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.
- Пенсійна рулетка Андрій Павловський вчора о 19:35
- Чому у відпустках приймають рішення про звільнення? Ольга Малахова вчора о 17:10
- Made in Vietnam, approved in Kyiv: схема по-новому Дана Ярова вчора о 17:02
- Час розблокувати будівництво нових об'єктів та залучення інвестицій в громадах Лариса Білозір 10.07.2025 20:41
- Заповіт у Дубаї: нові можливості для українців у DIFC Courts Олена Широкова 10.07.2025 15:45
- Конфлікти у бізнесі: як перетворити загрозу на джерело зростання Олександр Скнар 10.07.2025 14:36
- У кожному дроні – сертифікат світової байдужості Дана Ярова 10.07.2025 12:05
- Бізнес з країнами Близького Сходу: що потрібно знати про гроші, темп і традиції Любомир Паладійчук 09.07.2025 21:38
- Фінансова свобода: що ми насправді вкладаємо у це поняття? Олександр Скнар 09.07.2025 14:34
- Нова ера на енергетичних ринках: кінець диктатури цін Ксенія Оринчак 08.07.2025 16:49
- Український бізнес на Близькому Сході: культура, право і підводні камені Олена Широкова 08.07.2025 16:12
- Замість реформи – репертуар. Замість дій – кастинг на премʼєра Дана Ярова 08.07.2025 15:54
- Преюдиційне значення рішення МКАС при ТПП України для інших спорів: правовий аналіз Валентина Слободинска 08.07.2025 14:47
- Чому бізнес-коучинг стає все більш затребуваним? Олександр Скнар 08.07.2025 14:27
- Негаторний чи віндикаційний позов: який спосіб захисту обрати у земельному спорі? Андрій Лотиш 08.07.2025 14:03
- Пенсійна рулетка 170
- Військово-економічна пастка: чому зламався бум РФ 149
- Медіація у бізнесі: чи готові українські компанії до альтернативних рішень? 105
- Негаторний чи віндикаційний позов: який спосіб захисту обрати у земельному спорі? 52
- Справи про міжнародне викрадення дітей в світлі практики Верховного Суду 51
-
"Цифри шокують". Гетманцев оприлюднив дані про найбільші в Україні пенсії
Фінанси 16803
-
Борги українців продають на аукціонах. Що це значить для боржників?
Фінанси 7961
-
Банк ЄС анонсував 600 млн євро для України: найбільша сума – на відновлення ГЕС
Фінанси 4939
-
"По-справжньому довіряти одне одному": сім фраз, які використовують пари з міцною довірою
Життя 4840
-
Україна за допомогою ЄБРР запустить нову фондову біржу: меморандум
Фінанси 4399