На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Data Science для карьериста» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Бизнес-книги, Поиск работы / карьера. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Data Science для карьериста

Автор
Дата выхода
23 сентября 2021
🔍 Загляните за кулисы "Data Science для карьериста" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Data Science для карьериста" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Жаклин Нолис) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Все мы хотим построить успешную карьеру. Как найти ключ к долгосрочному успеху в Data Science? Для этого понадобятся не только технические ноу-хау, но и правильные «мягкие навыки». Лишь объединив оба этих компонента, можно стать востребованным специалистом.Узнайте, как получить первую работу в Data Science и превратиться в ценного сотрудника высокого уровня! Четкие и простые инструкции научат вас составлять потрясающие резюме и легко проходить самые сложные интервью. Data Science стремительно меняется, поэтому поддерживать стабильную работу проектов, адаптировать их к потребностям компании и работать со сложными стейкхолдерами не так уж и легко. Опытные дата-сайентисты делятся идеями, которые помогут реализовать ваши ожидания, справиться с неудачами и спланировать карьерный путь.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет.
📚 Читайте "Data Science для карьериста" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Data Science для карьериста", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
В части 2 мы покажем, как составить сопроводительное письмо и резюме, с которыми вас точно пригласят на собеседование, и расскажем, как создать сеть контактов для получения рекомендации. Мы также рассмотрим стратегии переговоров, которые, как показывают исследования, позволят вам получить наилучшие условия оффера.
Как дата-сайентисту вам необходимо будет разрабатывать методы анализа, взаимодействовать со стейкхолдерами и, возможно, даже участвовать в развертывании модели в производство. Часть 3 поможет понять, как устроены все эти процессы и как можно самому настроиться на успех.
Однако прежде, чем начать этот путь, вы должны разобраться в том, кто такие дата-сайентисты и какую работу они выполняют.
1.1. Что такое Data Science?
Data Science (DS) – это практика использования данных, с помощью которой можно попытаться понять и решить реальные задачи. Эта концепция не нова; люди анализируют объемы и тенденции продаж с тех пор, как изобрели ноль. Однако за последнее десятилетие нам стало доступно экспоненциально большее количество данных, чем прежде.
Например, если розничная компания не может определиться с местом для нового магазина, она может пригласить дата-сайентиста для проведения соответствующего анализа. Он соберет статистические данные об адресах доставки онлайн-заказов, чтобы понять, где находится потребительский спрос. Специалист также может совмещать выводы о местонахождении клиентов с информацией о демографической ситуации и доходах в этих местах на основании данных переписи населения.





