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».
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».