Комментарии 6
Спасибо за статью!
Через пол года fulltime изучения DS и ML Вам удалось найти первую работу в DS. Скажите - какие основные навыки вам помогли найти первую работу? Это только пайтон и статистика?
И на сколько сильно в этом Вам помог предыдущий опыт работы (в консалтинге)?
Для получения первой работы был нужен python, SQL, статистика/математика, знание самого машинного обучения. Кроме того я начал делать портфолио - https://erlemar.github.io/. На момент получения первой работы в нём не было разделов про каггл и отдельные проекты, и ещё пары отдельных примеров, все остальное присутствовало.
Опыт работы в консалтинге для поиска первой работы не помогал совсем, но после этого, начиная с позиции middle, польза уже была.
Спасибо за статью! Очень вдохновляюще!
Андрей, расскажи (ничего что на "ты"?), к моменту твоего первого трудоустройства после ERP, какие DS библиотеки (для Python или других ЯП) ты уже освоил и умел использовать и на каком уровне были познания в матстат и теорвер?
И вопрос про соревнования на Kaggle - чтобы начать соревноваться и успешно продолжать какие библиотеки лучше уже знать и как глубоко разбираться в матстат и теорвер?
Понимаю, что от контекста задачи многое зависит, но тем не менее интересно узнать твоё мнение. Я, например, знаком только с scikit-learn, а в матстат знания не очень глубоки, где-то на уровне понимания p-value :)
Я рад, что статья понравилась! :)
Конечно, можно на "ты".
К тому моменту как я нашёл первую работу в сфере DS, у меня небольшое портфолио: https://erlemar.github.io/ В то время в нем ещё не было разделов про каггл, и некоторых проектов, но большая часть контента уже присутствовала. То есть я знал основные библиотеки для обработки данных, визуализации данных и машинного обучения, немного разбирался в рекомендательных системах, в NLP и т. д.
Если говорить про матстат и тервер - я проходил курсы на https://www.khanacademy.org/
По факту, я бы сказал, что для большинства работ достаточно базовых знаний математики и статистики: перемножения матриц, производные, p-value, ошибки первого и второго рода, статистические тесты. Где-то могут требоваться более глубокие знания, но это скорее редкость.
А можно плз попросить ссылку или ключевые слова про проект для благотворительного фонда? Есть похожая потребность. Спасибо.
Из экономистов в дата-сайнтисты или как стать лидером рейтинга Kaggle Notebooks