Все, что связано с данными, сегодня крайне популярно и развивается невероятно быстро. Какие программы, библиотеки и т.д. нужно освоить, какие курсы пройти чтобы не оказаться в каменном веке, а получить востребованную специальность?
Вот что советуют эксперты тем, кто решил окунуться в захватывающий мир науки о данных. Главное – получать эти знания не все сразу, а последовательно – с 1 по 10 пункт.
1. Получить специализацию программиста на языке Python 3. Забыть о Python 2.7. Прежде чем приступать к работе, нужно выучить язык программирования, а он должен быть современным.
2. Пройти курс прикладной Data Sciencе. Это тот самый случай, когда нужно сперва делать, а потом уже понимать. Машинное обучение невозможно постичь, не прикоснувшись к нему на практике.
3. Изучить основы машинного обучения.
4. Познакомиться со статистическим выводом — когда выводы о некой совокупности явлений делаются на основе случайно извлекаемых из нее выборок.
5. Изучить основы SQL (язык структурированных запросов) — язык программирования, применяемый для создания, модификации и управления данными.
6. Пройти продвинутый курс машинного обучения.
7. Изучить глубокое обучение.
8. Познакомиться с PyTorch — библиотекой машинного обучения для языка Python с открытым исходным кодом.
9. Начать создавать модели машинного обучения в облаке – например, AWS (Amazon Web Services).
10. Изучить структуры и алгоритмы данных.
Источник: towardsdatascience.com