Start Career in DS

👨‍💻 Програмистские навыки для Data Science



Там у Бориcа вышел клёвый набор постов про технические навыки для DS’ов.

Мне кажется, это местами даже чересчур полный набор навыков. Точнее, так: нет необходимости знать всё это когда вы ищите первую работу, но если заботать каждый из блоков, то это сильно повышает вероятность успеха.





Части с кратким описанием:



Минимальные знания Software Engineering для Data Scientist 1/3

Git: базовые команды, понимание концепции версионирование

LInux: отсутствие боязни перед командной строкой

Библиотеки и зависимости в Python: умение собрать зависимости и настроить окружение для проекта

Python: структура кода, стиль кода, тесты

Чтение кода: не бояться сложных конструкций языка



Минимальные знания Software Engineering для Data Scientist 2/3

Память в Python: понимание базовых алгоритмов и структур данных

HTTP: понимать что это и зачем оно нужно

Sklearn Pipelines: сборка ml-pipeline’ов в единые блоки

SQL: базовые и базовые+ запросы

Docker: умение собрать и поднять контейнер



Минимальные знания Software Engineering для Data Scientist 3/3

Map Reduce: понимание концепции

Распределенные вычисления (Spark/Dask): отлично если вы понимаете как оптимально перевести ваши pandas/sql скрипт в Spark/Dask с учетом особенностей датасета

MLOps - MLFlow: хорошо понимать зачем это нужно и как использовать