Data Science для карьериста

Нолис Жаклин

С другой стороны, соискатели могут подумать, что им никогда не 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 должны разобраться в том, кто такие дата-сайентисты и какую работу они выполняют. Data Science – это очень широкое поле деятельности, которое включает в себя много направлений, и чем лучше вы понимаете разницу между ними, тем успешнее вы сможете в них развиваться.

1.1. Что такое Data Science?

Data Science (DS) – это практика использования данных, с помощью которой можно попытаться понять и решить реальные задачи. Эта концепция не нова; люди анализируют объемы и тенденции продаж с тех пор, как изобрели ноль. Однако за последнее десятилетие нам стало доступно экспоненциально большее количество данных, чем прежде. Появление компьютеров помогло генерировать их, и только путем машинных вычислений можно обрабатывать так много информации. С помощью компьютерного кода дата-сайентист может преобразовывать или накапливать данные, проводить статистический анализ или тренировать модели машинного обучения (МО). В результате могут быть созданы отчет, информационная панель или модель МО, которую можно будет запустить в непрерывную работу.

Например, если розничная компания не может определиться с местом для нового магазина, она может пригласить дата-сайентиста для проведения соответствующего анализа. Он соберет статистические данные об адресах доставки онлайн-заказов, чтобы понять, где находится потребительский спрос. Специалист также может совмещать выводы о местонахождении клиентов с информацией о демографической ситуации и доходах в этих местах на основании данных переписи населения. С помощью этих датасетов можно найти оптимальное место для нового магазина и создать презентацию Microsoft PowerPoint, чтобы представить рекомендации вице-президенту компании по коммерческой деятельности.

В другой ситуации та же розничная компания захочет увеличить объем онлайн-заказов с помощью персональных рекомендаций во время шоппинга. Дата-сайентист может загрузить статистику прежних онлайн-заказов и создать модель машинного обучения, которая будет учитывать набор товаров в корзине покупателя и на его основании прогнозировать, что еще ему можно предложить. 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?