Из главы 4 вы узнаете, как создавать проекты и делиться ими для создания портфолио.
Во второй части книги, «Как попасть в Data Science», объясняется весь процесс поиска вакансий:
В главе 5 рассказывается о поиске вакансий и о том, как понять, ради каких из них стоит стараться.
В главе 6 мы расскажем, как написать сопроводительное письмо и составить резюме, а затем скорректировать их под каждую конкретную вакансию.
В главе 7 подробно описывается, как проходит интервью и чего от него следует ожидать.
Из главы 8 вы узнаете, что делать после того, как получен оффер, и как обсуждать его детали.
В третьей части, «Осваиваемся в Data Science», рассматриваются основные моменты первых месяцев работы:
В главе 9 рассказывается о том, чего следует ожидать в первые несколько месяцев работы в Data Science, а также о том, как провести это время максимально продуктивно.
В главе 10 рассматривается процесс проведения анализа, являющегося ключевым компонентом большинства должностей в Data Science.
Глава 11 фокусируется на внедрении моделей машинного обучения, что является необходимым для специалистов, занимающих инженерные должности.
В главе 12 объясняется, как общаться со стейкхолдерами, дата-сайентисты занимаются этим чаще, чем большинство других технических специалистов.
В четвертой части, «Как подняться по карьерной лестнице в Data Science», рассматриваются темы для более опытных специалистов, которые ищут способ профессионально вырасти:
Из главы 13 вы узнаете, что делать с неудавшимися проектами Data Science.
В главе 14 показано, как стать частью более широкого сообщества дата-сайентистов с помощью участия в конференциях и разработки открытого исходного кода.
Глава 15 представляет собой руководство по принятию сложного решения об уходе с должности специалиста Data Science.
Глава 16 заключительная; в ней рассказывается о должностях, которые могут получить дата-сайентисты по мере продвижения по карьерной лестнице.
Наконец, в приложении мы собрали для вас более 30 вопросов, которые можно услышать во время интервью, а также предложили примеры хороших ответов. Мы пояснили, какие навыки оцениваются при каждом вопросе и как на них лучше отвечать.
Если вы новичок в области Data Science, то начинайте читать с самого начала, а если вы уже работаете в этой сфере, то переходите сразу к той главе, которая предлагает решение вашей текущей задачи. Несмотря на то что последовательность глав соответствует развитию карьеры в этой сфере, их можно читать в произвольном порядке в соответствии с вашими потребностями.
В конце каждой главы интервью со специалистами, занятыми в разных индустриях. Они рассказывают, как рассмотренные вопросы коснулись их в работе. Мы выбрали тех специалистов, которые внесли весомый вклад в развитие Data Science и которым пришлось пройти интересный путь прежде, чем стать профессионалами.
От издательства
Карьера в Data Science не зависит от страны, в которой вы живете и учитесь. Чтобы двигаться вперед, необходимо лучше понимать, чего от вас ждет работодатель или хедхантер.
Ваши замечания, предложения, вопросы отправляйте по адресу comp@piter.com (издательство «Питер», компьютерная редакция).
Мы будем рады узнать ваше мнение!
На веб-сайте издательства www.piter.com вы найдете подробную информацию о наших книгах.
Об авторах
Эмили Робинсон
Написала Жаклин Нолис
Эмили Робинсон блестящий старший дата-сайентист в компании Warby Parker; ранее она работала в DataCamp и Etsy.
Впервые я встретила Эмили на Data Day Texas 2018, когда она была одной из немногих слушательниц моего доклада о Data Science в индустрии. В конце моего выступления она подняла руку и задала прекрасный вопрос. К моему удивлению, через час мы поменялись местами теперь уже я слушала, как она спокойно проводила восхитительную презентацию, и с нетерпением ждала возможности поднять руку и задать ей вопрос. В тот день я уже поняла, какой она трудолюбивый и умный специалист. Несколько месяцев спустя, когда пришло время искать соавтора для моей книги, Эмили Робинсон была первым кандидатом в списке на эту роль. Отправляя ей электронное письмо, я думала, что мне, скорее всего, откажут: она, пожалуй, была «не моего уровня».
Об авторах
Эмили Робинсон
Написала Жаклин Нолис
Эмили Робинсон блестящий старший дата-сайентист в компании Warby Parker; ранее она работала в DataCamp и Etsy.
Впервые я встретила Эмили на Data Day Texas 2018, когда она была одной из немногих слушательниц моего доклада о Data Science в индустрии. В конце моего выступления она подняла руку и задала прекрасный вопрос. К моему удивлению, через час мы поменялись местами теперь уже я слушала, как она спокойно проводила восхитительную презентацию, и с нетерпением ждала возможности поднять руку и задать ей вопрос. В тот день я уже поняла, какой она трудолюбивый и умный специалист. Несколько месяцев спустя, когда пришло время искать соавтора для моей книги, Эмили Робинсон была первым кандидатом в списке на эту роль. Отправляя ей электронное письмо, я думала, что мне, скорее всего, откажут: она, пожалуй, была «не моего уровня».
