Какие основы математики в первую очередь изучать для введение в сферу Data Science? Какие ресурсы и книги вы посоветуете для изучения? Где и как можно набраться опыта и практиковаться? Сколько времени займёт изучение основ математики?
1 лайк
kaggle
Смотря чем именно хочешь заниматься, в теории можно потратить минимальное количество времени и использовать готовые библиотеки.
(“в теории” это просто речевой оборот)
2 лайка
Если вы задаете этот вопрос, то скорее всего у вас околонулевое понимание того, что такое Data Science, а значит интерес к сфере появился от хайпа/рекламы, а не от каких-то внутренних причин. Это само по себе должно настораживать, но как минимум позволяет дать следующий совет.
Изучайте науку. Если вы школьник, у вас не может стоять вопроса о специализации, первостепенная задача создать полноценную картину мира. Углубляйтесь в матан, физику, химию, биологию, географию. Потому что экспериментальные части тех наук это OG Data Science. И реальный анализ данных - не больше, чем применение научного метода (можно даже сказать, что научный метод, в какой-то степени, про то как надо анализировать данные).
Научный опыт (и опыт чтения экспериментальной литературы) позволит вам лучше понимать как надо искать причинно-следственные связи, а самое главное, позволит вам понимать как много, при желании, можно найти корреляций, которые не имеют ничего общего с причинно-следственными цепочками, на которых они, как кажется, намекают. А в конечном итоге задача Data Science именно найти эти цепочки, а не просто корреляции (ибо первые обязательно позволяют делать осознанные решения, а вторые лишь могут позволить угадать правильное решение с большей вероятностью).
Так что, как это обычно бывает, чтобы стать достойным представителем некого ремесла надо пройти нелинейный путь.
А если хотите быть просто обычным представителем, ну, ваше дело, но я лишь замечу, что GPT4 уже справляется с этой задачей.
4 лайка