Меня зовут Павел Куницын, я работаю в Первой грузовой компании (ПГК) главным специалистом по анализу данных и машинному обучению. Недавно опубликовал пост на Kaggle с рекомендациями для тех, кто хочет перейти в Data Science, не имея релевантного опыта. Он оказался интересным сообществу, и я решил подготовить специально для вас расширенную версию публикации – дополнить важной информацией, рекомендациями.
Здесь я не напишу список онлайн-платформ с курсами по Data Science. Об этом писали уже много раз, а расскажу о том, как нужно учиться. У меня есть список правил, которых придерживаюсь сам, когда хочу развить свои профессиональные навыки в какой-то новой сфере. Используйте их не только при изучении Data Science, но и других областей.
1. Сформулируйте для себя конечную цель
Вы можете прийти в Data Science по разным причинам: от интереса к новой сфере до желания устроиться на высокооплачиваемую работу. Возможно, вы — руководитель проекта, и ваша цель – получить краткое представление о том, какие этапы включают в себя проекты по машинному обучению (ML), чтобы сделать общение со своей командой эффективнее. Или, может быть, вы аналитик, и ваша цель – получить новые технические навыки? А, может быть, ваша нынешняя работа никак не связана со статистикой или разработкой, вы никогда не писали код, но хотели бы научиться. Тогда целью может быть получение всех необходимых для этого знаний.
Для достижения каждой из перечисленных целей требуются разные стратегии и разное количество времени, поэтому формулируйте их четко. Чтобы правильно сформулировать свою цель, спросите себя: