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.
- Альтернативи децентралізації енергогенерації в Україні не існує Олексій Гнатенко вчора о 15:31
- Відкриті дані: прозорість проти корупції Діана Граділь вчора о 13:39
- Способи захисту прав власника від самочинного будівництва на земельній ділянці Євген Морозов вчора о 10:45
- Власть, наука, интеллект – инвестиции в средний и малый бизнес и устойчивое развитие Вільям Задорський вчора о 04:01
- Прифронтовий Миколаїв. Яку допомогу можна отримати у місті, де лінія фронту зовсім близько Галина Скіпальська 25.07.2024 13:53
- На що дивляться інвестори? Олександр Висоцький 25.07.2024 12:22
- Де нормальний начпрод, там якісні продукти харчування Дана Ярова 25.07.2024 12:06
- Розвиток європейського ринку водню: Нові ініціативи та перспективи Олексій Гнатенко 25.07.2024 10:17
- Внесіть зміни у свій щоденний "to do list" Катерина Кошкіна 25.07.2024 09:59
- Гранти на відновлення та енергоефективність житла: можливості від Фонду енергоефективності Єгор Фаренюк 24.07.2024 21:44
- Порушення прав власника земельної ділянки внаслідок самочинного будівництва Євген Морозов 24.07.2024 19:48
- Як застосувати методи відбору постачальників НАТО у наших реаліях? Євгеній Сільверстов 24.07.2024 18:00
- Кого підтримуватиме Ізраїль під час виборів у США? Олег Вишняков 24.07.2024 13:22
- Європейська рада схвалила висновки щодо інфраструктури електромережі ЄС Олексій Гнатенко 24.07.2024 12:30
- Спільна власність чоловіка та жінки, які проживають без реєстрації шлюбу Євген Морозов 23.07.2024 19:26
- Boris Johnson: Запрошення до усвідомлення – домовлянь з РФ не буде 1883
- Суди проти рф – реалії, фантазії, міфи. Перспективи Арбітражу 299
- Як застосувати методи відбору постачальників НАТО у наших реаліях? 91
- Чому конкурентні закупівлі – це більше ніж просто вимога закону 65
- Дизайн дитячого простору 63
-
11 млрд доларів тому, кого немає. На що просила гроші Україна в Берліні
Бізнес 87047
-
У Харкові обрали нові назви для трьох станцій метро
Бізнес 11243
-
Помпео виклав своє бачення мирного плану Трампа: лендліз на $500 млрд і реальні санкції
Бізнес 9246
-
Криза мобільного зв’язку. Скільки коштуватиме подовження зв'язку під час відключень
Бізнес 5712
-
Київський підприємець почав розбирати Tesla, щоб заряджати оселі – FT
Технології 5411