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
- 2.3. Seg-Metra: стартап на ранней стадии2.3. Seg-Metra: стартап на ранней стадии
2.3. Seg-Metra: стартап на ранней стадии
• Похожа на: тысячи неудачных стартапов, о которых вы даже не слышали.
• Возраст компании: 3 года.
• Количество сотрудников: 50.
Seg-Metra – молодая компания, чей продукт помогает клиентам оптимизировать веб-сайты с помощью кастомизации уникальных сегментов плкупателей. В начале своей короткой истории Seg-Metra привлекла нескольких известных клиентов к использованию своих технологий и благодаря этому смогла получить больше финансирования от венчурных капиталистов. Теперь, имея миллионы долларов, компания хочет быстро увеличить размеры и улучшить продукт.
Самое крупное усовершенствование, которое основатели компании предлагали инвесторам, – добавление в продукт базовых методов машинного обучения, что было представлено как «передовой ИИ». Получив новое финансирование, основатели компании ищут инженеров МО для реализации задуманного. Им также нужны специалисты по принятию решений для составления отчетности об использовании продукта, чтобы лучше понять, как его оптимизировать.