Data Science для карьериста

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. 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 других людей в чем-то, и больше сосредоточен на программировании для анализа данных.

Существенное различие между этой ролью и другими заключается в том, что результаты работы в первую очередь предназначены для машин. Например, вы можете создавать модели МО, которые превращаются в интерфейсы прикладного программирования (API) для других устройств. Во многих отношениях вы будете ближе к разработчику программного обеспечения, чем к другим специалистам Data Science. Любому дата-сайентисту полезно следовать передовым методам программирования, а вы как инженер по машинному обучению просто обязаны это делать. Ваш код должен быть производительным, протестированным и написанным так, чтобы другие люди могли с ним работать. Поэтому многие инженеры по машинному обучению имеют опыт работы в области информатики.