TL;DR Data Science və bu peşəyə necə girmək və onda inkişaf etmək haqqında suallar/cavablar üçün yazıdır. Məqalədə mən əsas prinsipləri və FAQ-ları təhlil edəcəyəm və xüsusi suallarınıza cavab verməyə hazıram - şərhlərdə (və ya şəxsi mesajda) yazın, bir neçə gün ərzində hər şeyə cavab verməyə çalışacağam.
"Satanist Date" qeydlər seriyasının meydana çıxması ilə bir çox mesaj və şərhlər necə başlamaq və harada qazmaq barədə suallarla gəldi və bu gün nəşrlərdən sonra ortaya çıxan əsas bacarıqları və sualları təhlil edəcəyik.
Burada deyilənlərin hamısı son həqiqət olduğunu iddia etmir və müəllifin subyektiv fikridir. Prosesdə ən vacib görünən əsas şeylərə baxacağıq.
Niyə məhz bu lazımdır?
Məqsədin daha yaxşı əldə edilə bilməsi üçün, ən azı bir qədər konkret görünməsi üçün - siz Facebook/Apple/Amazon/Netflix/Google-da DS və ya Tədqiqat Alimi olmaq istəyirsiniz - tələblərə, dillərə və lazımi bacarıqlara baxın konkret olaraq hansı vəzifə üçün. İşə qəbul prosesi necədir? Belə bir rolda adi bir gün necə keçir? Orada işləyən adamın orta profili necə görünür?
Çox vaxt ümumi mənzərə ondan ibarətdir ki, bir insan həqiqətən nə istədiyini başa düşmür və bu qeyri-müəyyən görüntüyə necə hazırlaşmaq tam aydın deyil - buna görə də ən azı tam olaraq nə istədiyinizə dair təxmini bir plana sahib olmağa dəyər.
Cari məqsəd görünüşünü konkretləşdirin
Yol boyu dəyişsə də və oyun zamanı planları dəyişdirmək ümumiyyətlə normaldır, bir məqsəd qoymağa və ona diqqət yetirməyə, vaxtaşırı qiymətləndirməyə və yenidən düşünməyə dəyər.
Bu olacaq, yoxsa hələ də aktualdır?
Bir mövqedə böyüdükcə.
Təsəvvür edin ki, vəzifənizdən əvvəl elmlər doktoru dərəcəsi almaq, sənayedə 2-3 il işləmək və ümumiyyətlə monastırda meditasiya edərkən saçınızı kəsmək lazımdır - Data Science ilə vəziyyət bir vaxtlar iqtisadçılar və iqtisadçılarla eyni olmayacaqmı? vəkillər? Təqib etmək istədiyiniz sahədə hər şey tanınmayacaq dərəcədə dəyişəcəkmi?
İndi hamının ora tələsməsi üçün yaxşı bir şans yoxdurmu və biz peşəyə girməyə çalışan insanların geniş təbəqəsinin olduğu bir mənzərə görəcəyik - və sadəcə cüzi bir başlanğıc mövqeyi olacaq.
Bir yol seçərkən mövcud tendensiyaları nəzərə almağa dəyər ola bilər, təkcə əmək bazarının mövcud vəziyyətini deyil, həm də onun necə dəyişməsi və harada olması barədə fikrinizi də nəzərə almağa dəyər.
Məsələn, müəllif satanist olmağı planlaşdırmırdı, lakin PhD zamanı DS ilə ortaq güclü bacarıqlara malik üçüncü tərəf layihələri üzərində işlədi və aspiranturanın sonunda təbii olaraq ətraf mühitə keçdi, yaxşı bir şey görüb. mövqe.
Əgər tamaşanın gedişində başqa yerə köçmək lazım olduğu ortaya çıxarsa - çünki indi ən çox hərəkət var və bütün ən maraqlı hərəkətlər baş verir, o zaman təbii olaraq ora köçəcəyik.
Bacarıqların Dağılımı
Bunlar DS-də tam və effektiv iş üçün mənə əsas kimi görünən şərti bacarıq kateqoriyalarıdır. İngilis dilini ayrıca vurğulayacağam - CS-də nə edirsinizsə öyrənin. Sonrakı əsas kateqoriyalar.
Proqramlaşdırma/Scripting
Hansı dillərlə tanış olmağa əminsiniz? Python? Java? Shell skripti? Lua? Sql? C++?
Tam olaraq nəyi bacarmalısan və niyə proqramlaşdırma baxımından - buradakı mövqelərin çeşidi çox dəyişir.
Məsələn, mən tez-tez mürəkkəb məntiq, sorğular, modellər, analitika tətbiq etməli və ümumiyyətlə şərh olunan sistemləri inkişaf etdirməli oluram, lakin kodun sürəti üçün ən ümumi və əsaslı olanlar istisna olmaqla, demək olar ki, heç vaxt tələblər yoxdur.
