Личный ROADMAP по Data Science/Data Analytics
+ ссылки на ресурсы
Придерживаясь этого плана, я стал Junior Data Science по NLP🤓1. Математика 🧮
Для начала хватит первого курса вышмата:
- Линейная алгебра (матрица, определитель, обратная матрица и т.д.)
- Математический анализ (производные, градиенты, дифференциалы, интегралы и т.д.)
Здесь подойдёт любой курс по вышмату первого курса
2. Статистика и теория вероятностей. 📈
Это очень важная часть обучения, ей стоит уделить значительное внимание, потому что дальнейшее машинное обучения строится на статистике и тервере
3. Python 🐍
Это ваше сердце, вы будете к этому прикасаться каждый день.
Примерный стек:
pandas , numpy , matplotlib
Чтобы запомнить лучше, необходима практика
3. SQL 🗃
Здесь самое главное - практика. Вы не сможете выучить SQL, не решив, хотя бы 100 задач
Теория + практика
Практика
Вот здесь чуть-чуть разделяются пути аналитика и дата-сатаниста
Для Data Scientist'а
1. Машинное обучение. 🤖
Начинаем с линейной регрессии и заканчиваем... А ничем мы не заканчиваем, это тема необъятна просто продолжаем учиться.
Если чувствуем, что спокойно можем написать fit/predict без документации, то пробуем ходить на собеседования и выполнять рекомендации, которые я написал в посте выше
Курс по ML
2. Нейронки. 🤖🤖🤖
Это будет страшно, но выполнимо. Еë вы будете изучать очень и ОЧЕНЬ много, но как только вы выучите основы, то опять по собесам бегайте
Курсы от МФТИ
3. A/B тесты. 📊
Они нужны в нашем случае, чтобы быть уверенным можно ли загружать модельки загружать на прод.
Желаю ознакомиться с данной темой, всегда будет полезна
Вводное видео по a/b тестам
Необязательные для Джуна, но очень желательные
4. Алгоритмы 😵💫
Когда вы будете писать нейронку, и вам необходимо написать эффективную программу, то ИДЕИ и НАВЫКИ, которые вы получите в результате изучения алгоритмов вам очень помогут
Здесь нужно решать задачи на алгоритмы
5. Английский 🗣
Необходимо, чтобы изучать новую информацию по дата-сатанизму.
Сам изучаю данную тему, поэтому сложно сказать по ресурсам.
Также поделюсь совместным каналом, в котором публикуются материалы по Data Science: https://t.me/shaminmatan
#DataAnalyst
#DataScience
#Материалы