О книге

Книга «Data Science для карьериста» поможет вам войти в сферу DS и стать профессионалом. В ней рассказывается том, кто такие дата-сайентисты, как получить необходимые навыки и какие шаги нужно предпринять, чтобы устроиться на работу. После трудоустройства эта книга поможет вам понять, как развиваться в своей должности и стать в итоге частью сообщества Data Science, а также дорасти до уровня старшего специалиста. Прочитав ее, вы станете уверенно смотреть на предстоящий карьерный путь.

Для кого эта книга

Эта книга предназначена для людей, которые еще не начали работать в Data Science, но в перспективе рассматривают такую возможность, а также для тех, кто только начал трудиться в этой сфере. Начинающие специалисты получат навыки, которые необходимы, чтобы стать дата-сайентистами, а джуниоры узнают, как повысить свою экспертность. Многие темы в книге вроде прохождения интервью и обсуждения оффера – это полезные ресурсы, к которым стоит возвращаться на любом этапе карьерного пути.

Структура книги

Эта книга разбита на четыре части, посвященные этапам, которые проходит начинающий дата-сайентист. В первой части книги, «Data Science. С чего начать», рассказывается о том, что такое DS и какие навыки нужны для работы в этой сфере:

• В главе 1 вы узнаете о функциях дата-сайентиста, а также о различных должностях с аналогичным названием.

• В главе 2 представлено пять примеров компаний, в которых трудятся дата-сайентисты, и показано, как культура и тип каждой из них влияют на работу.

• Глава 3 описывает различные пути, которые можно выбрать для получения важных для дата-сайентиста навыков.

• 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».

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 (1757–1810) «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