Некоторые препятствия, с которыми сталкиваются молодые специалисты в области Data Science:

• Ошибки при формулировке гипотез. 1 Новички часто верят, что хорошее значение метрики сигнализирует о валидности результата, но высокая корреляция сама по себе не гарантирует правильную зависимость. 1
• Невозможность уловить изменение природы данных. 1 В любой момент может поменяться внутренний процесс временного ряда, и нужно быстро перекалибровать модель, чтобы её точность не снизилась. 1
• Отсутствие хорошей базы статистики. 2 Кандидатам без неё сложно отвечать на вопросы по статистике или решать нестандартные задачи. 2
• Высокие требования к навыкам. 2 Примерно с середины 2022 года к junior-специалистам в Data Science повысились требования: новичкам нужно знать и уметь больше, чем раньше. 2
• Отсутствие специализации. 3 Новички с общим профилем без конкретной специализации теряются в общей массе кандидатов или отсеиваются, не выдержав конкуренции. 3