HighwayToCode
@HighwayToCode
While Учусь do Туплю

Путь data science. Как будет правильнее?

Добрый день!

Коротко о моем бекграунде:
Есть опыт написания фронта, опыт it рекрутера.
Учился в техническом вузе по инженерной специальности, но спустя год осознал, что сама эта специальность не для меня.

Объективная оценка недостатков:
Математику знаю и понимаю хорошо, НО замечал за собой иногда невнимательность при вычислениях. Т.е. основная проблема - сезонная невнимательность.

В данный момент пообщавшись с рядом Data Science специалистов заинтересовался направлением. Хочу попробовать развиваться в нем. Из чего у меня возникли вопросы:

1)Не помешает ли отсутствие профильного образования?
2)Не помешает ли особенности моего импульсивного порой мышления?
3)А с чего, собственно, начать? Есть ли какие-то рекомендации по книгам/курсам. Английский на неплохом уровне, но тяжко будет воспринимать англо-техническую речь.

Заранее большое спасибо за ответы!
  • Вопрос задан
  • 3432 просмотра
Решения вопроса 1
@dmshar
1."опыт написания фронта, опыт it рекрутера." - накакого отношения в Data Science. От слова "совсем".
2. "Учился в техническом вузе по инженерной специальности, но спустя год осознал, что сама эта специальность не для меня." - т.е. недоучился? Кстати, если нет склонности к инженерным специальностям, откуда уверенность, что есть склонность к "Data Science"? Замечу, "хотелось бы стать" и "имею склонность к" - это очень разные вещи.
3. "Математику знаю и понимаю хорошо" - откуда эта уверенность? Из школы? Или из универа в котором недоучились? Какие курсы математики все-таки "дослушали", какие успехи?
4. "невнимательность при вычислениях." - Вообще-то говоря, DS - это не вычисления. Вернее, вычисление сегодня выполняют хорошо известные реализации методов в разных пакетах. DS - это прежде всего умение разобраться в методах, понять их суть, ограничения, особенности и пр. , умение отобразить данные предметной области на абстрактные математические методы а потом проинтерпретировать полученные результаты в терминах предметной области.
5. "Хочу попробовать развиваться в нем. " - хочется - развивайся. В чем проблема? Получить благословение сообщества? Зачем? Если человеку что-то действительно чего-то хочется, то он берет и делает это. Иначе это выглядит как поиск оправдания того, почему "мне хочется, но я этим заниматься не буду".
6. "Не помешает ли отсутствие профильного образования?" - помешает. Ну и ? Если хочется развиваться в этом направлении, то "профильное образование" все равно придется получать. Любым способом - в универе, на курсах, самостоятельно. Но получать придется. А как без него? Не обижайтесь, но DS - это не рекрутинг. Это гораздо серьезнее.
7. "Не помешает ли особенности моего импульсивного порой мышления?" - Знаю спецов в DS с очень разным типом мышления. Еще раз вынужден повторить - не ищите отмазки "почему не надо этого делать".
8. "Английский на неплохом уровне, но тяжко будет воспринимать англо-техническую речь" - на первом - а возможно и на всех последующих - этапах говорить на английском вам не придется, это точно. Воспринимать - ну разве что решите заниматься через запись на англоязычные обучающие курсы. Тут уж как захотите - в инете полно материалов - курсов, книг, блогов, форумов - и на русском, а в университете вряд-ли придется учится на английском. А вот чтение и понимание написанного английского - это таки обязательное условия вхождения в эту специальность. Иначе перспективы ваши в ней будут не интересней перспектив в рекрутинге.
9. "А с чего, собственно, начать? Есть ли какие-то рекомендации по книгам/курсам. " - вот этого - навалом, даже на этом форуме. Настолько навалом, что даже не хочется в 254 раз повторять одно и то-же. Так что ищите, найдете. Надеюсь, Гууглом пользоваться умеете. Или хотя-бы просто пройтись по "Похожим вопросам" внизу. Но вот пользуясь случаем хочу еще раз подчеркнуть - основное умение специалиста по Data Science - это умение и навыки самостоятельного поиска, анализа и инетрпретации информации. Благо источники ее сегодня доступны для любого, у кого есть доступ к интернет.
Удачи.
Ответ написан
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 1
Dit81
@Dit81
Security researcher, pentester
Как ваши успехи в изучении Data Science? Сейчас начинаю посматривать в сторону Data Science после приглашения на вакансию. Начал с простых книг и введений в Data Science (типа книги "Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных"), сейчас просто смотрю примеры реализаций различных алгоритмов и т.п. вещи. Благо уже книг и статей появляется просто очень много! Тема сейчас хайповая
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы
UMA.TECH Москва
от 175 000 до 225 000 ₽
IT HUNT Москва
от 160 000 до 230 000 ₽
Mars Москва
от 32 725 до 38 500 ₽