Хотите стать дата-сайентистом? Вот краткая дорожная карта с основными ресурсами.
1. Математика и статистика
Линейная алгебра: операции с матрицами, собственные значения, собственные векторы и разложение, которые имеют решающее значение для машинного обучения.
Теория вероятности и статистика: проверка гипотез, распределения вероятностей, байесовский вывод, доверительные интервалы и статистическая значимость.
Математический анализ: производные, интегралы и градиенты, особенно частные производные, которые необходимы для понимания оптимизации моделей.
2. Программирование
Python или R: выбор основного языка программирования в сфере дата-сайенс.
Python: ознакомление с библиотеками NumPy, Pandas для работы с данными и Scikit-Learn для машинного обучения.
R: изучение языка, популярного в научной и финансовой сферах, с освоением таких библиотек, как dplyr и ggplot2, для работы с данными и их визуализации.
Лучшие ресурсы для изучения программирования.
SQL: приобретение навыков создания запросов и управления базами данных, необходимых для доступа к большим массивам данных, их объединения и фильтрации.
3. Первичная и предварительная обработка данных
Очистка данных: обработка пропущенных значений, выбросов, дубликатов и форматирование данных.
Разработка признаков: создание значимых признаков, работа с категориальными переменными и применение преобразований (масштабирование, кодирование и т. д.).
Разведочный анализ данных: визуализация распределений данных, выявление корреляций и тенденций для создания гипотез и выводов.
4. Визуализация данных
Библиотеки Python: использование Matplotlib, Seaborn и Plotly для визуализации данных.
Tableau или Power BI: изучение интерактивных инструментов визуализации для создания информационных панелей.
Сторителлинг: развитие навыков интерпретации и представления данных заинтересованным сторонам.
5. Машинное обучение
Контролируемое обучение: понимание таких алгоритмов, как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, метод случайного леса, градиентный бустинг и метод опорных векторов (SVM).
Неконтролируемое обучение: изучение кластеризации (K-means, DBSCAN) и снижения размерности (PCA, t-SNE).
Метрики оценки: понимание корректности, точности, полноты отклика модели, F1-оценка для классификации, RMSE (среднеквадратическая ошибка) и MAE (средняя абсолютная ошибка) для решения задач регрессии.
Лучшие ресурсы для изучения дата-сайенс и машинного обучения.
6. Продвинутое машинное обучение и глубокое обучение
Нейронные сети: основы нейронных сетей и алгоритм обратного распространения ошибки обучения нейронной сети.
Глубокое обучение: сверточные нейронные сети (CNN) для обработки изображений и рекуррентные нейронные сети (RNN) для последовательных данных.
Трансферное обучение: применение предварительно обученных моделей для решения конкретных задач.
Фреймворки: использование TensorFlow Keras для построения моделей глубокого обучения.
7. Обработка естественного языка (NLP)
Предварительная обработка текста: токенизация, стемминг, лемматизация, удаление стоп-слов.
Техники NLP: понимание мультимножества слов, оценки важности слов (TF-IDF) и эмбеддинга слов (Word2Vec, GloVe).
Модели NLP: работа с рекуррентными нейронными сетями, трансформерами (BERT, GPT) для классификации текстов, анализа настроений и перевода.
8. Большие данные (по выбору)
Распределенная обработка данных: изучение Hadoop и Spark для работы с большими массивами данных, использование Google BigQuery для хранения и обработки больших данных.
9. Рабочие процессы и конвейеры дата-сайенс (по выбору)
ETL (извлечение, преобразование и загрузка данных) и конвейеры обработки данных: использование таких инструментов, как Apache Airflow, для автоматизации работы с данными; настройка воспроизводимых рабочих процессов для преобразования, моделирования и мониторинга данных.
Развертывание моделей в производстве: применение Flask, FastAPI и облачных сервисов (AWS SageMaker, Google AI Platform).
10. Валидация и настройка моделей
Перекрестная валидация: освоение таких техник, как перекрестная валидация K-fold, позволяющая избежать переобучения.
Настройка гиперпараметров: использование поиска по сетке, случайного поиска и байесовской оптимизации для повышения производительности модели.
Компромисс между смещением и дисперсией: понимание, как сбалансировать смещение и дисперсию в моделях для более эффективного обобщения.
11. Анализ временных рядов
Статистические модели: ARIMA, SARIMA и модель Хольта-Винтерса для прогнозирования временных рядов.
Временные ряды: работа с сезонностью, трендами и случайными колебаниями.
Использование LSTM или Prophet: продвинутое прогнозирования временных рядов.
12. Экспериментирование и A/B-тестирование
Проектирование экспериментов: понимание, как ставить и анализировать контролируемые эксперименты.
A/B-тестирование: статистические методы для сравнения групп и измерения влияния изменений.
Читайте также:
- 11 шагов на пути к работе дата-сайентиста
- Кодирование категориальных данных: визуальное руководство для начинающих с примерами кода
- Глубокое погружение в режим Copy-on-Write в pandas. Часть 3
Читайте нас в Telegram, VK и Дзен
Перевод статьи Data Analytics: How to become Data Scientist in 2025
