Оглавление
- Предисловие
- Благодарности
- О книге
- Для кого эта книга
- Структура книги
- От издательства
- Об авторах
- Эмили Робинсон
- Жаклин Нолис
- Об обложке
- Часть 1. Data Science. С чего начать
- 1. Что такое Data Science?
- 1.1. Что такое Data Science?
- 1.1.1. Математика/статистика
- 1.1.2. Базы данных и программирование
- 1.1.3. Понимание бизнеса
- 1.2. Различные типы вакансий в Data Science
- 1.2.1. Аналитики
- 1.2.2. Машинное обучение
- 1.2.3. Теория принятия решений
- 1.2.4. Смежные специальности
- 1.3. Выбор пути
- 1.4. Интервью с Робертом Чангом, дата-сайентистом из Airbnb
- Итоги
- 2. Типы компаний в Data Science
- 2.1. КИТк: крупная информационно-технологическая компания
- 2.1.1. Команда: одна из многих в КИТк
- 2.1.2. Технология: продвинутая, но неупорядоченная
- 2.1.3. Плюсы и минусы КИТк
- 2.2. HandbagLOVE: устоявшийся ритейлер
- 2.2.1. Команда: небольшая группа, стремящаяся к росту
- 2.2.2. Технология: устаревшие методы, которые начинают меняться
- 2.2.3. Плюсы и минусы HandbagLOVE
- 2.3. Seg-Metra: стартап на ранней стадии
- 2.3.1. Команда (какая еще команда?)
- 2.3.2. Технология: передовые методы, собранные воедино
- Конец ознакомительного фрагмента
- Главная
- Жаклин Нолис
- 📚 Книги
- Data Science для карьериста
- Читать фрагмент
- 2.2.3. Плюсы и минусы HandbagLOVE2.2.3. Плюсы и минусы HandbagLOVE
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, которые умеют делать базовые вещи. При этом зарплата не будет совсем уж низкой: безусловно, она будет намного выше, чем у большинства сотрудников с тем же сроком работы.
HandbagLOVE подходит для дата-сайентистов, которым нравится принимать собственные решения, но при этом не нужны передовые технологии. Если вы не против использовать стандартные статистические методы и составлять рутинные отчеты, HandbagLOVE станет хорошим местом для развития карьеры. Если же вы хотите связаться с новейшими технологиями МО, то таких проектов будет крайне мало; кроме того, в компании практически не будет людей, которые поймут хоть что-то из того, о чем вы говорите.