Комментарии 12
Full-stack думаю ценится везде, потому что он сам себе дизайнер и сам себе программист и работа намного быстрее идёт, потому что работает 1 человек со всем, и ненадо с другими людьми что-то согласовывать и договариваться.
Мне кажется в статье путаница между аналитиком и дата-саентистом
это разные специальности, разная квалификация и разные функции
Фулл-стек дата-саентиста это может включать (и включает) хороший уровень питон-разработчика, чтобы модель можно было завернуть (в докер, джанго, фаст-апи) и развернуть
А аналитики (данных) и так фуллстек по самое "нихачу", от экселя с паверквери, до биай
Тут нет путаницы. Как раз говорится, что для маленьких компанию подойдут люди, которые могут и в DA, и в DS, а ещё лучше если ещё в дата инженерию, бэкенд и фронтенд, а то и в DevOps.
Ага, это в вакансии будет. А в реале будет куча эксель файликов :) (и 1С)
Именно так)) Статья о том, что у малого и среднего бизнеса и у гос фирм появляется хотелка всё и в одном лице (по верхам, но что бы всё). Я и сам так работал 2 года, выполнял всё и сразу будучи Бизнес-Аналитиком)
Просто о разработчиках полного цикла все знаю, а о новой тенденции в мире анализа данных ещё не все.
Даже интересно где они ценятся.
3х месячный опыт с резюме под фулстек показал что рекрутеры вообще не отсекают что за чудо это такое и пугаются ;)
Есть статистика сколько таких единорогов вообще есть?
JavaScript то куда лезет. Есть streamlit, dash, plotly .т.е. это частный случай, автор просто нашёл что работает, но почти все есть на питоне.
Лучше научитесь собирать airflow на коленке и автоматизировать сборку пайплайнов. А не писать код в юпитере, чтобы было не 80% костылях, а 80% крутого продакшена, который не превратился в легаси. повторяющиеся и залогированные эксперименты в mlflow.
Я бы даже не назвал это фуллстаком...в моем понимании любой DS в той или иной степени должен уметь в обработку данных и автоматизацию.
Но я бы сильно поспорил, что фуллстак - это хорошо. невозможно оптимизировать заброс в бд, а рядом с бубном на js рисовать график.
Впрочем в эпоху ИИ фуллстаком быть не так уж и сложно.
Тут какой-то технический фуллстак. Бизнесу нужны истинные квизац хадерак, которые ещё и в экономику, и в маркетинг и в юриспруденцию могут предвидеть ;)
Full-stack в аналитике: почему это будущее Data Science?