Что делает Data Scientist: ежедневная работа и ключевые активности специалиста по данным

Ежедневные активности Data Scientist

 

Типичный день data scientist — это микс из различных активностей, каждая из которых требует разных навыков и подходов:

• Утренний мониторинг и проверка систем — анализ работы production моделей, проверка метрик качества

• Работа с данными — извлечение, очистка и преобразование данных для анализа
• Эксперименты и исследование — тестирование гипотез, построение и валидация моделей
• Коммуникация и коллаборация — встречи с командами, презентации результатов
• Обучение и развитие — изучение новых методов и инструментов

Работа с кодом и инструментами

Значительную часть времени data scientist проводит за написанием и отладкой кода:

1. Разработка в Jupyter Notebooks и IDE
   • Экспериментальное программирование в Jupyter для быстрого прототипирования
   • Работа в PyCharm, VS Code для разработки production кода
2. Работа с данными и базами данных
   • Написание SQL запросов для извлечения данных из хранилищ
   • Использование Pandas для манипуляции и анализа данных
3. Использование ML фреймворков и библиотек
   • Scikit-learn для классических алгоритмов машинного обучения
   • TensorFlow и PyTorch для глубокого обучения

Процесс решения бизнес-задач

Data scientist не просто технический специалист — он решает конкретные бизнес-проблемы через данные:

• Понимание бизнес-контекста
  • Участие в встречах с product managers и бизнес-заказчиками
  • Анализ бизнес-метрик и KPI компании
• Проектирование решений
  • Разработка подхода к решению проблемы
  • Выбор подходящих методов и алгоритмов
• Валидация и внедрение
  • Проведение A/B тестов для оценки эффективности решений
  • Измерение бизнес-impact внедренных моделей

Каждый успешный data scientist понимает, что техническое совершенство модели вторично по отношению к ее бизнес-ценности.

Исследовательская деятельность и эксперименты

Data scientist действует как ученый-исследователь, систематически проверяя гипотезы:

1. Постановка гипотез
   • Формулирование проверяемых предположений о данных
   • Определение критериев успеха для экспериментов
2. Проведение экспериментов
   • Создание изолированных сред для тестирования
   • Запуск multiple experiments с разными параметрами
3. Анализ результатов
   • Статистический анализ значимости результатов
   • Сравнение performance разных подходов

Визуализация и коммуникация результатов

Одна из ключевых обязанностей data scientist — делать сложные insights понятными для разнообразной аудитории:

• Создание дашбордов и отчетов
  • Разработка интерактивных дашбордов в Tableau, Power BI
  • Создание автоматических отчетов для регулярного мониторинга
• Презентация и storytelling
  • Подготовка презентаций для технических и нетехнических аудиторий
  • Использование storytelling techniques для вовлечения слушателей
• Документирование и knowledge sharing
  • Ведение технической документации по проектам
  • Создание tutorials и best practices guides

Работа в команде и кросс-функциональное взаимодействие

Data scientist редко работает в изоляции — его деятельность тесно связана с другими командами:

1. Взаимодействие с Data Engineers
2. Коллаборация с Product Teams
3. Работа с Business Stakeholders
4. Взаимодействие с MLOps и DevOps

Способность эффективно решать непредвиденные проблемы отличает опытного data scientist от начинающего специалиста.

---

• 0

Комментарии
Добавить комментарий