Buna görə də, mənim bacarıq dəstim Tensorflow kitabxanasını yazanlardan və l1 keşindən və buna bənzər şeylərdən səmərəli istifadə üçün kodu optimallaşdırmaq haqqında düşünənlərdən çox fərqlidir, ona görə də tam olaraq nəyə ehtiyacınız olduğuna baxın və öyrənməyin düzgün yolunu qiymətləndirin.
Məsələn, python üçün insanlar artıq düzəldirlər dil öyrənmək.
Şübhəsiz ki, artıq təcrübəli məsləhətlər və ehtiyaclarınız üçün yaxşı mənbələr var - bir siyahıya qərar verməli və onun üzərində işləməyə başlamalısınız.
Biznes proseslərini başa düşmək
Onsuz heç yerə gedə bilməzsiniz: bu prosesdə niyə ehtiyacınız olduğunu, nə etdiyinizi və nə üçün olduğunu başa düşməlisiniz. Çox vaxt bu, sizə çox vaxt qənaət edə, faydanızı maksimuma çatdıra və vaxt və resursları boş yerə sərf etməyən şeydir.
Adətən mən özümə aşağıdakı sualları verirəm:
- Mən şirkətdə tam olaraq nə edirəm?
- Niyə?
- Kim və necə istifadə edəcək?
- Hansı variantlarım var?
- Parametrlərin hədləri nələrdir?
Parametrlər haqqında bir az daha ətraflı məlumat: nəyinsə qurban verilə biləcəyini bilsəniz, tez-tez iş ssenarisini çox dəyişə bilərsiniz: məsələn, şərh edilə bilən və ya əksinə, burada bir neçə faiz rol oynamayacaq və bizdə çox sürətli həll və müştərinin buna ehtiyacı var, çünki o, boru kəmərinin AWS-də işlədiyi vaxt üçün ödəyir.
Riyaziyyat
Burada hər şeyi özün düşünürsən və başa düşürsən - əsas riyaziyyatı bilmədən sən qumbaralı meymunlardan başqa bir şey deyilsən (bağışlayın Random Forest) - buna görə də ən azı əsas şeyləri başa düşməlisiniz. Çox minimal bir siyahı tərtib etsəydim, ona aşağıdakılar daxildir:
- Xətti cəbr - çoxlu sayda resurs Google üçün asandır, sizə ən uyğun olanı axtarın;
- Riyazi analiz - (ən azı ilk iki semestrdə);
- Ehtimal nəzəriyyəsi maşın öyrənməsində hər yerdə var;
- Kombinatorika - əslində nəzəriyyəni tamamlayır;
- Qrafik nəzəriyyəsi - ən azı BASIC;
- Alqoritmlər - ən azı ilk iki semestr üçün (Kormenin kitabında tövsiyələrinə baxın);
- Mathlogic - ən azı əsas.
Məlumatların praktiki təhlili və vizuallaşdırılması
Ən vacib şeylərdən biri əllərinizi məlumatlarla çirkləndirməkdən qorxmamaq və verilənlər toplusunun, layihənin hərtərəfli təhlilini aparmaq və sürətli məlumat vizualizasiyasını yaratmaqdır.
Kəşfiyyat xarakterli məlumatların təhlili bütün digər məlumat transformasiyaları və unix qovşaqlarından sadə boru xətti yaratmaq (əvvəlki məqalələrə baxın) və ya oxunaqlı və başa düşülən notebook yazmaq bacarığı kimi sadəcə təbii bir şeyə çevrilməlidir.
Vizuallaşdırmanı qeyd etmək istərdim: yüz dəfə eşitməkdənsə, bir dəfə görmək daha yaxşıdır.
Menecerə qrafiki göstərmək rəqəmlər dəstindən yüz dəfə asan və aydındır, ona görə də matplotlib, seaborn və ggplot2 sizin dostlarınızdır.
Yumşaq bacarıqlar
İdeyalarınızı, eləcə də nəticələrinizi və narahatlıqlarınızı (və s.) başqalarına çatdıra bilmək də eyni dərəcədə vacibdir - tapşırığı həm texniki, həm də biznes baxımından aydın şəkildə ifadə edə bildiyinizə əmin olun.
Siz həmkarlarınıza, menecerlərə, rəhbərlərə, müştərilərə və ehtiyacı olan hər kəsə nə baş verdiyini, hansı məlumatlardan istifadə etdiyinizi və hansı nəticələri əldə etdiyinizi izah edə bilərsiniz.
Qrafikləriniz və sənədləriniz sizsiz oxunmalıdır. Yəni orada yazılanları başa düşmək üçün yanınıza getməyə ehtiyac yoxdur.
Fikrinizi çatdırmaq və/və ya layihəni/işinizi sənədləşdirmək üçün aydın təqdimat edə bilərsiniz.
