Data Science и Machine Learning: советы начинающим

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.