Разберись в Data Science

Мы привыкли полагать, что дата-сайентисты, умеющие разрабатывать модели, также способны решать все остальные задачи, связанные с внедрением этих моделей. Другими словами, мы считаем их своеобразными «единорогами», которые могут все. Но таких «единорогов» нет вообще, или они существуют лишь в небольшом количестве. Главные по данным, которые понимают не только основы науки о данных, но и особенности бизнеса, а также способны эффективно управлять проектами и выстраивать деловые отношения, будут чрезвычайно ценны как участники проектов по работе с данными. Они могут стать продуктивными членами команд дата-сайентистов и повысить вероятность того, что проекты по работе с данными принесут бизнесу пользу.

Допущение 4. Чтобы преуспеть в работе с данными и аналитикой, вам необходимы выдающиеся математические способности и много тренировок.

Еще одно похожее допущение сводится к тому, что для работы с данными человек должен быть очень хорошо подготовлен в этой области, а также хорошо разбираться в математике. Математические способности и подготовка, безусловно, очень важны, но авторы книги «Разберись в Data Science» утверждают (и я с ними согласен), что мотивированный ученик способен освоить необходимые навыки в достаточной степени для того, чтобы стать полезным участником проектов по работе с данными. Во-первых, общие принципы статистического анализа далеко не так сложны, как может показаться. Во-вторых, для того, чтобы «быть полезным» участником проектов по работе с данными, ваш уровень владения аналитикой не обязательно должен быть чрезвычайно высоким. Работа с профессиональными дата-сайентистами или автоматизированными ИИ-программами требует лишь любознательности и умения задавать хорошие вопросы, находить взаимосвязи между бизнес-проблемами и количественными результатами, а также обращать внимание на сомнительные предположения.

Допущение 5. Если в колледже или аспирантуре вы не занимались в основном количественными предметами, вам слишком поздно осваивать навыки, необходимые для работы с данными и аналитикой.

Это предположение подтверждается данными опросов. Согласно результатам опроса, проведенного компанией Splunk в 2019 году, в котором приняли участие около 1300 руководителей по всему миру, практически каждый респондент (98 %) согласен с тем, что навыки работы с данными важны для специалистов будущего[1]. А 81 % респондентов считает, что навыки работы с данными необходимы для того, чтобы стать старшим руководителем в их компаниях, а 85 % согласны с тем, что ценность таких навыков в их фирмах будет расти. Тем не менее 67 % респондентов заявили, что им неудобно получать доступ к данным или использовать их самостоятельно, 73 % считают, что навыки работы с данными труднее освоить, чем другие бизнес-навыки, а 53 % – что они слишком стары для освоения навыков работы с данными. Подобное пораженчество наносит ущерб как отдельным лицам, так и организациям в целом, и ни авторы этой книги, ни я не считаем его оправданным. В ходе чтения этой книги вы увидите, что в этом нет ничего сложного!

Итак, отбросьте эти ложные допущения и станьте главным по данным. Это позволит вам повысить свою ценность как сотрудника и сделать свою организацию более успешной. Именно по этому пути движется мир, так что пришло время узнать больше о данных и аналитике. Я уверен, что процесс чтения книги «Разберись в Data Science» окажется гораздо более полезным и приятным, чем вы можете себе представить.

Томас Х. Дэвенпорт

Заслуженный профессор Бэбсон-колледжа, приглашенный профессор Бизнес-школы Саида при Оксфордском университете, научный сотрудник инициативы Массачусетского технологического института в сфере цифровой экономики, автор книг «Аналитика как конкурентное преимущество», «Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику: Преимущества и сложности» и «Big Data @ Work»

Введение

Данные – это, пожалуй, важнейший аспект вашей работы, нравится вам это или нет. И, скорее всего, вы решили прочитать эту книгу, чтобы лучше в них разобраться.