Бесплатная программа «Data Scientist с нуля»
Понедельник — день тяжелый. Но только не у тех, кто хочет изменить жизнь. Собираемся с мыслями, усаживаемся за компьютер и начинаем учиться по свежей программе «Data Scientist с нуля»!
Справка
Data Scientist — это специалист, который анализирует и интерпретирует сложные наборы данных с целью получения ценной информации и выявления трендов и закономерностей.
Этап 1. Знакомство
Мы еще ничего не знаем о профессии, поэтому смотрим вводные ролики на YouTube: Что такое Data Science, Рабочий день Data Scientist и Интервью с Data Scientist. После этого, в целях закрепления, читаем статью Кто такой Data Scientist.
Этап 2. Изучение базы
Прежде чем начнём изучать язык программирования и другие сопутствующие технологии, нам необходимо изучить базу. Знаю, что вам хочется сразу в бой, но данный этап является фундаментальным. Набираемся терпения и проходим курс Основы Computer Science.
Этап 3. Изучение основного стека
Если понимаем, что профессия нам заходит, проходим базовые курсы: Математика в Data Science, Data Science Уроки и Введение в Машинное Обучение и Data Science.
Этап 4. Изучение сопутствующих технологий
Мы прошли большой курс, но на работу пока не возьмут. Чтобы взяли, нам следует углубиться в сопутствующие технологии: Python, Tenserflow, Tableau, SQL, ClickHouse и AirFlow.
*Помимо приведённых ссылок попробуйте самостоятельно найти информацию по данным технологиям и изучить их более тщательно.
Чтение интересных каналов
Чтобы постоянно расширять кругозор, читаем каналы Data Science. SQL hub, Нескучный Data Science и Data Science | Machinelearning [ru].
Программы хватит на 8-10 месяцев обучения. Если вы прошли весь список, можете искать первую работу и готовиться к собеседованиям по этому репозиторию.
Желаю успехов! 🚀
Понедельник — день тяжелый. Но только не у тех, кто хочет изменить жизнь. Собираемся с мыслями, усаживаемся за компьютер и начинаем учиться по свежей программе «Data Scientist с нуля»!
Справка
Data Scientist — это специалист, который анализирует и интерпретирует сложные наборы данных с целью получения ценной информации и выявления трендов и закономерностей.
Этап 1. Знакомство
Мы еще ничего не знаем о профессии, поэтому смотрим вводные ролики на YouTube: Что такое Data Science, Рабочий день Data Scientist и Интервью с Data Scientist. После этого, в целях закрепления, читаем статью Кто такой Data Scientist.
Этап 2. Изучение базы
Прежде чем начнём изучать язык программирования и другие сопутствующие технологии, нам необходимо изучить базу. Знаю, что вам хочется сразу в бой, но данный этап является фундаментальным. Набираемся терпения и проходим курс Основы Computer Science.
Этап 3. Изучение основного стека
Если понимаем, что профессия нам заходит, проходим базовые курсы: Математика в Data Science, Data Science Уроки и Введение в Машинное Обучение и Data Science.
Этап 4. Изучение сопутствующих технологий
Мы прошли большой курс, но на работу пока не возьмут. Чтобы взяли, нам следует углубиться в сопутствующие технологии: Python, Tenserflow, Tableau, SQL, ClickHouse и AirFlow.
*Помимо приведённых ссылок попробуйте самостоятельно найти информацию по данным технологиям и изучить их более тщательно.
Чтение интересных каналов
Чтобы постоянно расширять кругозор, читаем каналы Data Science. SQL hub, Нескучный Data Science и Data Science | Machinelearning [ru].
Программы хватит на 8-10 месяцев обучения. Если вы прошли весь список, можете искать первую работу и готовиться к собеседованиям по этому репозиторию.
Желаю успехов! 🚀