Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
- 23.12.2020
- 9 минут
- Редакция
-
Не только для гениев: развенчиваем популярные мифы о Data Science
Необходимо профильное образование
Ведущие специалисты в отрасли Data Science в большинстве своем оканчивали профильные вузы с сильной программистской и математической подготовкой. Но диплом MIT или Физтеха за вас код не напишет и алгоритм не составит. Для этого нужен мозг, который, к счастью, есть у всех.
Войти в DS, что называется, «с улицы», вполне реально. Но мы не будем вам рассказывать, что это просто и под силу любому. Отрасль «хайповая», конкуренция среди начинающих высокая, так что учить и понимать придется очень много. Если не хотите плестись в хвосте — стоит записаться на курс «Профессия дата-сайентист», где вы получите структурированную и необходимую информацию.
Работа скучная и монотонная
Рутинные задачи, которые не развивают мозг и вызывают лишь задание спихнуть их на кого-нибудь другого, встречаются в любой отрасли. Будут они и у начинающих дата-сайентистов: но скука — явно не про это работу. Специалисты в DS решают задачи из самых разных областей: медицины, финансов, разработки ИИ, медиа, тысячи их! И везде приходится вникать в нюансы и общаться со специалистами.
Кстати, попутно развенчивается миф о том, что в Data Science поголовно собираются лишь гики-интроверты. Там, где необходимо собирать, аккумулировать и обрабатывать данные (пусть даже неперсонализированные), интроверту прижиться сложно. Кроме того, нужно убеждать начальников и заказчиков, объяснять свои концепции и защищать идеи. И ваше красноречие окажется только плюсом.
Здесь сплошная математика!
Да, основные алгоритмы Data Science построены на математических преобразованиях и требуют понимания. Но если вы не умеете вычислять производные сложных функций в уме, это не означает, что путь сюда вам заказан.
Если вы получили качественное образование в гуманитарной сфере, то и точные науки вы сможете освоить. Для этого важно процессе обучения решать реальные кейсы, которые станут частью вашего портфолио. енторы и тьюторы помогут вам дойти до конца обучения, всегда поддержат мотивацию и спасут в сложных ситуациях. На этих принципах построена программа курса «Профессия дата-сайентист» в Skillfactory.
Главное здесь не гениальность, а усидчивость и любовь к тому, чем вы хотите заниматься. Кроме того, DS базируется не только и не столько на математике: важно уметь выхватывать взаимосвязи и закономерности, решать задачи максимально простым и нересурсоемким путем, писать эффективный и понятный код.
Достаточно прочитать хорошую книгу
Кстати, об учебниках: их по Data Science существует очень много. Какие-то написаны хуже, какие-то — лучше: суть не в этом, а в том, что книжных знаний для получения квалификации попросту недостаточно. Самое важное — практика. Прочитав десятки книг, вы можете отлично знать, как работает та или иная модель, но когда код не будет работать, это поставит вас в ступор. Только постоянная проверка кода на практике, непрерывные спотыкания о проблемы и активный поиск их решения сделают из вас классного специалиста.
Именно поэтому теоретические материалы лучше дополнить прохождением курсов, таких, например, как «Профессия Data Scientist» от SkillFactory. На каждом его этапе вы будете решать реальные кейсы, которые потом станут частью вашего портфолио и помогут справиться с любыми проблемами, возникающими в работе.
Нужно сперва изучить хоть какой-то язык программирования
Конечно, уже имеющиеся знания написания кода будут большим плюсом. Однако язык, который вам нужно знать в первую очередь, — это английский. Ведь именно на нем написана почти вся документация и даны самые ценные советы на Stackoverflow. Более того, основная часть команд в коде совпадает с английскими словами.
Не забываем и о том, что многие проекты в DS создают интернациональные команды и для зарубежных заказчиков. Так что, прежде чем взяться за книгу по коду, лучше освежите в памяти учебник английского. Advanced Level вполне может стать вашим конкурентным преимуществом.
