👨‍🎓📊 Как научиться Data Science онлайн: 12 шагов от новичка до профи

12 шагов для тех, кто хочет с нуля построить карьеру в Data Science. Руководство к действию и россыпь ссылок на полезные ресурсы.

Переходите на нашу статью:
🔗 Ссылка

Забирайте курс по Алгоритмам и стать Data Scientst'ом станет еще проще:
🔵 Алгоритмы и структуры данных

🐍 Python обогнал JavaScript на GitHub

Немного о Python в формате рилса

🔥 Нашли шпаргалку по Machine Learning

На одной картинке — весь мир машинного обучения.

На ней ключевые направления:

⭐ Регрессия (OLS, SVM, Random Forest)
⭐ Классификация (Naive Bayes, Decision Tree, нейронки)
⭐ Кластеризация (K-Means, DBSCAN)
⭐ Компьютерное зрение (CNN, YOLO, GANs)
⭐ NLP/LLM (GPT, BERT, Word2Vec)
⭐ Рекомендательные системы, Прогнозирование

❓ Первый курс ШАДа: чего ожидать

Семестр 1:

— Машинное обучение 1: Курс охватывает классические темы: линейная и логистическая регрессия, PCA, t-SNE, различные методы бустинга.

— Алгоритмы 1: Это сложный, но невероятно полезный курс. Здесь вас ждёт много задач на платформе Яндекс.Контест и код-ревью. Программа включает всё: от сортировок и деревьев до графов и динамического программирования.

— Python: Глубже изучаем язык, включая такие темы, как декораторы, виртуальная машина, асинхронное программирование.

Семестр 2:

— Машинное обучение 2
Курс даёт ввод в CV, временные ряды, трансформеры и генеративные модели. Это обзорное занятие, которое помогает определиться с интересами на втором курсе.

— Основы статистики в ML:
Тут раскрываются важные статистические методы, такие как метод Монте-Карло, EM-алгоритмы, бутстрап, дельта-метод и многое другое. Практика — это основа курса, задачи помогут лучше понять, что стоит за алгоритмами.

Курсы насыщенные, но максимально полезные для будущего в аналитике данных или ML.

Начни свой путь к успеху с нашим курсом, который подойдет для подготовки к ШАД:
🔵 Математика для Data Science