Для начала изучения Data Science рекомендуется:

• Построить техническую базу. 1 Понадобятся знания в области математического анализа, теории вероятностей, статистики, теории алгоритмов и графов. 1
• Освоить языки программирования. 39 Основные языки Data Science — Python и SQL. 9 Python пригодится в аналитике и машинном обучении, а SQL поможет извлекать из базы нужную информацию. 9
• Изучить инструменты и библиотеки. 1 К ним относятся NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib и другие. 1
• Познакомиться с машинным обучением. 14 Нужно узнать про модели, датасеты, создание машин, которые могут обучаться и предсказывать или классифицировать значения по признакам. 1
• Освоить работу с базами данных. 1 Пригодится знание SQL, язык запросов используется при выборке и анализе данных. 1
• Практиковаться и создавать свои проекты. 1 Это поможет закрепить знания и получить опыт работы с реальными данными. 1

Для начала карьеры в сфере Data Science рекомендуется:

• Пройти lifestyle-обучение. 9 Это короткие, часто бесплатные программы, которые формируют базовое представление о работе с данными и помогают оценить свои ресурсы и способности. 9
• Составить хорошее резюме. 3 Важно не делать упор на учебном опыте, а продемонстрировать опыт работы с реальными данными и навыки аналитики. 2
• Искать стажировки в компаниях, которые широко используют науку о данных. 3 Во время стажировки можно применять методы Data Science, общаться с опытными профессионалами и развивать свои навыки в практической обстановке. 3
• Участвовать в конкурсах и онлайн-платформах. 34 Например, на сайте Kaggle можно решать сложные задачи и учиться у сообщества. 34

Набор необходимых навыков и инструментов для карьеры в Data Science зависит от задач конкретной компании. 7