Пять главных навыков хорошего data scientist, которым не учат в книгах
О том, какие навыки на самом деле нужны аналитикам данных и специалистам по машинному обучению, — взгляд основателя компаний InsideDNA и Skinomica, ранее — ведущего специалиста Booking.com Анны Костиковой.
1515 показов
12K12K открытий
Анна, спасибо за статью!
По-моему, лучше, когда DS не является ведомым, не ждёт указаний от менеджмента, чтобы потом покритиковать его задачи в стиле «Чтобы что?». DS сам должен искать возможности для роста бизнеса и помогать менеджеру определить приоритеты для инвестиций времени и ресурсов.
Чтобы не бежать быстро в неверном направлении DS нужно больше времени уделять стратегии, пониманию цели.
Полезно ставить для себя вопросы о том, как вырасти в разы, а не на проценты. Это заставляет отбросить старые шаблоны и мыслить по-другому. Здесь важны: кругозор, жизненный опыт, логика, фантазия. Фантазия чрезвычайно важна, при этом её можно развивать.
Да, это повышает требования к DS. Но вы и так указали ownership, выше уже некуда.