С чего начать путь в data science? Java или python?

Question

[Enot-meh]

Добрый день.

О себе: техническое образование (не в сфере ИТ); работа связана с ИТ, но далека от программирования и проч.

Чего хочу: за ближайшие год-два получить знания, которые бы позволили получить работу джуниора.

Какой язык начать изучать?

Comments

[lz961]

С теорией вероятностей, мат. статистикой, комбинаторикой и функаном надо понимать все замечательно. Тогда дерзайте!

Answer 1

[dmshar]

Вообще-то путь в Data Science начинается не с выбора языка программирования, а с изучения - последовательно - статистики, Machine Learning, Deep Learning. Потом - и то не часто и далеко не всеми - специальных алгоритмов анализа для Big Data. А язык - это только инструмент для решения задачи. И по большому счету он может быть любым - есть примеры библиотек на Python, R, Java, Scala, C++, C#, MatLab, даже JavaScript и прочей экзотики.
Только вот со знанием языка - даже глубоким - на Junior Data Scientist - никто вас не возьмет. Ибо язык - любой - выучить на много проще, чем то, что зовется Data Science. А знание языка - лишь дополняет, но никак не определяет ваши скилзы и вашу ценность как сотрудника в этой области.

Comments

[Enot-meh]

Да-да, вы бесспорно правы.
Мне и хотелось узнать, какой инструмент выбрать, для изучения.
Спасибо за ответ!

[Андрей Пронин]

Enot-meh, я думаю какой инструмент использовать вы поймёты, когда изучите

статистики, Machine Learning, Deep Learning

[Enot-meh]

Андрей Пронин, а это последовательный процесс, а не параллельный? Что-то изучил, попробовал напрогать?

[dmshar]

Enot-meh,
Это процесс практически последовательный, хотя некоторые пытаются начать с конца.
Про "изучил, напрогал" со знаком вопроса - не понял.
"какой инструмент выбрать, для изучения" - вы же по какой-то книге собрались изучать Data Science? Вот какую книгу выберете - используйте тот инструмент, который в ней описан. Так будет проще. Любой другой инструмент освоите потом достаточно легко.

Answer 2

[Talexeyft]

Несомненно Python. Изучать теорию без практики не сможешь, мотивации не хватит. Начинаешь с книг python ... machine learning. Параллельно соревнования на kaggle с изучением чужого кода, в перерывах куришь статистику. Все известные библиотеки для ml существуют на python, который фактически стал де-факто стандартом в этой области вытесняя matlab, java, scala, R. Но соглашусь, что качественный энтерпрайз решение на продуктив скорее всего будут ковырять на java, но набор библиотек будет ограничен.

Answer 3

[zohkiller]

Самый прикол, что наплодилось куча курсов на гиббренч скилбокс и начинают с основ питона. Потом ковырять либы и вот недосайтист готов :)

Comments

[Дмитрий]

А есть примеры что они плохи? Работу после таких курсов получают?

Answer 4

[Griboks]

Python. Он неудобный, но простой. У питона очень быстрый старт, очень быстрое использование. Однако, в нём сложно работать в крупных проектах. В теории, это компенсируется IDE и прочими инструментами разработки/деплоя.

Comments

[sim3x]

Однако, в нём сложно работать в крупных проектах.

почему?

[Griboks]

sim3x, слабо структурирован. Плохо читается. Много лишнего в коде.

[sim3x]

Griboks,

слабо структурирован. Плохо читается. Много лишнего в коде.

по сравнению с джавой?
Вы серьезно?

[Griboks]

sim3x, напишите свой ответ. Правильного ответа на этот вопрос не существует.

[sim3x]

Griboks,
Ответ на вопрос - гуглить и учить оба

Меня же зацепило, то что кто-то может считать джаву лаконичной и читаемой

[Griboks]

sim3x, я писал про питон. Возможно, вы меня с кем-то спутали.

[sim3x]

Griboks, сравнение проходит между двумя ЯП

[Griboks]

sim3x,

Меня же зацепило, то что кто-то может считать джаву лаконичной и читаемой

[sim3x]

Griboks, вместо пояснения своей мысли вы паясничаете. Не надо так

[Griboks]

sim3x, я не думаю, что java является лаконичной и красивой. Но по сравнению с питоном, это так. В следующий раз повторно прочитайте текст перед написанием неуместных комментариев.