она выходит за рамки Data Science. Однако для большей части работы вроде создания осмысленных визуализаций и принятия решений о конкретных преобразованиях требуются те же навыки, которые нужны и другим специалистам DS. Например, аналитика могут попросить cоздать автоматизированную информационную панель, которая показывает изменение количества подписчиков и позволяет фильтровать данные только по подписчикам определенных продуктов или в определенных географических регионах. Он должен будет найти соответствующие данные в компании, выяснить, как их преобразовать (например, изменив их с ежедневных на еженедельные новые подписки), а затем создать содержательный набор информационных панелей с удобным интерфейсом и ежедневным автоматическим обновлением без ошибок.

      Короткое правило: аналитик создает информационные панели и отчеты на основе данных.

      1.2.2. Машинное обучение

      Инженер по машинному обучению разрабатывает модели МО и разворачивает их в производство для постоянной работы. Такой специалист может оптимизировать алгоритм ранжирования для результатов поиска на сайте интернет-торговли, создать систему рекомендаций или отслеживать модель в производстве, чтобы убедиться, что ее производительность не снизилась с момента запуска. Инженер по машинному обучению уделяет меньше времени таким вещам, как создание визуализаций для убеждения других людей в чем-то, и больше сосредоточен на программировании для анализа данных.

      Существенное различие между этой ролью и другими заключается в том, что результаты работы в первую очередь предназначены для машин. Например, вы можете создавать модели МО, которые превращаются в интерфейсы прикладного программирования (API) для других устройств. Во многих отношениях вы будете ближе к разработчику программного обеспечения, чем к другим специалистам Data Science. Любому дата-сайентисту полезно следовать передовым методам программирования, а вы как инженер по машинному обучению просто обязаны это делать. Ваш код должен быть производительным, протестированным и написанным так, чтобы другие люди могли с ним работать. Поэтому многие инженеры по машинному обучению имеют опыт работы в области информатики.

      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.

      1.2.3. Теория принятия решений

      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