Работа с Эмили над этой книгой была сплошным удовольствием. Она очень заботится о трудностях младших специалистов по работе с данными, а еще у нее есть способность четко выделять важное. Она всегда качественно выполняет свою работу и каким-то образом умудряется одновременно писать статьи в блогах. Наблюдая за ней на других конференциях и общественных мероприятиях, я видела, как она общалась со многими дата-сайентистами, каждый из которых чувствовал себя с ней комфортно. Она также является экспертом в области A/B-тестирования и экспериментирования, хотя ясно, что для нее это просто временный этап. При желании она могла бы взять любую другую область DS и стать в ней экспертом.
Единственное, что меня расстраивает, так это то, что я пишу эти слова о ней на финальном этапе создания книги, и, как только мы закончим, возможность сотрудничать с Эмили появится уже у кого-то другого.
Жаклин Нолис
Написала Эмили Робинсон
Когда меня спрашивают о том, стоит ли писать книгу, я всегда отвечаю: «Только если у вас будет соавтор». Но это еще не все. Полный ответ должен быть таким: «Только если у вас будет такой же веселый, душевный, щедрый, умный, опытный и заботливый соавтор, как Жаклин». Я не знаю, каково писать книгу с «нормальным» соавтором, потому что Жаклин всегда была просто потрясающей, и мне невероятно повезло поработать с ней над этим проектом.
На фоне такого образованного человека, как Жаклин, вы запросто можете почувствовать себя неловко. У нее есть степень кандидата наук в промышленной инженерии и $100 000 за победу в третьем сезоне телевизионного реалити-шоу «Король ботанов». Жаклин работала директором по аналитике и основала собственное успешное консалтинговое агентство. Она выступает на конференциях по всей стране и регулярно получает приглашения от своей альма-матер приехать и провести карьерные консультации для студентов-математиков (ее специализация). Когда она выступает на онлайн-конференциях, ее забрасывают комплиментами вроде «это лучшее, что я когда-либо слышал», «превосходное выступление», «действительно полезно», «отличная живая презентация». Но Жаклин никогда не дает людям повода чувствовать себя недостойно или плохо из-за того, что они чего-то не знают; наоборот, она любит делать сложные понятия простыми, как, например, в ее презентации «Глубокое обучение это нетрудно, даю слово».
Ее личная жизнь тоже впечатляет у нее прекрасный яркий дом в Сиэттле, где она живет со своей подругой, сыном, двумя собаками и тремя кошками. Надеюсь, однажды она приютит соавтора, чтобы заполнить немного оставшегося места. Она со своей подругой Хизер даже провели презентацию перед аудиторией в тысячу человек об их опыте в использовании R для развертывания моделей машинного обучения в производство T-Mobile. А еще у них, пожалуй, самая милая история знакомства: они встретились на том самом шоу «Король ботанов», где Хизер также была участницей.
Я очень благодарна Жаклин за этот опыт, ведь она могла бы заработать гораздо больше, занимаясь чем-то гораздо менее утомительным, чем написание этой книги вместе со мной. Надеюсь, что наша работа подтолкнет начинающих дата-сайентистов стать частью сообщества людей, таких же прекрасных, как Жаклин.
Об обложке
Сен-Совер
Рисунок на обложке книги называется «Femme de l'Aragon», или «Арагонская женщина». Иллюстрация позаимствована из книги Жака Грассе де Сен-Совера (17571810) «Костюмы разных стран» (фр. Costumes de Différents Pays), изданной во Франции в 1797 году. Каждая иллюстрация тщательно прорисована и раскрашена вручную. Богатое разнообразие коллекции Сен-Совера ярко отражает то, насколько далекими в культурном плане были города и регионы еще каких-то 200 лет назад. Будучи изолированными, люди говорили на разных языках и диалектах. На улицах городов и деревень по одежде можно было легко определить статус человека, его место жительства и род занятий.
С тех пор манера одеваться сильно изменилась, а разница между регионами, ранее такая заметная, практически исчезла. Сегодня различать жителей разных континентов стало гораздо труднее, не говоря уже о разных городах, регионах или странах. Возможно, мы отказались от культурного многообразия в пользу более разносторонней личной жизни и уж точно в пользу более разнообразной и быстрой технологической жизни.
В то время когда большинство книг о компьютерах так похожи, издательство Manning отмечает изобретательность и инициативность компьютерного бизнеса с помощью книжных обложек, основанных на богатом разнообразии жизни регионов двухсотлетней давности, оживающей благодаря иллюстрациям Грассе де Сен-Совера.
Часть 1
Data Science. С чего начать
Если вы загуглите «как стать специалистом Data Science», перед вами, скорее всего, появится обширный список, содержащий навыки от статистического моделирования до программирования на Python, а также информация об эффективном общении и проведении презентаций. В одной вакансии может описываться роль, схожая с ролью специалиста по статистике, в то время как другой работодатель ищет кого-то с дипломом магистра информатики. Интернет вам предложит различные варианты приобретения нужных навыков от возвращения в университет на магистерскую программу до прохождения учебного курса или практики анализа данных на текущем месте работы. В совокупности все эти способы могут показаться непреодолимыми, особенно для тех, кто еще до конца даже не определился с решением стать дата-сайентистом.