1.3. Выбор пути

В главе 3 мы рассмотрим несколько способов обучиться работе с данными, опишем преимущества и недостатки каждого из них, а также дадим несколько советов по выбору пути, подходящего именно вам. На этом этапе было бы неплохо задуматься, в каком направлении Data Science вы хотите специализироваться. Какой опыт у вас уже есть? Мы видели дата-сайентистов, которые в прошлом были инженерами, профессорами психологии, менеджерами по маркетингу, студентами программ статистики и социальными работниками. Часто знания, полученные в других профессиях и академических областях, могут помочь вам лучше справляться с работой в DS. Если вы уже работаете с данными, подумайте, в какой части треугольника вы находитесь. Довольны ли вы текущим положением? Хотите ли переключиться на другой тип работы в Data Science? Смена специализации зачастую вполне доступна.

1.4. Интервью с Робертом Чангом, дата-сайентистом из Airbnb

Роберт Чанг (Robert Chang) – дата-сайентист в Airbnb, который работает над продуктом Airbnb Plus. Ранее он занимался аналитикой продуктов, создавал конвейеры данных и модели, проводил эксперименты в «Команде роста» (Growth team) Twitter. Роберт ведет блог об инженерии данных, дает советы новичкам, а также рассказывает о работе в Airbnb и Twitter на странице https://medium.com/@rchang.

Расскажите о вашем первом опыте в Data Science.

Моей первой работой был анализ данных в The Washington Post. Еще в 2012 году я был готов оставить учебу и уйти в эту сферу, но не знал, чем именно хочу заниматься. Я надеялся стать специалистом по визуализации данных, так как был впечатлен работой в The New York Times. Когда я пошел на ярмарку вакансий в вузе и увидел, что в The Washington Post требуются сотрудники, я наивно предположил, что они, скорее всего, делают то же самое, что и The New York Times. Я подал заявку и получил работу, не особо вдаваясь в детали.

Если вам нужен пример того, как не следует начинать карьеру в Data Science, возьмите мой случай! Я получил работу в надежде заниматься либо визуализацией данных, либо моделированием, но очень быстро понял, что, скорее, выполняю обязанности инженера данных. Бˆольшая часть моих задач заключалась в создании конвейеров ETL (извлечение, преобразование, загрузка), повторном запуске скриптов SQL и попытках обеспечить запуск отчетов, чтобы можно было представлять ключевые показатели руководству. Тогда я пережил это очень болезненно; я понял, что то, чем мне хотелось заниматься, не соответствовало тому, что было нужно компании, и в конце концов уволился.

Но в последующие годы работы в Twitter и Airbnb я понял, что столкнулся с нормой, а не исключением. При работе с данными их нужно наращивать слой за слоем. Моника Рогати (Monica Rogati) опубликовала знаменитую статью об иерархии потребностей Data Science, попав в самую точку (http://mng.bz/ad0o). Но в то время мне не хватало опыта, чтобы оценить, как в действительности устроена работа в этой сфере.

На что следует обращать внимание при поиске работы в Data Science?

При поиске вакансий вам следует обращать внимание на состоянии инфраструктуры данных в компании. Если вы устроитесь в организацию, где куча сырых данных даже не размещена в хранилище, то уйдут месяцы или даже годы, прежде чем вы займетесь чем-то интересным вроде аналитики, экспериментов или машинного обучения. Если вы на такое не рассчитываете, то этап развития компании совершенно не будет соответствовать тому вкладу, который вы хотите внести в организацию.

Чтобы оценить ситуацию, можно задать вопросы вроде: «Есть ли у вас команда по созданию инфраструктуры данных?», «Как давно она создана?», «На что похож стек данных?», «Есть ли у вас команда дата-инженеров?», «Как они взаимодействуют с дата-сайентистами?», «Есть ли у вас процесс инструментального анализа логов, построения таблиц данных и помещения их в хранилище при создании нового продукта?» Если всего этого нет, вы станете частью команды, создающей все с нуля; приготовьтесь потратить на это немало времени.

Второе, на что нужно обращать внимание, – это люди. Особенно присмотритесь к трем типам сотрудников. Полагаю, вы не хотите быть первым дата-сайентистом в компании. Тогда вам следует искать команду с опытным руководителем. Он знает, как создать и поддерживать хорошую инфраструктуру и процессы, чтобы работа специалистов была эффективной. Также ищите менеджера, который поддерживает постоянное обучение. Наконец, очень важно, особенно для новичков, работать с техническим руководителем проекта или старшим специалистом по данным, у которого много практического опыта. Именно этот человек помогает вам лучше всего справиться с ежедневными задачами.

Какие навыки нужны дата-сайентисту?

