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.
- Стейкхолдери – основний локомотив сучасної якісної освіти Сергій Пєтков 10:49
- "Спорт внє палітікі?". Як би ж то! Країна-агресор хоче повернутися у міжнародний спорт Володимир Горковенко 10:10
- Землі заказника "Лівобережний" у Дніпрі: історія зміни статусу та забудови Павло Васильєв вчора о 22:23
- Пам'яті жертв Другої Світової війни або чому ми не святкуємо! Дмитро Пульмановський вчора о 16:11
- Що робити, коли дії співробітника призвели до фінансових втрат? Олександр Висоцький вчора о 11:13
- Кабальні "угоди Яресько" блокують економічне відновлення України Любов Шпак вчора о 11:09
- Изменения в оформлении отсрочки от мобилизации с 06.05.2025 Віра Тарасенко 07.05.2025 23:36
- Безбар’єрність у лікарнях: чому доступ до медичних послуг виходить за межі пандусів Ігор Ткаченко 07.05.2025 15:10
- Де отримати криптоліцензію у 2025 році? Юлія Барабаш 07.05.2025 12:25
- Як сплачує податки та подає звітність контрольована іноземна компанія (КІК) Сергій Пагер 07.05.2025 09:19
- Тренди світових витрат засобами візуалізації: військо, освіта, охорона здоров’я Христина Кухарук 06.05.2025 19:13
- Як роботодавцю повернути кошти, сплачені працівнику за скасованим рішенням суду Альона Прасол 06.05.2025 14:30
- Чому підприємці бояться виходити на новий рівень і як подолати цей бар’єр? Олександр Висоцький 06.05.2025 14:12
- "Ситник проти України" – чи може справедливість бути упередженою? Дмитро Зенкін 06.05.2025 12:57
- Нові правила подачі заявок на торговельні марки Сергій Барбашин 06.05.2025 11:45
- Літо, тераси та куріння: чи є заборона для літніх майданчиків? 183
- Регіональні тренди запитів "Відео ШІ" в Україні: піки, спад і соціальні фактори 176
- Безбар’єрність у лікарнях: чому доступ до медичних послуг виходить за межі пандусів 129
- Тренди світових витрат засобами візуалізації: військо, освіта, охорона здоров’я 109
- Чому ми приймаємо нелогічні фінансові рішення? 104
-
Чому Путін святкує 9 травня. Справжня історія Другої світової, яку не вчать у Кремлі
10711
-
Угода Україна–США: три ключові вигоди для нашої держави
Думка 6073
-
Нове житло на межі зникнення. Що говорить статистика про кризу на ринку нерухомості
Бізнес 5750
-
8 травня. Чи можлива українська історія Другої світової
Думка 3548
-
Три хвилі приморозків. Хто збанкрутує, а хто – заробить
Бізнес 3211