Как стать хорошим Big Data / Data Scientist'ом в России? Как построить план обучения, чтобы получить максимум навыков в данной области? На данный момент есть навыки Python (Основы), математика, эконометрическое моделирование
Для того, чтобы стать хорошим Big Data / Data Scientist'ом в России, важно следовать определенному плану обучения и постоянно совершенствовать свои навыки. Ниже приведен план обучения, который поможет вам расширить свои знания в области Big Data и Data Science:
Углубите свои знания в Python: Python является основным языком программирования в области данных. Рекомендуется изучить библиотеки для анализа данных, такие как NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn.
Изучите SQL: Знание SQL необходимо для работы с базами данных, извлечения данных и выполнения аналитики.
Изучите основы статистики и математики: Понимание основ статистики поможет вам правильно анализировать данные и строить модели.
Изучите машинное обучение: Познакомьтесь с основными алгоритмами машинного обучения, такими как линейная регрессия, случайный лес, градиентный бустинг.
Изучите библиотеки для машинного обучения и анализа данных: Например, scikit-learn, TensorFlow, Keras.
Практикуйтесь на реальных проектах: Участвуйте в соревнованиях по анализу данных на платформах Kaggle, DataCamp, посещайте хакатоны, стажируйтесь в компаниях, где занимаются анализом данных.
Постоянно обучайтесь и следите за новыми тенденциями в области Big Data и Data Science.
Следование этому плану позволит вам получить максимум навыков в области Big Data и Data Science и стать востребованным специалистом на рынке труда в России.
Для того, чтобы стать хорошим Big Data / Data Scientist'ом в России, важно следовать определенному плану обучения и постоянно совершенствовать свои навыки. Ниже приведен план обучения, который поможет вам расширить свои знания в области Big Data и Data Science:
Углубите свои знания в Python: Python является основным языком программирования в области данных. Рекомендуется изучить библиотеки для анализа данных, такие как NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn.
Изучите SQL: Знание SQL необходимо для работы с базами данных, извлечения данных и выполнения аналитики.
Изучите основы статистики и математики: Понимание основ статистики поможет вам правильно анализировать данные и строить модели.
Изучите машинное обучение: Познакомьтесь с основными алгоритмами машинного обучения, такими как линейная регрессия, случайный лес, градиентный бустинг.
Изучите библиотеки для машинного обучения и анализа данных: Например, scikit-learn, TensorFlow, Keras.
Практикуйтесь на реальных проектах: Участвуйте в соревнованиях по анализу данных на платформах Kaggle, DataCamp, посещайте хакатоны, стажируйтесь в компаниях, где занимаются анализом данных.
Постоянно обучайтесь и следите за новыми тенденциями в области Big Data и Data Science.
Следование этому плану позволит вам получить максимум навыков в области Big Data и Data Science и стать востребованным специалистом на рынке труда в России.