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
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».
Работа с Эмили над этой книгой была сплошным удовольствием. Она очень заботится о трудностях младших специалистов по работе с данными, а еще у нее есть способность четко выделять важное. Она всегда качественно выполняет свою работу и каким-то образом умудряется одновременно писать статьи в блогах. Наблюдая за ней на других конференциях и общественных мероприятиях, я видела, как она общалась со многими дата-сайентистами, каждый из которых чувствовал себя с ней комфортно. Она также является экспертом в области A/B-тестирования и экспериментирования, хотя ясно, что для нее это просто временный этап. При желании она могла бы взять любую другую область DS и стать в ней экспертом.
Единственное, что меня расстраивает, так это то, что я пишу эти слова о ней на финальном этапе создания книги, и, как только мы закончим, возможность сотрудничать с Эмили появится уже у кого-то другого.