7 советов для новичков в Data Science

Автор перевода Мария Багулина

Большая часть курсов и учебников по Data Science описывает базовые алгоритмы и навыки, которые нужны для успешного выполнения различных задач. Но когда дело доходит до настоящих проектов, оказывается, что эти знания далеки от рабочих реалий.

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

1. Используйте стандартные библиотеки с открытым исходным кодом. Прикладная область Data Science опирается на библиотеки, которые хорошо задокументированы, протестированы и имеют грамотный API. Использование альтернативных или кастомных библиотек неизменно ведёт к проблемам и багам — они отвлекают от данных и контекста, в котором будет применяться модель.
2. Тратьте больше времени на изучение данных и приведение их в нужный формат. В ряде проектов потребуется множество манипуляций с данными, а на настройку модели уйдёт сравнительно немного времени. Начинающие Data Science специалисты в состоянии описать структуру алгоритмов, но им не хватает навыков работы с pandas и другими библиотеками, важными для реальных кейсов.
3. Изучайте различные техники на практике. Если вы не можете описать практическую пользу того, что изучаете, вероятно, вы пока не готовы применять эти знания в работе.
4. Узнайте, как интерпретировать вывод модели. Научитесь извлекать понятные умозаключения из любой модели машинного обучения с помощью техник Machine Learning Explainability.
5. Создавайте проекты в той области, которая вам интересна. Это может быть кино, новости, спорт, еда и так далее. Вы научитесь формулировать вопросы о мире таким образом, чтобы понять, как можно их решить с помощью технических инструментов. Это один из важных навыков для Data Scientist.
6. Но, пожалуй, самый важный навык — делиться своей работой, чтобы научиться интерпретировать и обсуждать результаты.
7. Но можно ли пропустить теорию алгоритмов и заниматься только практикой, чтобы быстрее стать дата саентистом? Нет.

Вы можете узнать много полезного о манипулировании данными, их интерпретации и применении моделей в реальной жизни. Попробуйте уделить больше времени практическим навыкам и не зацикливаться лишь на абстрактных теориях: такой подход поможет лучше подготовиться к серьёзным проектам.