Для начала самообразования в Data Science и прикладном программировании социологу можно рассмотреть следующие аспекты:

1. Статистика, математика и линейная алгебра. 37 Понадобится изучить фундаментальный курс по теории вероятностей, математический анализ, линейную алгебру и математическую статистику. 37 Математические знания важны, чтобы уметь анализировать результаты применения алгоритмов обработки данных. 3
2. Машинное обучение. 3 Нужно изучить три основных раздела: обучение с учителем (Supervised Learning), обучение без учителя (Unsupervised learning) и обучение с подкреплением (Reinforcement learning). 3
3. Программирование. 37 Можно сосредоточиться на одном языке, например Python. 37 У него относительно простой синтаксис, он многофункционален и часто используется для обработки данных. 3
4. Сбор данных. 3 Data Mining позволяет находить скрытые паттерны, чтобы получить ранее неизвестную полезную информацию, необходимую для принятия каких-либо решений. 3 Сюда же входит визуализация данных — представление информации в понятном графическом виде. 3

Для самообразования можно использовать онлайн-курсы и книги, например: «Практическая статистика для специалистов Data Science» П. Брюса и Э. Брюса, «Наука о данных с нуля» Дж. Граса, «Нейронные сети. Полный курс» С. Хайкина. 3

Также для практического опыта можно участвовать в соревнованиях по анализу данных, например, на сайте Kaggle. 3

Выбор направлений для самообразования зависит от интересов и целей социолога.