Data Science для карьериста - стр. 18

Из-за случайности показатели в контрольной и экспериментальной группах редко совпадают. Предположим, вы подбрасываете две монеты и одна выпадает орлом 52 раза из 100, а другая – 49 раз из 100. Можете ли вы сделать вывод, что первая монета имеет склонность выпадать орлом? Конечно, нет! Но бизнес-партнер может посмотреть на эксперимент, увидеть, что коэффициент конверсии составляет 5,4 % в контрольной группе и 5,6 % в экспериментальной, и объявить последнюю успешной. Специалист по принятию решений помогает интерпретировать данные, применять передовые методы разработки экспериментов и так далее.

Короткое правило: специалист по принятию решений создает анализ, на основе которого дает рекомендации.

Хотя три специализации, о которых мы писали в предыдущих разделах, – это основа работы в Data Science, также бывает несколько других отдельных должностей, которые выходят за рамки этих категорий. Мы перечислим их здесь, потому что разбираться в существующих направлениях полезно и, возможно, вам предстоит сотрудничество с такими специалистами. Тем не менее если вы бы хотели заниматься чем-то из нижеописанного, эта книга может быть для вас менее актуальной.

Бизнес-аналитик

Бизнес-аналитик занимается чем-то похожим на работу аналитика, но, как правило, использует меньше статистических знаний и навыков программирования. Его инструментом, вероятнее всего, будет Excel, а не Python, и он может вообще не создавать статистические модели. Хотя его функция аналогична функции аналитика, он выдает менее сложные результаты, поскольку используемые им программные средства и методы ограничены.

Если вы хотите заниматься машинным обучением, программированием или применением статистических методов, должность бизнес-аналитика может вас разочаровать, потому что не даст вам этих навыков. Кроме того, эта работа обычно оплачивается хуже, чем должности в Data Science, и считается менее престижной. Но она может стать хорошим стартом на пути к DS, особенно если у вас нет опыта работы с данными в бизнес-среде. Если вы хотите начать с роли бизнес-аналитика и вырасти до дата-сайентиста, ищите вакансии, где говорится о возможности получить необходимые для вас навыки, например в программировании на R или Python.

Инженер данных

Инженер данных занимается хранением данных в БД и обеспечением доступа к ним. Он не составляет отчеты, не проводит анализ и не разрабатывает модели; вместо этого он аккуратно хранит и форматирует данные в хорошо структурированных базах для других специалистов. Инженеру данных могут поручить хранение записей о клиентах в крупномасштабной облачной базе и добавление в нее новых таблиц по запросу.