Data Science для карьериста. Жаклин Нолис
Читать онлайн книгу.
Планируя повышение, вы должны убедить своего руководителя, что готовы перейти на следующий уровень, и, если повезет, он сможет получить одобрение для вашей кандидатуры. С другой стороны, если команда будет расти, вы быстро станете в ней старшим.
Сотрудников группы Data Science знают хорошо, потому что они делают отчеты и модели для других отделов компании (маркетинг, цепочка поставок, обслуживание клиентов). Команда пользуется уважением в компании и дружит с другими подразделениями. У дата-сайентистов HandbagLOVE гораздо больше полномочий, чем в других компаниях, из-за размера команды и ее влияния внутри организации. Их встречи с руководителями высшего звена на важных переговорах – обычное дело.
2.2.2. Технология: устаревшие методы, которые начинают меняться
В разговорах о технологиях в HandbagLOVE вы часто слышите фразу: «Ну, мы всегда так делали». Данные о заказах и клиентах хранятся в базе данных Oracle, которая напрямую связана с кассовым аппаратом и за 20 лет ни разу не менялась. Система вышла за пределы своих возможностей и претерпела множество изменений. Тем не менее она все еще работает. Другие данные также собираются и хранятся в центральной базе: информация с веб-сайта, центра обслуживания клиентов, рекламных акций и маркетинговых рассылок. Все эти серверы, которые обслуживает ИТ-команда, располагаются локально (on-prem), а не в облаке.
Когда все данные хранятся на одном большом сервере, можно свободно подключаться и объединять их как угодно. И хотя иногда запрос занимает вечность или перегружает систему, обходными путями обычно получается найти рабочий способ. Большинство аналитических операций выполняется на ноутбуке. Более мощный компьютер для обучения моделей получить непросто. У компании нет стека технологий для машинного обучения, потому что нет МО как такового.
2.2.3. Плюсы и минусы HandbagLOVE
Как сотрудник HandbagLOVE вы очень влиятельны и можете делать все, что считаете нужным. Можно предложить создать модель пожизненной ценности клиента, построить ее и использовать в компании и при этом не просить разрешения у кучи людей. Такую свободу дает сочетание размера компании и новизны сферы Data Science. И она того стоит: перед вами открываются невероятные возможности для принятия лучших, на ваш взгляд, решений. С другой стороны, вокруг не так много людей, к кому можно обратиться за помощью. Вы сами несете ответственность за то, чтобы все работало, а также за последствия в случае неудачи.
Стек технологий устарел, и вам придется потратить много времени на поиск обходных решений, что, безусловно, не очень практично. Возможно, вы захотите использовать более новый способ хранения данных или запуска моделей, но не получите технической поддержки. Если вы не можете создать какую-либо новую технологию самостоятельно, вам придется обходиться без нее.
Заработная плата будет ниже, чем в более крупных компаниях, особенно в технологических. У HandbagLOVE просто нет денег, чтобы платить за анализ данных. Кроме того, компания в любом случае не ищет лучших из лучших – ей просто нужны люди,