出版社より
Summary
You are going to need more than technical knowledge to succeed as a data scientist. Build a Career in Data Science teaches you what school leaves out, from how to land your first job to the lifecycle of a data science project, and even how to become a manager.
Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.
About the technology
What are the keys to a data scientist’s long-term success? Blending your technical know-how with the right “soft skills” turns out to be a central ingredient of a rewarding career.
About the book
Build a Career in Data Science is your guide to landing your first data science job and developing into a valued senior employee. By following clear and simple instructions, you’ll learn to craft an amazing resume and ace your interviews. In this demanding, rapidly changing field, it can be challenging to keep projects on track, adapt to company needs, and manage tricky stakeholders. You’ll love the insights on how to handle expectations, deal with failures, and plan your career path in the stories from seasoned data scientists included in the book.
What’s inside
Creating a portfolio of data science projects
Assessing and negotiating an offer
Leaving gracefully and moving up the ladder
Interviews with professional data scientists
About the reader
For readers who want to begin or advance a data science career.
About the author
Emily Robinson is a data scientist at Warby Parker. Jacqueline Nolis is a data science consultant and mentor.
Table of Contents:
PART 1 - GETTING STARTED WITH DATA SCIENCE
1. What is data science?
2. Data science companies
3. Getting the skills
4. Building a portfolio
PART 2 - FINDING YOUR DATA SCIENCE JOB
5. The search: Identifying the right job for you
6. The application: R�sum�s and cover letters
7. The interview: What to expect and how to handle it
8. The offer: Knowing what to accept
PART 3 - SETTLING INTO DATA SCIENCE
9. The first months on the job
10. Making an effective analysis
11. Deploying a model into production
12. Working with stakeholders
PART 4 - GROWING IN YOUR DATA SCIENCE ROLE
13. When your data science project fails
14. Joining the data science community
15. Leaving your job gracefully
16. Moving up the ladder
DeepL 粗訳
概要
データサイエンティストとして成功するためには、技術的な知識以上のものが必要です。 データサイエンスでキャリアを築く では、最初の仕事に就く方法からデータサイエンスプロジェクトのライフサイクル、さらにはマネージャーになる方法まで、学校では学べないことを教えてくれます。
印刷版の書籍を購入すると、マニング出版社からPDF、Kindle、ePub形式の無料電子書籍を購入することができます。
技術について
データサイエンティストが長期的に成功するための鍵は何か？技術的なノウハウと適切な「ソフトスキル」を融合させることが、やりがいのあるキャリアの中心的な要素であることがわかります。
本書について
データサイエンスでキャリアを積む は、データサイエンスの仕事に初めて就き、評価されるシニア社員へと成長するためのガイドです。本書では、データサイエンスの仕事に就くために必要な知識やスキルを身につけるためのガイドを提供します。要求が厳しく、変化の激しいこの分野では、プロジェクトを軌道に乗せ、企業のニーズに対応し、厄介な利害関係者を管理することが難しい場合があります。本書に収録されているベテランデータサイエンティストの話の中には、期待に応える方法、失敗に対処する方法、キャリアパスを計画する方法などの洞察力が満載です。
内容紹介
データサイエンスプロジェクトのポートフォリオを作成する
オファーの評価と交渉
潔く退職して出世する
プロのデータサイエンティストへのインタビュー
読者について
データサイエンスのキャリアをスタートさせたい、あるいはキャリアアップしたいと考えている読者のための本です。
著者について
Emily Robinson は、ワービー・パーカーのデータサイエンティスト。 Jacqueline Nolis はデータサイエンスのコンサルタントであり、メンターです。
目次。
PART 1 - データサイエンスを始めるにあたって
1.データサイエンスとは何か
2.データサイエンス企業
3.スキルを身につける
4.ポートフォリオを作る
PART 2 - データサイエンスの仕事を見つける
5.探究心
5.自分に合った仕事を見つける
6.応募方法
6.面接：面接：何を期待されているのか、どのように対処したらよいのか？面接：何を期待されているか、どのように対応するか
8.内定のご案内
8.データサイエンスの世界に身を置く
9.入社して最初の数ヶ月
10.効果的な分析を行う
11.モデルの本番への展開
12.ステークホルダーとの協働
第4部 - データサイエンスの役割を成長させる
13.データサイエンスプロジェクトが失敗したとき
14.データサイエンスコミュニティに参加する
15.潔く退職する
16.出世するには