Data Science — это магия, которая пониманию не поддается
Как говорил знаменитый писатель-фантаст Артур Кларк, любая достаточно развитая технология неотличима от магии. Data Science со стороны может выглядеть так же, но как только вы начнете углубляться в эту область, поймете, что никакой магии здесь нет. Только строгие алгоритмы, которые работают в одних ситуациях и бесполезны в других.
А если вы постоянно слышите о том, что люди, работающие в Data Science, ничего в этом, на самом деле, не понимают… Что тут скажешь, у вас просто нормального дата-сайентиста не было. Записывайтесь на курс от Skillfactory и познакомьтесь с людьми, которые вам все объяснят и разжуют.
Декабрь – отличный повод порадовать друг друга. С 11 декабря каждый, кто выберет курс в SkillFactory, получает не только скидку 50% на обучение, но и мешок подарков. А именно: микрокурс по созданию телеграмм-бота, гайд по написанию резюме и курс по Google Sheets.
В учебниках истории XX века, на сотнях плакатах и в десятках кинофильмах о Второй мировой войне мы видели знаменитые танки, «катюши» и бороздящие небеса Ил-2. Давайте проверим, сможете ли вы отличить советскую военную технику от машин союзников и стран «оси».
Филипп Мандей основал целое направление исследований: он первым установил, что закисление океанов — последствие глобального потепления — угрожает обонянию и умению ориентироваться у морских рыб. Само собой, это создает угрозу их вымирания. Долго оставалось загадкой только одно: как существующие виды рыб перенесли серьезное закисление океана при прошлых изменениях климата. Теперь все проясняется: похоже, Мандей обнаружил эффект, которого никогда не было. Интересно, что вместе с ним его наблюдали еще 179 ученых — и теперь все они оказались в центре чудовищного скандала. Попробуем разобраться в деталях.
Военно-морской флот получил многоцелевую атомную подводную лодку К-561 «Казань». Это один из самых совершенных кораблей такого типа в мире.
Знаменитый ракетный комплекс «Искандер» стал одним из символов российской военной мощи. Он не покидает центра внимания экспертов и средств массовой информации, а его тактико-технические характеристики приводятся в каждом информационном ресурсе военной тематики. Но цифры цифрами, а что за ними? Посмотрим на работу «Искандера» с разных сторон, чтобы разобраться в принципах действия и логике конструктивных решений. Тогда глубина понимания позволит пройти дальше одних лишь цифр ТТХ, и при всей важности они окажутся не на первом месте. Наш материал — самый полный рассказ о работе «Искандера» в открытом доступе.
SpaceX после затяжной серии аварий нормально посадила прототип Starship SN15. Огромная стальная ракета поднялась в воздух на десять километров, выполнила там сложные кульбиты, которые не могла сделать ни одна ракета ранее, а затем плавно опустилась вниз. Одни говорят, что это революция, другие — что «СССР так умел полвека назад». Кто прав и что будет дальше? Попробуем разобраться.
Ученые из Финляндии определили причины того, почему «собака бывает кусачей» по отношению к человеку и другим животным.
Действующий глава NASA в рамках общения с прессой ответил на ряд вопросов, касающихся недавних заявлений российских политиков и главы «Роскосмоса» о скором отказе от собственного сегмента МКС. Администратор заверил всех, что агентство находится в хороших отношениях с Россией, а также поделился информацией о согласовании обмена местами для астронавтов и космонавтов в пилотируемых миссиях двух стран.
Исследователи установили, что обнаруженный в Баренцевом море объект — погибшая советская субмарина типа «Крейсерская». Это одна из самых больших подлодок СССР периода Второй мировой.
На этой неделе СМИ выдали новость, от которой можно впасть в шок: «Ранее из России уезжало около 14 тысяч исследователей [в год], теперь — 70 тысяч». Мы внимательно разобрались в ситуации и вынуждены отметить, что ничего подобного не было и нет. В реальности речь вовсе не об ученых и даже не о высококвалифицированных специалистах. Проблемы с учеными в России есть. Но в этом случае речь идет не о них, а о том, что отдельные бывшие комсомольские вожаки, удачно устроившиеся в РАН, перепутали утечку мозгов из России с отъездом из нее гастарбайтеров. Разбираемся, как это у них получилось.
Комментарии