Вы уже сделали первый шаг в деле изучения науки о данных, прочитав эту книгу. Но здесь важно подчеркнуть, что это может быть только первым шагом. Одной книги никогда не бывает достаточно – да и не должно быть!
Вот что вы должны сделать, прежде чем подать свое первое заявление о приеме на работу.
1. Дайте себе (больше) времени, чтобы узнать свое ремесло
Осознав, насколько высок спрос на науку о данных, университеты начали обучение студентов по таким специальностям, как «магистр наук в области прогностической аналитики (онлайн-курс)» (Северо-Западный университет), «бизнес-аналитика и социальные сети» (Университет Брунеля), «вычислительная статистика и машинное обучение» (Университетский колледж Лондона).
Если честно, я считаю, что нет большого смысла в получении таких дипломов. Помимо финансовых издержек, связанных с обучением, есть еще одна проблема: эта дисциплина очень быстро стареет. Разработка новой учебной программы в университете может занять более шести месяцев. К тому времени, когда курс пройдет через все бюрократические препоны, сама наука, вероятно, уже уйдет дальше[71].
Более того, практически всю информацию, необходимую для овладения наукой о данных, можно найти в интернете. Многие практикующие аналитики данных (включая меня) ведут онлайн-курсы, и с их помощью вы можете научиться не только теории, но и практическому применению своих знаний. Это, на мой взгляд, сейчас более разумный вариант. Но важно не терять бдительность при выборе преподавателя: в наш демократический век интернета любой и каждый может создать собственный курс. А вот найдя правильного руководителя, вы получите открытый доступ к информации, которая будут обновляться по мере того, как новые методы станут доступными, а старые практики уйдут в небытие.
2. Важно не то, что вы знаете, а то, как применяете знания
Как вы думаете, что было самым мощным инструментом в начале моей карьеры? Программирование? Tableau? Реляционные базы данных? Выборка Томпсона?
Вы удивитесь, узнав, что я имею в виду программу PowerPoint, но именно так и было. Этот простой инструмент изменил для меня всё. Из всех сложных программных пакетов и алгоритмов, которые я использовал, PowerPoint оказала на меня наибольшее влияние, и в значительной степени благодаря ей я получил свою самую заметную должность. Как я уже сказал в главе 9, есть много талантливых жонглеров числами, но аналитики данных, способные эффективно донести свои идеи, встречаются редко.