Чтобы стать дата-сайентистом, рекомендуется:

1. Выбрать направление и специализацию. 1 Определите, что вам интересно — анализ данных в бизнесе, компьютерное зрение, обработка естественного языка, биоинформатика. 1
2. Изучить математику и основы статистики. 12 Линейная алгебра, матанализ, теория вероятностей и матстатистика — это математическая основа для понимания методов машинного обучения. 1
3. Освоить язык программирования Python. 1 Для реализации аналитических алгоритмов нужен хотя бы один язык программирования, лучше всего подходит Python. 1
4. Разбраться в основных библиотеках Data Science. 1 Изучите популярные библиотеки Python для работы с данными: NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib и Seaborn. 1
5. Приступить к практике. 1 Скачайте открытые данные, например с портала Kaggle, и попрактикуйтесь в их анализе: очистке, визуализации, построении моделей. 1
6. Выполнять реальные проекты. 1 Пройдите обучающие курсы, где вам предложат решить конкретные кейсы из различных предметных областей с использованием методов Data Science. 1
7. Создать портфолио работ. 1 Работодателю важнее показать реальные проекты в сфере аналитики данных, чем наличие формального образования. 1
8. Продолжать развиваться. 1 Участвуйте в профильных мероприятиях, читайте специализированную литературу, осваивайте новые инструменты. 1

Также можно поступить на онлайн-курс по Data Science или в магистерскую программу, чтобы получить фундаментальную и теоретическую подготовку от опытных преподавателей. 4