Data Science для карьериста. Жаклин Нолис
Читать онлайн книгу.
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