Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт - Алекс Дж. Гатман

Мишель – специалист по маркетингу, которая работает бок о бок с аналитиком данных. Она разрабатывает маркетинговые инициативы, а ее коллега собирает данные и измеряет влияние, оказываемое этими инициативами. Мишель считает, что их работа должна быть более инновационной, но не может донести до коллеги свои потребности в данных и их анализе. Общение между ними затруднено. Она поискала в Google некоторые специальные термины (машинное обучение и прогностическая аналитика), но в большинстве найденных ею статей использовались чрезмерно технические определения, неразборчивый компьютерный код, реклама аналитического программного обеспечения или консультационных услуг. В результате поисков она почувствовала еще большую тревогу и растерянность, чем раньше.

Даг имеет докторскую степень в области наук о жизни и работает в отделе исследований и разработок крупной корпорации. Скептик по натуре, он задается вопросом о том, не является ли шумиха вокруг данных очередным хайпом. Однако Даг старается не демонстрировать свой скептицизм на рабочем месте (особенно в присутствии нового директора, который носит футболку с надписью «Данные – это новая нефть»), поскольку не хочет, чтобы его считали дата-луддитом. В то же время он чувствует себя не у дел и решает узнать, из-за чего весь этот шум.

Реджина – топ-менеджер компании и хорошо осведомлена о последних тенденциях в области науки о данных. Она курирует новое подразделение своей компании, занимающееся наукой о данных, и регулярно взаимодействует со старшими дата-сайентистами. Реджина доверяет своим специалистам, но ей хотелось бы иметь более глубокое понимание сути их деятельности, потому что ей часто приходится представлять и отстаивать результаты работы своей команды перед советом директоров компании. Реджине также поручена проверка нового технологического программного обеспечения. Она подозревает, что некоторые заявления поставщиков относительно «искусственного интеллекта» слишком хороши, чтобы быть правдой, и хочет получить дополнительные технические знания, чтобы отделить маркетинговые заявления от реальности.

Нельсон руководит работой трех дата-сайентистов в рамках своей новой должности. Будучи специалистом по компьютерным наукам, он знает, как писать программы и работать с данными, но плохо разбирается в статистике (поскольку прошел в колледже только один курс) и машинном обучении. Учитывая наличие технического образования, он хочет и может разобраться в деталях, но просто не находит на это времени. Руководство также побуждает его команду «больше заниматься машинным обучением», но на данный момент это кажется ей волшебным черным ящиком. Нельсон приступает к поиску материала, который поможет ему завоевать доверие команды и понять, какие проблемы можно решить с помощью машинного обучения, а какие – нет.

Джордж – менеджер среднего звена, читает последние деловые статьи об искусственном интеллекте и рассылает понравившиеся вверх и вниз по своей цепочке управления, как доказательство своей технической подкованности. Однако в зале заседаний он предпочитает «прислушиваться к своей интуиции». Джорджу нравится, когда его дата-сайентисты представляют ему цифры с помощью одного или двух слайдов. Когда результаты анализа согласуются с тем, что подсказала его интуиция, прежде чем он заказал исследование, он передает их вверх по цепочке и хвастается перед коллегами «внедрением искусственного интеллекта». Если результаты анализа не согласуются с его интуицией, он задает своим дата-сайентистам ряд туманных вопросов и отправляет их на поиски «доказательств», необходимых для продвижения его проекта.