Читать книгу Data Science для карьериста - Жаклин Нолис - Страница 21

В этой главе

• Типы компаний, нанимающие дата-сайентистов.

• Плюсы и минусы каждого типа компании.

• Комплекты технологий, которые можно увидеть на разных должностях.

Как уже было сказано в главе 1, в Data Science есть много разных специализаций: инженер-исследователь, инженер по машинному обучению, бизнес-аналитик и другие. Ваши рабочие обязанности будут зависеть от должности, а также от компании, в которую вы устроились. Ее размер, возраст, отрасль – все это влияет на типы проектов, сопутствующие технологии и командную культуру. Умение разбираться в архетипах компаний лучше подготовит вас к поиску работы, будь то ваша первая или очередная должность в Data Science.

Цель этой главы – сформировать у вас представление о повседневной работе некоторых стандартных видов компаний. Мы расскажем о пяти вымышленных фирмах, которым нужны дата-сайентисты. Все эти образы основаны на исследованиях и на нашем собственном опыте. Кроме того, они иллюстрируют основные принципы, которые можно широко применять при поиске работы. Хотя абсолютно одинаковых компаний не существует, знания об этих пяти архетипах поможет лучше понять потенциального работодателя.

Описанные нами стереотипы – не истина в последней инстанции, хоть они и основаны на тенденциях, которые мы наблюдаем в этих отраслях. Есть компании, которые вообще не соответствуют этим стереотипам, а еще бывает так, что отдельные команды отличаются по своей культуре и организации от остальной фирмы.

Хотя организации в этой главе вымышленные, все остальное написано настоящими дата-сайентистами, работающими в реальных компаниях!