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
Если компания предоставляет услуги по подписке, то где хранятся данные? Что произойдет, если кто-то изменит свою подписку? Обновляется ли строка этого пользователя или в таблицу добавляется еще одна? Нужно ли вам исправить какие-либо ошибки или несоответствия в данных? Если вы не знаете всего этого, вы не сможете дать точный ответ на такой простой вопрос, как: «Сколько у нас было подписчиков на 2 марта 2019 года?»
Понимание бизнеса также помогает задавать правильные вопросы. Когда стейкхолдер спрашивает вас, что делать дальше, вероятно, он имеет в виду: «Почему у нас нет больше денег?» Для ответа приходится задавать встречные вопросы.
Исчезнет ли Data Science?
В основе вопроса о том, что будет с Data Science через пару десятилетий, лежат две основные проблемы: автоматизация и перенасыщение рынка труда.
Некоторые этапы процесса обработки данных действительно можно автоматизировать. Автоматическое машинное обучение (AutoML) может сравнивать производительность различных моделей и выполнять определенные части подготовки данных (например, масштабирование переменных). Но эти задачи – лишь малая часть большого процесса. Например, данные часто нужно создавать самостоятельно, поскольку идеально чистыми они бывают очень редко.
Что касается пузыря на рынке труда, то хорошим сравнением может послужить разработка программного обеспечения в 1980-х годах. По мере того как компьютеры становились дешевле, быстрее и популярнее, возникали опасения, что вскоре эти машины смогут выполнять все и программисты перестанут быть востребованными.
Мы полагаем, что в Data Science появится больше специализаций, что может привести к исчезновению самого понятия «дата-сайентист».





