Data Science и Machine Learning: советы начинающим
Периодически мне задают вопросы о том, с чего лучше начать изучать Data Science и Machine Learning. Постараюсь ответить на них в этой статье.
Data Science и Machine Learning — в чем разница?
Прежде всего, посмотрим на определения терминов, чтобы точно понимать, о чем говорим.
Data Science является общим названием дисциплин, изучающих данные. Такие специалисты (в иностранных компаниях их еще называют research-инженерами) занимаются исследованиями. Чаще всего они работают с теоретической частью алгоритмов и изучают разные закономерности.
Machine Learning — подразделение Data Science по построению умных моделей, которые, к примеру, применяют для предсказания действий покупателей, поведения пользователей социальных сетей и во многих других сферах. Такие специалисты строят модели на основе полученных данных.
В то же время, описанное выше разделение пока еще, скорее, больше относится к теории и существует лишь в отдельных странах. В Украине Data Science и Machine Learning только начинают разделять, потому в текстах описания вакансий данные названия зачастую используют как синонимы. Соответственно, изучать нужно оба направления.
Обучение Data Science и Machine Learning поделим на следующий основные блоки: математика, язык программирования, алгоритмы машинного обучения, Deep Learning и отдельные специализации. Далее — подробнее о них.
Математика и языки программирования
Знание математики значительно упростит работу с Data Science, поможет в учебе, при выполнении прикладных задач и углублении в тематику при помощи специализированной литературы.
Минимально вам необходимо понимание основ линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей и математической статистики.
Кроме того, чтобы работать с данными, нужно уметь программировать. Основным языком программирования для специалистов по Data Science в последнее время все чаще является Python. Это — довольно простой язык, где есть много библиотек для обработки и анализа данных. Следовательно, обучение лучше начинать именно с него.
Алгоритмы машинного обучения
Знакомясь с основами Machine Learning, вы изучите алгоритмы и подходы, позволяющие решить определенный класс задач. Также предстоит научиться различать алгоритмы разных специализаций, понимать их преимущества и недостатки. Чтобы разобраться подробнее, можно посмотреть тематические курсы, которые есть на бесплатных обучающих площадках. Как правило, они не требуют специальной подготовки и подходят всем желающим.
Кроме того, проверьте наличие нужных вам обучающих программ на сайтах ведущих университетов в разных странах. И помните — теория без практики не даст нужного результата. В плане практических заданий поможет Kaggle. Данная платформа предназначена для соревнований по Data Science. На ней есть много датасетов, позволяющих разобрать уже представленные решения. А когда почувствуете уверенность в своих силах, можно и в открытом конкурсе поучаствовать.
Далее приступайте к изучению Deep Learning.
Deep Learning и отдельные специализации
Сейчас мы говорим об одном из разделов машинного обучения. Он основан на применении нейронных сетей. И начинающим в данном случае поможет курс Deep Learning Specialization.
Только затем стоит задумываться об отдельных специализациях.
Дополнительная литература
Самообразование и отслеживание трендов сегодня необходимы во многих сферах. IT не является исключением, ведь технологии развиваются довольно быстро. Успешно работать в Data Science получится, когда у вас достаточно практики, есть понимание предметной области, задач и освоены инструменты.
Поэтому, подберите для себя интересные профессиональные ресурсы, форумы и литературу. Совершенствуйтесь и развивайтесь вместе со сферой, которую выбрали.
- Рішенням суду з працівника (водія) стягнуто упущену вигоду Артур Кір’яков вчора о 18:25
- Чому корпоративний стиль – це більше, ніж просто форма Павло Астахов вчора о 12:09
- От трансфера технологий к инновационному инжинирингу Вільям Задорський 18.04.2025 21:33
- Начинается фаза глобального разгона инфляции и масштабных валютных войн Володимир Стус 18.04.2025 18:53
- Омріяна Перемога: яким українці бачать закінчення війни? Дмитро Пульмановський 18.04.2025 18:12
- Баланс між обставинами злочину та розміром застави Богдан Глядик 18.04.2025 17:09
- Люди в центрі змін: як Франковий університет створює сучасне академічне середовище Віталій Кухарський 18.04.2025 16:32
- Інноваційні виклики та турбулентність операційної моделі "Укрзалізниці" в агрологістиці Юрій Щуклін 18.04.2025 14:16
- Тіньова пластична хірургія в Україні: чому це небезпечно і як врегулювати ринок Дмитро Березовський 18.04.2025 11:30
- Модель нової індустріалізації України Денис Корольов 17.04.2025 20:15
- Історія з "хеппі ендом" або як вдалося зберегти ветеранський бізнес на київському вокзалі Галина Янченко 17.04.2025 16:18
- Ілюзія захисту: чим загрожують несертифіковані мотошоломи Оксана Левицька 17.04.2025 15:23
- Як комплаєнс допомагає громадським організаціям зміцнити довіру та уникнути ризиків Акім Кібновський 17.04.2025 15:17
- Топ криптофрендлі юрисдикцій: де найкраще розвивати криптобізнес? Дарина Халатьян 17.04.2025 14:18
- Червоні прапорці контрагентів у бізнесі Сергій Пагер 17.04.2025 08:44
-
Угода про надра не визнаватиме допомогу США боргом України – Качка
Бізнес 10513
-
"Будуть змішувати, хто як може". Вміст спирту в бензині перевищуватиме 5% – власник АЗС
Бізнес 5147
-
Відмова США від участі в "мирному процесі" – це благословення
Думка 4250
-
Водогін до Миколаєва будують цілодобово у дві зміни – фото
Бізнес
3917 -
Фільм "Квір" з Денієлом Крейґом у головній ролі: красива самотність і трохи скандалу
Життя 3120