Эмили Робинсон - Data Science для карьериста

Специалист по принятию решений должен понимать потребности других людей в компании и находить способы выдавать нужную информацию. Например, директор по маркетингу может попросить его помочь определить, какие типы продуктов следует выделить в праздничном каталоге компании. Специалист по принятию решений может исследовать, какие продукты хорошо продавались и без каталога, договориться с командой по user research о проведении опроса и использовать принципы поведенческой психологии, чтобы провести анализ и предложить подходящие варианты. Результатом, скорее всего, будет презентация или отчет PowerPoint, который будет представлен продакт-менеджерам, вице-президентам и другим бизнесменам.

Специалист по принятию решений часто использует знания в области статистики, чтобы помочь компании делать выбор в условиях неопределенности. Например, он может отвечать за управление системой экспериментальной аналитики в компании. Многие компании проводят онлайн-эксперименты или A/B-тестирование, чтобы оценить эффективность изменений. Это изменение может быть простым, например добавление новой кнопки, или сложным, включающим изменение системы ранжирования результатов поиска или полное изменение дизайна страницы. Во время A/B-тестирования посетителям случайным образом предлагается одно из двух или нескольких условий, например контрольная группа использует старую версию домашней страницы, а экспериментальная – новую версию. По окончании эксперимента действия посетителей из двух групп сравнивают между собой.

Из-за случайности показатели в контрольной и экспериментальной группах редко совпадают. Предположим, вы подбрасываете две монеты и одна выпадает орлом 52 раза из 100, а другая – 49 раз из 100. Можете ли вы сделать вывод, что первая монета имеет склонность выпадать орлом? Конечно, нет! Но бизнес-партнер может посмотреть на эксперимент, увидеть, что коэффициент конверсии составляет 5,4 % в контрольной группе и 5,6 % в экспериментальной, и объявить последнюю успешной. Специалист по принятию решений помогает интерпретировать данные, применять передовые методы разработки экспериментов и так далее.

Короткое правило: специалист по принятию решений создает анализ, на основе которого дает рекомендации .

Хотя три специализации, о которых мы писали в предыдущих разделах, – это основа работы в Data Science, также бывает несколько других отдельных должностей, которые выходят за рамки этих категорий. Мы перечислим их здесь, потому что разбираться в существующих направлениях полезно и, возможно, вам предстоит сотрудничество с такими специалистами. Тем не менее если вы бы хотели заниматься чем-то из нижеописанного, эта книга может быть для вас менее актуальной.

Бизнес-аналитик

Бизнес-аналитик занимается чем-то похожим на работу аналитика, но, как правило, использует меньше статистических знаний и навыков программирования. Его инструментом, вероятнее всего, будет Excel, а не Python, и он может вообще не создавать статистические модели. Хотя его функция аналогична функции аналитика, он выдает менее сложные результаты, поскольку используемые им программные средства и методы ограничены.

Если вы хотите заниматься машинным обучением, программированием или применением статистических методов, должность бизнес-аналитика может вас разочаровать, потому что не даст вам этих навыков. Кроме того, эта работа обычно оплачивается хуже, чем должности в Data Science, и считается менее престижной. Но она может стать хорошим стартом на пути к DS, особенно если у вас нет опыта работы с данными в бизнес-среде. Если вы хотите начать с роли бизнес-аналитика и вырасти до дата-сайентиста, ищите вакансии, где говорится о возможности получить необходимые для вас навыки, например в программировании на R или Python.

Инженер данных

Инженер данных занимается хранением данных в БД и обеспечением доступа к ним. Он не составляет отчеты, не проводит анализ и не разрабатывает модели; вместо этого он аккуратно хранит и форматирует данные в хорошо структурированных базах для других специалистов. Инженеру данных могут поручить хранение записей о клиентах в крупномасштабной облачной базе и добавление в нее новых таблиц по запросу.

Инженеры данных существенно отличаются от дата-сайентистов – они даже более редкие и востребованные специалисты. Такой сотрудник может помочь создать серверные компоненты данных внутренней экспериментальной системы компании и обновить поток обработки данных, когда задачи начинают занимать слишком много времени. Другие специалисты разрабатывают и отслеживают пакетные среды и потоковую передачу, управляя данными на всех этапах от сбора до обработки и хранения.

Если вас интересует инженерия данных, вам потребуются глубокие знания в области информатики; многие инженеры данных – это бывшие инженеры-программисты.

Вики Бойкис (Vicki Boykis): дано ли каждому стать дата-сайентистом?

Учитывая весь оптимизм (и большие потенциальные зарплаты, о которых пишут в новостях) в отношении Data Science, легко понять, почему эта сфера дает привлекательные возможности для карьерного роста, особенно если учесть, что диапазон и количество должностей в DS продолжают расти. Однако начинающему специалисту важно иметь реалистичное и детальное представление о том, как будет развиваться рынок Data Science в ближайшую пару лет, и в соответствии с этим корректировать свои решения.

Сегодня на сферу науки о данных влияет несколько основных тенденций. Во-первых, Data Science как область знаний существует уже десять лет и за это время прошла через ранние стадии цикла хайпа: ажиотаж в СМИ, быстрое внедрение и консолидация. Вокруг DS было много шума, ее обсуждали в медиапространстве, внедряли компании Кремниевой долины и не только, и сейчас мы находимся на этапе быстрого развития области в крупных компаниях и стандартизации таких программных средств обработки данных, как Spark и AutoML.

Во-вторых, в результате быстрого развития отрасли возник избыток новых специалистов, пришедших после изучения новых программ в университетах, буткемпах или на онлайн-курсах. Число кандидатов на любую должность в области Data Science, особенно на начальном уровне, выросло с 20 человек на место до 100 или более. Теперь нередко можно увидеть даже 500 резюме на одну вакансию.

В-третьих, стандартизация наборов программных средств, обеспеченность рабочей силой и спрос на специалистов с опытом работы привели к изменениям в порядке распределения рабочих мест и к созданию иерархии должностей и функциональных обязанностей в Data Science. Например, в одной компании дата-сайентист может заниматься созданием моделей, а в другой – главным образом выполнением анализа SQL, что соответствует, скорее, должности аналитика.