Разберись в Data Science

Быть главным по данным значит быть готовым к этой новой реальности, то есть к тому, что большая часть вашего обучения будет происходить вне работы (а не на работе). Вы будете учиться с помощью книг вроде этой, онлайн-курсов и программ сертификации. Наш мир сделал выбор в пользу более дешевого обучения, а это означает, что за свое образование ответственность несете вы. Независимо от того, где именно вы находитесь в иерархии компании, вы не можете ограничивать свое личное развитие событиями, которые происходят два раза в год. Не стоит рассчитывать, что вас вдохновит какой-нибудь доклад. Данные не будут ждать, пока вы захотите подумать о них критически. Вы должны продолжать учиться и нести ответственность за траекторию своего развития.

Теперь у вас есть правильные инструменты и образ мышления для того, чтобы стать главным по данным. Люди, умеющие понимать, думать и говорить на языке данных, способны пробиться сквозь шум, ажиотаж и заблуждения. Вам не обязательно быть титаном отраслевых технологий, чтобы использовать машинное обучение и искусственный интеллект. Хотя многие концепции, представленные в этой книге, отражают новые технологии, проблемы, которые они представляют для бизнеса, существуют уже на протяжении нескольких десятилетий и сводятся к низкому качеству данных, ошибочным предположения и нереалистичным ожиданиям.

В то же время шумиха и завышенные ожидания от данных часто отвлекают внимание от этих основополагающих проблем. В начале книги мы обсудили несколько катастроф, которые произошли из-за того, что сотрудники организации не думали как главные по данным. По мере роста объема данных риск таких ошибок возрастает.

В лучшем случае такие ошибки бывает легко исправить. В худшем случае они приводят к пустой трате денег, подвергают опасности жизни людей и укрепляют заложенные в данных стереотипы. Как главный по данным вы должны задавать правильные вопросы, спорить с данными и вести неудобные разговоры. Фундамент, который вы заложили прочтением этой книги, поможет вам справиться с этой задачей.

Об авторах

Алекс Дж. Гутман – дата-сайентист, корпоративный тренер, получатель гранта Фулбрайта и аккредитованный профессиональный статистик, который с удовольствием преподает широкий спектр тем, связанных с наукой о данных, слушателям с разным уровнем технической подготовки. Он получил степень доктора философии по прикладной математике в Технологическом институте ВВС США, где в настоящее время работает адъюнкт-профессором.

Джордан Голдмайер – всемирно признанный профессионал в области аналитики и эксперт по визуализации данных, автор и спикер. В прошлом он был операционным директором Excel.TV и много лет обучал людей работе с данными. Он написал книги «Advanced Excel Essentials» и «Dashboards for Excel». Его работы цитировались в Associated Press, Bloomberg Business-Week и American Express OPEN Forum. В настоящее время он – семикратный обладатель награды Excel MVP Award, что дает ему право предоставлять обратную связь и давать рекомендации группам разработчиков продуктов Microsoft. Однажды с помощью программы Excel он сэкономил для ВВС США 60 миллионов долларов. Также Джордан работает техником скорой медицинской помощи в качестве волонтера.

О технических редакторах

Уильям А. Бреннеман – научный сотрудник и ведущий специалист по глобальной статистике в отделе моделирования и науки о данных компании Procter & Gamble, а также адъюнкт-профессор практики в Школе промышленной и системной инженерии им. Стюарта при Технологическом институте Джорджии. После прихода в P&G он работал над широким спектром проектов, связанных с применением статистических методов в таких областях своей компетенции, как проектирование и анализ экспериментов, робастное параметрическое проектирование, проектирование надежности, статистическое управление процессами, компьютерные эксперименты, машинное обучение и статистическое мышление. Он также сыграл важную роль в разработке корпоративной учебной программы по статистике. Он получил степень доктора философии в области статистики в Мичиганском университете, степень магистра математики в Университете Айовы и степень бакалавра математики с правом преподавания в старших классах средней школы в Таборском колледже. Уильям является членом Американской статистической ассоциации (ASA) и Американского общества качества (ASQ). Он был председателем отдела статистики ASQ, председателем секции качества и производительности ASA, а также заместителем редактора журнала Technometrics. Уильям также семь лет работал преподавателем в средней школе и колледже.