Data Science для карьериста - страница 16

Какие навыки нужны дата-сайентисту?

Я думаю, это зависит от того, на какую должность вы претендуете и чего от вас ожидает работодатель. Престижные компании, как правило, задают высокую планку – иногда необоснованно высокую, ведь к ним выстраивается очередь из желающих. Обычно они ищут «единорогов» – тех, кто работает с R или Python, а также отлично разбирается в инженерии данных, проектировании экспериментов, создании конвейеров ETL и моделей с последующим внедрением в производство. Очень уж много требований к кандидатам! Хотя со временем вы можете освоить все эти полезные навыки, не думаю, что они так уж нужны для начала работы в отрасли.

Если вы знаете R или Python и немножко SQL, это уже довольно неплохо для старта. Здорово, если вы можете выучить что-то наперед в целях карьеры, но мне кажется, что это необязательно. Гораздо важнее в принципе любить учиться. У ведущих технологических компаний могут быть более высокие требования, но они нужны скорее не для работы, а для того, чтобы выделить вас среди остальных. Следует различать основные навыки, необходимые для начала карьеры в Data Science, и те, которые неплохо бы иметь сотрудникам топовых компаний.

• Набор навыков в Data Science зависит от людей и должностей. Хотя некоторые знания являются фундаментальными, специалисты по работе с данными не обязательно должны быть экспертами во всех смежных областях.

• У работы в Data Science разные направления: предоставление правильных, очищенных данных стейкхолдерам (аналитика), развертывание моделей МО в производство (машинное обучение) и использование данных для принятия решений (теория принятия решений).

В этой главе

• Типы компаний, нанимающие дата-сайентистов.

• Плюсы и минусы каждого типа компании.

• Комплекты технологий, которые можно увидеть на разных должностях.

Как уже было сказано в главе 1, в Data Science есть много разных специализаций: инженер-исследователь, инженер по машинному обучению, бизнес-аналитик и другие. Ваши рабочие обязанности будут зависеть от должности, а также от компании, в которую вы устроились. Ее размер, возраст, отрасль – все это влияет на типы проектов, сопутствующие технологии и командную культуру. Умение разбираться в архетипах компаний лучше подготовит вас к поиску работы, будь то ваша первая или очередная должность в Data Science.

Цель этой главы – сформировать у вас представление о повседневной работе некоторых стандартных видов компаний. Мы расскажем о пяти вымышленных фирмах, которым нужны дата-сайентисты. Все эти образы основаны на исследованиях и на нашем собственном опыте. Кроме того, они иллюстрируют основные принципы, которые можно широко применять при поиске работы. Хотя абсолютно одинаковых компаний не существует, знания об этих пяти архетипах поможет лучше понять потенциального работодателя.

Описанные нами стереотипы – не истина в последней инстанции, хоть они и основаны на тенденциях, которые мы наблюдаем в этих отраслях. Есть компании, которые вообще не соответствуют этим стереотипам, а еще бывает так, что отдельные команды отличаются по своей культуре и организации от остальной фирмы.

Хотя организации в этой главе вымышленные, все остальное написано настоящими дата-сайентистами, работающими в реальных компаниях!