Data Science для карьериста, Нолис Ж., Робинсон Э., 2021

Data Science для карьериста, Нолис Ж., Робинсон Э., 2021.
 
Все мы хотим построить успешную карьеру. Как найти ключ к долгосрочному успеху в Data Science ? Для этого понадобятся не только технические ноу-хау, но и правильные «мягкие навыки». Лишь объединив оба этих компонента, можно стать востребованным специалистом.Узнайте, как получить первую работу в Data Science и превратиться в ценного сотрудника высокого уровня! Четкие и простые инструкции научат вас составлять потрясающие резюме и легко проходить самые сложные интервью. Data Science стремительно меняется, поэтому поддерживать стабильную работу проектов, адаптировать их к потребностям компании и работать со сложными стейкхолдерами не так уж и легко. Опытные дата-сайентисты делятся идеями, которые помогут реализовать ваши ожидания, справиться с неудачами и спланировать карьерный путь.




Что такое Data Science?
«Самая сексуальная работа XXI века», «Лучшая работа в Америке»... Дата‑сайентист — должность, названия которой даже не существовало до 2008 года, теперь является одной из самых востребованных среди соискателей, а работодатели не могут найти достаточное число подобных сотрудников. У такого ажиотажа есть веская причина: Data Science — это быстро развивающаяся область, медианная базовая зарплата специалистов которой в США в 2019 году составила более $100 000 (http://mng.bz/XpMp). В хорошей компании дата‑сайентисты пользуются большой автономией и постоянно изучают что‑то новое. Они используют свои знания для решения серьезных задач: например, работают с врачами во время испытаний лекарственных препаратов, помогают спортивной команде в подборе новобранцев или изменяют модель ценообразования для бизнеса по производству виджетов. Наконец, в главе 3 мы поговорим о том, что универсального способа стать дата‑сайентистом нет. В эту сферу приходят люди с разным образованием, поэтому вы не ограничены своей бакалаврской специальностью.

Оглавление.
Часть 1.Data Science. С чего начать.
Часть 2.Как попасть в Data Science.
Часть 3.Осваиваемся в Data Science.
Часть 4.Как подняться по карьерной лестнице в Data Science.
Эпилог.
Приложение. Вопросы интервью.

Купить .








Теги: Нолис :: Робинсон :: сайентисты :: карьера :: стейхолдеры