Эмили Робинсон - Data Science для карьериста

Инженера по машинному обучению могут попросить создать модель МО, которая может в реальном времени прогнозировать вероятность оформления онлайн-заказа. Он должен будет найти архивные данные в компании, обучить на них модель МО, преобразовать ее в API, а затем развернуть API, чтобы веб-сайт мог запускать модель. Если по какой-либо причине эта модель перестанет работать, для решения проблемы пригласят инженера по машинному обучению.

Короткое правило: инженер по машинному обучению создает модели, которые работают непрерывно .

Специалист по принятию решений превращает необработанные данные компании в информацию, которая помогает руководству определяться с дальнейшими действиями. Для этой работы нужно хорошо владеть различными математическими и статистическими методами и процессами принятия бизнес-решений. Кроме того, специалисты по принятию решений должны уметь создавать убедительные визуализации и таблицы, чтобы люди, не имеющие технических знаний, понимали их анализ. Хотя они много программируют, обычно их код одноразовый – он нужен только для конкретного анализа. Поэтому неэффективный или сложный в поддержке код просто сходит им с рук.

Специалист по принятию решений должен понимать потребности других людей в компании и находить способы выдавать нужную информацию. Например, директор по маркетингу может попросить его помочь определить, какие типы продуктов следует выделить в праздничном каталоге компании. Специалист по принятию решений может исследовать, какие продукты хорошо продавались и без каталога, договориться с командой по user research о проведении опроса и использовать принципы поведенческой психологии, чтобы провести анализ и предложить подходящие варианты. Результатом, скорее всего, будет презентация или отчет PowerPoint, который будет представлен продакт-менеджерам, вице-президентам и другим бизнесменам.

Специалист по принятию решений часто использует знания в области статистики, чтобы помочь компании делать выбор в условиях неопределенности. Например, он может отвечать за управление системой экспериментальной аналитики в компании. Многие компании проводят онлайн-эксперименты или A/B-тестирование, чтобы оценить эффективность изменений. Это изменение может быть простым, например добавление новой кнопки, или сложным, включающим изменение системы ранжирования результатов поиска или полное изменение дизайна страницы. Во время A/B-тестирования посетителям случайным образом предлагается одно из двух или нескольких условий, например контрольная группа использует старую версию домашней страницы, а экспериментальная – новую версию. По окончании эксперимента действия посетителей из двух групп сравнивают между собой.

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.