Data Science для карьериста. Жаклин Нолис

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ хостинга для Git. Git позволяет сохранять (фиксировать) вносимые изменения, а также видеть всю историю проекта и то, как она менялась с каждой фиксацией. Если два человека по отдельности работают над одним и тем же файлом, Git гарантирует, что чья-либо работа не будет случайно удалена или перезаписана. Если вы захотите поделиться своим кодом или запустить что-то в производство, во многих компаниях вам обязательно потребуется Git, особенно если это компания с сильной командой проектировщиков.

      1.1.3. Понимание бизнеса

      Любая достаточно развитая технология неотличима от магии.

Артур Чарльз Кларк

      У компаний, мягко говоря, разное понимание того, как работает Data Science. Часто руководство просто хочет решить определенную задачу и обращается к своим волшебникам DS. Основной навык, необходимый в Data Science, – это умение преобразовать бизнес-ситуацию в вопрос о данных, найти ответ на их основе и предоставить бизнес-решение. Бизнесмен может спросить: «Почему наши клиенты уходят?» Но у Python нет импортируемого пакета «почему уходят клиенты» – вы сами должны понять, как ответить на этот вопрос с помощью данных.

      Понимание бизнеса – это та грань, где ваши идеальные представления о Data Science встречаются с условиями реального мира. Недостаточно просто запросить информацию, не зная, как данные хранятся и обновляются в конкретной компании. Если компания предоставляет услуги по подписке, то где хранятся данные? Что произойдет, если кто-то изменит свою подписку? Обновляется ли строка этого пользователя или в таблицу добавляется еще одна? Нужно ли вам исправить какие-либо ошибки или несоответствия в данных? Если вы не знаете всего этого, вы не сможете дать точный ответ на такой простой вопрос, как: «Сколько у нас было подписчиков на 2 марта 2019 года?»

      Понимание бизнеса также помогает задавать правильные вопросы. Когда стейкхолдер спрашивает вас, что делать дальше, вероятно, он имеет в виду: «Почему у нас нет больше денег?» Для ответа приходится задавать встречные вопросы. Если вы понимаете основной бизнес (а также вовлеченных лиц), то лучше разбираетесь в ситуации. Вы можете спросить в ответ, по какой линейке продуктов нужны рекомендации, или что-то вроде: «Хотели бы вы видеть большее участие определенного сектора нашей аудитории?»

      Исчезнет ли Data Science?

      В основе вопроса о том, что будет с Data Science через пару десятилетий, лежат две основные проблемы: автоматизация и перенасыщение рынка труда.

      Некоторые этапы процесса обработки данных действительно можно автоматизировать. Автоматическое машинное обучение (AutoML) может сравнивать производительность различных моделей и выполнять определенные части подготовки данных (например, масштабирование переменных). Но эти задачи – лишь малая часть большого процесса. Например, данные часто нужно создавать самостоятельно, поскольку идеально чистыми они бывают очень редко. При этом нужно взаимодействовать с другими людьми, например с UX-специалистами или с инженерами, которые будут СКАЧАТЬ