Я думаю, это зависит от того, на какую должность вы претендуете и чего от вас ожидает работодатель. Престижные компании, как правило, задают высокую планку – иногда необоснованно высокую, ведь к ним выстраивается очередь из желающих. Обычно они ищут «единорогов» – тех, кто работает с R или Python, а также отлично разбирается в инженерии данных, проектировании экспериментов, создании конвейеров ETL и моделей с последующим внедрением в производство. Очень уж много требований к кандидатам! Хотя со временем вы можете освоить все эти полезные навыки, не думаю, что они так уж нужны для начала работы в отрасли.

Если вы знаете R или Python и немножко SQL, это уже довольно неплохо для старта. Здорово, если вы можете выучить что-то наперед в целях карьеры, но мне кажется, что это необязательно. Гораздо важнее в принципе любить учиться. У ведущих технологических компаний могут быть более высокие требования, но они нужны скорее не для работы, а для того, чтобы выделить вас среди остальных. Следует различать основные навыки, необходимые для начала карьеры в Data Science, и те, которые неплохо бы иметь сотрудникам топовых компаний.

Итоги

• Набор навыков в Data Science зависит от людей и должностей. Хотя некоторые знания являются фундаментальными, специалисты по работе с данными не обязательно должны быть экспертами во всех смежных областях.

• У работы в Data Science разные направления: предоставление правильных, очищенных данных стейкхолдерам (аналитика), развертывание моделей МО в производство (машинное обучение) и использование данных для принятия решений (теория принятия решений).

2. Типы компаний в Data Science

В этой главе

• Типы компаний, нанимающие дата-сайентистов.

• Плюсы и минусы каждого типа компании.

• Комплекты технологий, которые можно увидеть на разных должностях.

Как уже было сказано в главе 1, в Data Science есть много разных специализаций: инженер-исследователь, инженер по машинному обучению, бизнес-аналитик и другие. Ваши рабочие обязанности будут зависеть от должности, а также от компании, в которую вы устроились. Ее размер, возраст, отрасль – все это влияет на типы проектов, сопутствующие технологии и командную культуру. Умение разбираться в архетипах компаний лучше подготовит вас к поиску работы, будь то ваша первая или очередная должность в Data Science.

Цель этой главы – сформировать у вас представление о повседневной работе некоторых стандартных видов компаний. Мы расскажем о пяти вымышленных фирмах, которым нужны дата-сайентисты. Все эти образы основаны на исследованиях и на нашем собственном опыте. Кроме того, они иллюстрируют основные принципы, которые можно широко применять при поиске работы. Хотя абсолютно одинаковых компаний не существует, знания об этих пяти архетипах поможет лучше понять потенциального работодателя.

Описанные нами стереотипы – не истина в последней инстанции, хоть они и основаны на тенденциях, которые мы наблюдаем в этих отраслях. Есть компании, которые вообще не соответствуют этим стереотипам, а еще бывает так, что отдельные команды отличаются по своей культуре и организации от остальной фирмы.

Хотя организации в этой главе вымышленные, все остальное написано настоящими дата-сайентистами, работающими в реальных компаниях!

2.1. КИТк: крупная информационно-технологическая компания

• Похожа на: Google, Facebook и Microsoft.

• Возраст компании: 20 лет.

• Количество сотрудников: 80 000.

КИТк – влиятельная технологическая компания, продающая облачные сервисы и специализированное ПО для повышения производительности – текстовые редакторы, серверное оборудование и бесчисленное количество разовых бизнес-решений. Свое огромное состояние компания использует для финансирования необычных проектов в области исследований и разработок (НИОКР), таких как беспилотные скутеры и технологии виртуальной реальности (VR). Об их исследованиях говорят в новостях, а большинство технических сотрудников – это инженеры, которые постепенно совершенствуют уже имеющиеся продукты, добавляют дополнительные функции, улучшают пользовательский интерфейс и запускают новые версии.

2.1.1. Команда: одна из многих в КИТк

В КИТк около тысячи дата-сайентистов. Они собраны в команды, каждая из которых поддерживает свой продукт или подразделение. Кроме того, специалиста могут направить в отдел другого профиля для всесторонней поддержки. Например, у команд проектировщиков VR-шлемов, маркетологов, специалистов по продвижению VR-шлемов и менеджеров цепочек поставок есть свой дата-сайентист.

Если бы вы стали членом одной из этих команд по анализу данных, то быстро бы адаптировались. В крупных организациях новых сотрудников нанимают ежедневно, поэтому в компании должны быть стандартные процессы выдачи ноутбука и обеспечения доступа к данным. Также сотрудников обучают работать со специализированным ПО. В команде вам поручат заниматься анализом данных для конкретной области. Это может быть создание отчетов и диаграмм, которые помогут менеджерам обосновать бюджеты проектов. Вам также могут поручить построение моделей МО – они передаются разработчикам для запуска ПО в продакшен.