берется за основу для определения того, кто такой специалист по работе с данными. На наш взгляд, компоненты науки о данных немного отличаются от того, что предложил Дрю Конвей (рис. 1.1).

      Рис. 1.1. Навыки, которые объединяются в DS, и то, как они сочетаются для выполнения разных функций

      Мы изменили исходную диаграмму Венна, составленную Конвеем, на треугольник, потому что дело не в том, есть ли у вас навык или нет, а в том, что вы можете развить его лучше, чем другие специалисты. Действительно, все три навыка являются фундаментальными и вам необходимо владеть каждым в определенной степени, но вам не обязательно быть экспертом во всех. Мы поместили в треугольник разные типы специальностей в сфере Data Science. Они не всегда однозначно соответствуют названиям должностей, а даже если и так, то в разных компаниях их названия могут отличаться. Итак, что означает каждый из этих компонентов?

      1.1.1. Математика/статистика

      На начальном уровне математика и статистика являются базой в работе с данными. Мы разделяем эту базу на три уровня знания:

      • Существование методов. Если вы не знаете о какой-либо возможности, вы не можете ее использовать. Если дата-сайентисту нужно сгруппировать похожих клиентов, знание того, что это можно сделать статистическим методом (с помощью кластерного анализа), станет первым шагом.

      • Как применять методы. Специалист по работе с данными должен не просто знать много методов – он должен различать нюансы их применения. Важно писать такой код, где они не только применяются, но и настраиваются. Если дата-сайентист хочет использовать кластеризацию методом СКАЧАТЬ