Data Science для карьериста

Но многие компании все еще находятся на ранних стадиях изучения того, как использовать науку о данных, и им предстоит еще много работы в этом направлении.

Другая часть понимания бизнеса – это развитие общих бизнес-навыков вроде умения адаптировать презентации и отчеты для разных аудиторий. Иногда вы будете обсуждать лучшую методологию с кандидатами наук по статистике, а иногда вы будете выступать перед вице-президентом, который не занимался математикой уже 20 лет. Вам нужно донести информацию до слушателей, учитывая их особенности.

Наконец, по мере карьерного роста вы научитесь определять, в каких случаях Data Science может помочь бизнесу. Если вы хотели создать систему прогнозирования, а руководство не поддержало эту идею, можно самому стать частью руководства и решить этот вопрос. Старший дата-сайентист будет искать способы внедрения машинного обучения, так как знает его возможности и ограничения, а также то, какие виды задач выиграют от автоматизации.

1.

2. Различные типы вакансий в Data Science

Комбинировать три основных навыка, необходимых в Data Science (и описанных в разделе 1.1), можно на разных по сути должностях. С нашей точки зрения, эти навыки объединяются тремя основными параметрами: аналитикой, машинным обучением и наукой о 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.