Для начала изучения Data Science новичку рекомендуется следующее:

1. Основы математики и статистики. 4 Необходимо изучить основные понятия линейной алгебры, дифференциального и интегрального исчисления, теории вероятностей и математической статистики. 4
2. Изучение программирования. 4 Важно овладеть как минимум одним языком программирования, используемым в Data Science. 4 Рекомендуется изучить Python, который является наиболее распространённым языком в этой области. 4
3. Работа с инструментарием. 4 Следует изучить инструменты и библиотеки, используемые в Data Science, такие как NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib и другие. 4
4. Знакомство с машинным обучением. 4 Нужно узнать про модели, датасеты, создание машин, которые могут обучаться и предсказывать или классифицировать значения по признакам. 4
5. Работа с базами данных. 4 Придётся освоить SQL, язык запросов, который используется при выборке и анализе данных. 4
6. Практика и проекты. 4 Для лучшего понимания Data Science необходимо постоянно практиковаться и создавать свои проекты. 4 Это поможет закрепить знания и получить опыт работы с реальными данными. 4
7. Обучение и сертификация. 4 Можно пройти онлайн-курсы, почитать учебники и другие ресурсы для изучения Data Science и получения сертификата, который может улучшить резюме и увеличить шансы на получение работы в этой области. 4

Несколько ресурсов, которые могут помочь в изучении Data Science:

• Книги. 15 Например, «Data Science. Наука о данных с нуля» от Джоэла Граса, которая содержит элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей, методов сбора, очистки, нормализации и обработки собранных сведений. 1
• Онлайн-курсы. 6 Они охватывают все аспекты науки о данных: от основ статистики до продвинутого машинного обучения. 6 Курсы включают в себя не только лекции и вебинары, но и практические задания. 6
• Сайты и платформы для изучения. 6 Например, Kaggle — сайт для изучения машинного обучения, анализа данных и проведения соревнований, DataCamp — платформа с интерактивными курсами и практическими заданиями по Data Science. 6