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

      Если вы загуглите «как стать специалистом Data Science», перед вами, скорее всего, появится обширный список, содержащий навыки от статистического моделирования до программирования на Python, а также информация об эффективном общении и проведении презентаций. В одной вакансии может описываться роль, схожая с ролью специалиста по статистике, в то время как другой работодатель ищет кого-то с дипломом магистра информатики. Интернет вам предложит различные варианты приобретения нужных навыков – от возвращения в университет на магистерскую программу до прохождения учебного курса или практики анализа данных на текущем месте работы. В совокупности все эти способы могут показаться непреодолимыми, особенно для тех, кто еще до конца даже не определился с решением стать дата-сайентистом.

      Для вас есть хорошая новость: не существует ни одного специалиста по Data Science, который обладал бы всеми этими навыками. У дата-сайентистов есть общий фундамент знаний, но каждый из них специализируется в конкретной области, причем настолько, что многие не смогут поменяться обязанностями. Первая часть этой книги призвана помочь вам разобраться во всех этих специализациях и в том, как принимать наилучшие решения для старта вашей карьеры. К концу у вас будет понимание того, как начать поиск работы.

      В главе 1 раскрываются основы работы в Data Science, включая описание необходимых навыков и различных специализаций. В главе 2 подробно рассказывается о роли дата-сайентиста и о пяти типах компаний – это поможет вам лучше понять, на что будет похожа реальная работа. В главе 3 описываются различные пути приобретения навыков, а также преимущества и недостатки каждого из них. Из главы 4 вы узнаете, как создать портфолио как для практического опыта, так и для потенциальных работодателей.

      1. Что такое Data Science?

      В этой главе

      • Три основных направления Data Science.

      • Разные типы должностей в области Data Science.