​Основные инструменты Data Science

Какие языки используются в работе дата-сайентиста? В каких средах разработки они работают? Как обрабатывают данные? Читайте в статье:

https://tprg.ru/bvs7

#datascience

​Что делать датасаентисту, если у него есть неверно размеченные данные, но уж очень хочется их использовать?

Рассказываем и показываем в этой статье: https://tprg.ru/Sr91

#datascience #python

​Начинающим специалистам в Data Science бывает сложно понять, что изучать в первую очередь

В этой статье вместе с экспертами, разбираемся, с чего лучше начать свой путь в Data Science и на какие алгоритмы и структуры данных стоит обратить внимание:

https://tprg.ru/POQ4

#datascience #ml

​7 советов для новичков в Data Science

Большая часть курсов и учебников по Data Science описывает базовые алгоритмы и навыки. Но когда дело доходит до настоящих проектов, оказывается, что эти знания далеки от реальности.

Как получить максимум практического опыта и подготовиться к работе Data Scientist’ом? Вот несколько рекомендаций:

https://tprg.ru/Dspm

#datascience

​5 неожиданных мест работы дата-сайентиста: от йоги до борьбы с deepfakes

На первый взгляд, дата-сайентисты востребованны в основном в финансовом секторе и IT-компаниях. Однако хорошие дата-сайентисты давно нужны и не только в этих отраслях.

В этой статье читатель Tproger рассказал о 5 неожиданных местах работы дата-сайентистов: https://tprg.ru/TWrn

#datascience