Трей — старший специалист по теории и методам анализа данных интернет-компании Zulily, расположенной в Сиэтле. Особенность этого интернет-магазина — ежедневные распродажи. У Трея степень магистра по социологии. Свое рабочее время Трей делит между самыми разными проектами — от разработки статистических моделей и рекомендательных алгоритмов для улучшения опыта пользователей до помощи менеджерам продуктов в интерпретации результатов A/B-тестирования. В основном он пользуется языком программирования Python (с такими библиотеками, как Pandas, Scikit-learn и Statsmodels), а также анализирует данные, используя SQL и системы управления базами данных Hive. Он обладает нужными техническими навыками для построения статистических моделей и считает способность доступно объяснить эти модели неспециалистам одним из важнейших качеств профессионала, занимающегося работой с данными. Любовь к обучению нашла отражение в его хобби: он ведет блог, в котором объясняет концепции работы с данными на примере данных по американскому футболу, а также рассказывает о том, как лучше понимать спортивную статистику[51].

Это квалифицированные сотрудники, которые занимаются в компании статистическим моделированием. Обычно у них не ниже степени магистра в области статистики, чаще всего они востребованы в таких сферах, как страхование, здравоохранение, исследования и разработки, государственное управление. Четверть всех специалистов по статистике в США работают на федеральное правительство, правительства штатов или органы местного самоуправления[52]. Часто они занимаются не только анализом данных, но и разработкой опросов, исследований, а также сбором протоколов для получения сырых данных.

Шон — специалист по статистике, поддерживающий проведение количественных маркетинговых исследований в офисе Google в Боулдере. У него степень бакалавра в области математики и научных вычислений и Ph.D.[53] в области статистики. Сегодня Шон также обеспечивает поддержку сотрудникам в других командах, часто при возникновении необходимости переходя из проекта в проект. С одной стороны, он может заниматься сбором, очисткой, визуализацией и оценкой качества данных из нового источника. А с другой стороны, он опирается на свои технические навыки для разработки алгоритмов кластеризации, чтобы улучшить онлайновые геоэксперименты по поиску, разработать байесовские модели временных рядов или оценить уровень индивидуального просмотра на основе данных домохозяйств с помощью алгоритма Random Forests. В основном он пользуется средой R, особенно для анализа и визуализации данных (в частности, такими пакетами, как ggplot2, plyr/dplyr и data.table). Помимо этого он применяет в своей работе языки программирования типа SQL и пользуется Python и Go.

Специалисты по количественному анализу, как правило, обладают хорошей математической подготовкой и обычно работают в финансовом секторе, моделируя управление риском и движение фондового рынка со стороны как покупателей, так и продавцов. Например, пенсионный фонд может нанять кванта, чтобы тот сформировал оптимальный портфель облигаций, способный покрыть будущие обязательства фонда. Квантами могут стать бывшие математики, физики или технические специалисты. Некоторые из них — особенно аналитики алгоритмической торговли (самые высокооплачиваемые специалисты из всех аналитиков) — обладают уверенными навыками программирования на таких языках, как C++, они способны обрабатывать данные и предпринимать действия с крайне небольшим временем ожидания.