Mövqeyinizi əsaslandırılmış və emosional olmayan şəkildə çatdıra, “bəli/yox” deyə və ya qərara sual verə/dəstəkləyə bilərsiniz.
təlim
Bütün bunları öyrənə biləcəyiniz bir çox fərqli yer var. Qısa bir siyahı verəcəyəm - ondan hər şeyi sınadım və düzünü desəm, hər bir maddənin müsbət və mənfi cəhətləri var. Bunu sınayın və sizə nə uyğun olduğuna qərar verin, amma bir neçə variantı sınamağı və birində ilişib qalmamağı çox tövsiyə edirəm.
- Onlayn kurslar: coursera, udacity, Edx və s.;
- Yeni məktəblər: onlayn və oflayn - SkillFactory, ShAD, MADE;
- Klassik məktəblər: universitet magistr proqramları və təkmilləşdirmə kursları;
- Layihələr - sadəcə sizi maraqlandıran tapşırıqları seçə və onları github-a yükləyə bilərsiniz;
- Təcrübələr - burada nəyisə təklif etmək çətindir, siz mövcud olanı axtarmalı və uyğun variantları tapmalısınız.
Lazımdırmı?
Sonda, yəqin ki, özümə əməl etməyə çalışdığım üç şəxsi prinsipi əlavə edəcəyəm.
- Maraqlı olmalıdır;
- Daxili həzz gətirin (= heç olmasa əziyyətə səbəb olmasın);
- "Sənin olmaq."
Niyə onlar? Hər gün bir şey etməyi və ondan həzz almamağı və ya maraqlanmamağı təsəvvür etmək çətindir. Təsəvvür edin ki, siz həkimsiniz və insanlarla ünsiyyətə nifrət edirsiniz - bu, əlbəttə ki, bir şəkildə işləyə bilər, ancaq sizdən nəsə soruşmaq istəyən xəstələrin axınından daim narahat olacaqsınız. Bu uzunmüddətli perspektivdə işləmir.
Niyə xüsusi olaraq daxili həzzi qeyd etdim? Mənə elə gəlir ki, bu, gələcək inkişaf və prinsipcə, təlim prosesi üçün lazımdır. Mürəkkəb funksiyanı tamamlayıb model qurmağı və ya vacib bir parametri hesablamağı bacardığım zaman çox zövq alıram. Kodum estetik cəhətdən gözəl və yaxşı yazılmış olduqda bundan həzz alıram. Buna görə də, yeni bir şey öyrənmək maraqlıdır və birbaşa heç bir əhəmiyyətli motivasiya tələb etmir.
“Sənin olmaq” eyni hissdir ki, bu, təxminən sizin etmək istədiyiniz şeydir. Mənim kiçik bir hekayəm var. Uşaqlıqdan mən rok musiqisi ilə (və metal - SALMON!) maraqlanmışam və bir çoxları kimi mən də necə oynamağı öyrənmək istəyirdim və hamısı budur. Məlum oldu ki, eşitmə qabiliyyətim və səsim yox idi - bu məni heç narahat etmirdi (və deməliyəm ki, bu, bir çox ifaçıları səhnədə narahat etmir) və hələ məktəbdə oxuyanda gitara almışam... və aydın oldu ki, saatlarla oturub onun üzərində oynamağı çox sevmirəm. Çətin gedirdi, həmişə mənə elə gəlirdi ki, bir növ axmaqlıq çıxır - mən bundan heç zövq almadım və sadəcə özümü pis, axmaq və tamamilə bacarıqsız hiss edirdim. Mən sözün əsl mənasında özümü dərslərə oturmağa məcbur etdim və ümumiyyətlə, at üçün yaxşı yemək deyildi.
Eyni zamanda, mən çox sakit oturub bir neçə oyuncaq hazırlaya bilərdim, skriptdən istifadə edərək, flaşda (və ya başqa bir şeydə) nəyisə canlandırmaq üçün vəhşicəsinə oyundakı elementləri bitirmək və ya hərəkət və/və ya mexanika ilə məşğul olmaq üçün həvəsləndim. üçüncü tərəf kitabxanalarını, plaginləri və hər şeyi birləşdirmək.
Və bir anda anladım ki, gitara çalmaq mənim işim deyil və mən ifa etməyi yox, dinləməyi çox sevirəm. Oyunlar və kodlar yazanda (o anda hər cür metala qulaq asırdım) gözlərim parıldayırdı və o zamanlar xoşuma gəldi və bunu etməliydim.
Başqa sualınız var?
Əlbəttə ki, biz bütün mövzuları və sualları nəzərdən keçirə bilmədik, buna görə şərhlər yazın və mənə pm göndərin - suallarım olmaqdan həmişə məmnunam.
Mənbə: www.habr.com