Всем привет. Подскажите пожалуйста по такому вопросу:
Нормально ли будет начинать свой путь в CV или NLP с обычного Data Science специалиста, или это немного оверхед? Просто я вижу, что тут нужно в любом случае учить математику, питон, numpy, tensorflow/pytorch (что и нужно CV/NLP - это плюс), но также здесь всё-таки немного другая специфика работы + такие либы как matplotlib, pandas + методы KNN, decision trees, ... (скорее всего в конечном пункте назначения не нужны будут - поправьте), а вот остальные методы CV/NLP не будут затрагиваться в Data Science. Получается придётся учить не полностью конечное направление и в то же время учить что-то лишнее (как мне видится) из обычного датасаенса. Но в то же время, я вижу, что на датасаенс больше вакансий и к тому же у меня ощущение, что эти знания могут пригодиться в конечном итоге, но не уверен. Интересно мнение опытных в данном вопросе людей, подскажите пожалуйста.
P.S. написал "CV/NLP" не как связку, а просто обозначая примерное конечное направление, пока для себя сам не разобрался, что из них больше хочется.
Можно много чего говорить в ответ на ваш вопрос - размышлять, приводить примеры, и пр.
А можно просто спросить - а нужно-ли врачу-хирургу учить химию? Это же явный
оверхед для него?
А нужно-ли экологу учить географию?
А нужно-ли инженеру-строителю учить физику/математику?
Тем более, что на уровне базового обучения никто не скажет, чем же вы будете точно заниматься (даже если останетесь в профессии) лет через 10-20.
Простой