Информация об изменениях

Сообщение Re[3]: Введение в Data Science от 15.04.2023 17:21

Изменено 15.04.2023 17:33 alex_public

Re[3]: Введение в Data Science
Здравствуйте, Mihal9, Вы писали:

M>А книжки для начинающих какие посоветуете? И какой бы пет-проект для DS подобрать?


Книжки для начинающих никакие не посоветую, т.к. сам такими никогда не пользовался (ну разве что курс высшей математики для универов могу подсказать). Вообще на мой взгляд именно книги стоит читать по различным фундаментальным вопросам, типа той же математики. Т.е. учебник по статистике/теории вероятностей/численным метода очень полезно прочитать. А по данным современным прикладным направлениям намного полезнее смотреть документации основных инструментов. Ну или в крайнем случае можно посмотреть на разных IT ресурсах (типа Хабра) статьи с описанием решения типовых задач.

А вот насчёт пет-проектов и т.п. в области DS как раз всё отлично, в том смысле что никакие пет-проекты просто не нужны, т.к. кругом постоянно идут всяческие интересные DS конкурсы и соревнования, на которых можно поучиться (особенно полезно будет сравнить в итоге свои решения и решения победителей-профессионалов) и в случае хорошего прогресса даже заработать некие деньги (лично я зарабатывал, хотя они мне нафиг не нужны были, а участие в конкурсах у меня как хобби для тренировки мозгов). Лично могу порекомендовать https://ai-journey.ru — это всё инициативы Сбербанка. Но и другие крупные компании часто объявляют различные конкурсы, так что можно сказать каждый месяц есть чем развлечься. Я правда редко участвую, только в самых интересных, т.к. времени на это мало (это у меня всего лишь развлечение). Но если бы я ставил это как основную свою цель, то наверное пробовал бы себя в каждом... )))
Re[3]: Введение в Data Science
Здравствуйте, Mihal9, Вы писали:

M>А книжки для начинающих какие посоветуете? И какой бы пет-проект для DS подобрать?


Книжки для начинающих никакие не посоветую, т.к. сам такими никогда не пользовался (ну разве что курс высшей математики для универов могу подсказать). Вообще на мой взгляд именно книги стоит читать по различным фундаментальным вопросам, типа той же математики. Т.е. учебник по статистике/теории вероятностей/численным метода очень полезно прочитать. А по данным современным прикладным направлениям намного полезнее смотреть документации основных инструментов. Ну или в крайнем случае можно посмотреть на разных IT ресурсах (типа Хабра) статьи с описанием решения типовых задач.

А вот насчёт пет-проектов и т.п. в области DS как раз всё отлично, в том смысле что никакие пет-проекты просто не нужны, т.к. кругом постоянно идут всяческие интересные DS конкурсы и соревнования, на которых можно поучиться (особенно полезно будет сравнить в итоге свои решения и решения победителей-профессионалов) и в случае хорошего прогресса даже заработать некие деньги (лично я зарабатывал, хотя они мне нафиг не нужны были, а участие в конкурсах у меня как хобби для тренировки мозгов). Лично могу порекомендовать https://ai-journey.ru — это всё инициативы Сбербанка. Но и другие крупные компании часто объявляют различные конкурсы, так что можно сказать каждый месяц есть чем развлечься. Я правда редко участвую, только в самых интересных, т.к. времени на это мало (это у меня всего лишь развлечение). Но если бы я ставил это как основную свою цель, то наверное пробовал бы себя в каждом... )))

Ещё есть крайне известный в данных кругах международный сайт, на которым проводилось множество соревнований: https://www.kaggle.com И в прошлом наши профессионалы там занимали топовые места, да и наши компании там активно присутствовали (в роли заказчиков конкурсов). Но сейчас естественно в этом уже особого смысла нет (а то вот вдруг случайно сможешь выиграть, а получить деньги не сможешь — будет обидно), разве что в рамках обучения смотреть какие там задачки пробегают...