Data Science для карьериста. Жаклин Нолис

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ принятии решений. Каждая из этих областей служит разным целям компании и дает принципиально разные результаты.

      При поиске вакансий в сфере Data Science следует меньше обращать внимание на названия должностей – лучше сконцентрируйтесь на описании обязанностей и на вопросах во время собеседования. Посмотрите на опыт работы людей, занимающихся наукой о данных, например какие должности они раньше занимали и на кого учились. Вы можете обнаружить, что должности людей, которые выполняют схожие функции, называются совершенно по-разному, и наоборот, под одним и тем же названием должности «дата-сайентист» может подразумеваться совершенно разная работа. В этой книге мы поговорим о различных типах вакансий, но помните, что названия в разных компаниях могут отличаться.

      1.2.1. Аналитики

      Аналитик берет данные и передает их нужным людям. После того как компания установит цели на год, их можно поместить на информационную панель, чтобы руководство могло отслеживать прогресс каждую неделю. Можно также встроить функции, которые позволят менеджерам легко разбивать значения по странам или типам продуктов. Эта работа включает в себя много очистки и подготовки данных и, как правило, меньше работы по их интерпретации. Специалист должен уметь находить и устранять проблемы с качеством данных, однако основные решение по ним принимает бизнес-партнер. Таким образом, задача аналитика – взять данные внутри компании, отформатировать, упорядочить и передать их другим специалистам.

      Поскольку должность аналитика не связана со статистикой и машинным обучением, некоторые люди и компании считают, что она выходит за рамки Data Science. Однако для большей части работы вроде создания осмысленных визуализаций и принятия решений о конкретных преобразованиях требуются те же навыки, которые нужны и другим специалистам DS. Например, аналитика могут попросить cоздать автоматизированную информационную панель, которая показывает изменение количества подписчиков и позволяет фильтровать данные только по подписчикам определенных продуктов или в определенных географических регионах. Он должен будет найти соответствующие данные в компании, выяснить, как их преобразовать (например, изменив их с ежедневных на еженедельные новые подписки), а затем создать содержательный набор информационных панелей с удобным интерфейсом и ежедневным автоматическим обновлением без ошибок.

      Короткое правило: аналитик создает информационные панели и отчеты на основе данных.

      1.2.2. Машинное обучение

      Инженер по машинному обучению разрабатывает модели МО и разворачивает их в производство для постоянной работы. Такой специалист может оптимизировать алгоритм ранжирования для результатов поиска на сайте интернет-торговли, создать систему рекомендаций или отслеживать модель в производстве, чтобы убедиться, что ее производительность не снизилась с момента запуска. Инженер по машинному обучению уделяет меньше времени таким вещам, как создание визуализаций для убеждения СКАЧАТЬ