メモの日付 科学者: どこから始めればよいですか? それは必要ですか?

TL;DR は、データ サイエンスに関する質問と回答、およびその職業に就いて成長する方法に関する投稿です。 この記事では、基本原則と FAQ を分析し、具体的な質問に答える準備ができています。コメント (またはプライベート メッセージ) に書き込んでください。数日以内にすべてに答えるように努めます。

「サタニスト デート」シリーズのノートの登場により、どのように始めればよいのか、どこを掘り下げればよいのかという質問を含む多くのメッセージやコメントが寄せられました。今日は、出版後に生じた主なスキルと質問を分析します。

ここに記載されている内容はすべて究極の真実であるとは主張しておらず、著者の主観的な意見です。 このプロセスで最も重要と思われる主な事項を見ていきます。

なぜこれが必要なのでしょうか?

目標をより達成しやすくするために、少なくともある程度具体的に見えるようにするには、Facebook/Apple/Amazon/Netflix/Google の DS またはリサーチ サイエンティストになりたいと考えています。要件、言語、必要なスキルを検討してください。具体的にどのポジションに対してなのか。 採用プロセスとは何ですか? このような役割を果たした場合、通常の XNUMX 日はどのように送られますか? そこで働く人の平均的なプロフィールはどのような感じですか?

多くの場合、全体像として、人は自分が何を望んでいるのかを実際には理解しておらず、この不明確なイメージに対してどのように準備すればよいのか完全には明確ではありません。そのため、少なくとも自分が何を望んでいるのかの大まかな計画を立てることは価値があります。

現在の目標ビューを具体化する

たとえ途中で変更があったとしても、プレイの途中で計画を変更するのは通常のことですが、目標を持ってそこに集中し、定期的に評価して再考する価値があります。

それは起こるだろうか、それともまだ関連しているだろうか？

地位が上がる頃には。

想像してみてください。役職に就く前に博士号を取得し、この業界で 2 ～ 3 年働き、修道院で瞑想している間は髪を切る必要があります。データ サイエンスの状況は、経済学者や経済学者の状況と同じではないでしょうか。弁護士？ あなたが追求したい分野では、すべてが認識を超えて変化するでしょうか?

今すぐに誰もがそこに殺到し、その職業に就こうとしている人々が広範囲に存在するという状況が見られる可能性は十分にあるのではないでしょうか。そして、スタート地点はほんのわずかであるだけです。

道を選択する際には、労働市場の現状だけでなく、労働市場がどのように変化し、どこにあるのかについての考えも含め、現在の傾向を考慮する価値があるかもしれません。

たとえば、著者は悪魔崇拝者になるつもりはありませんでしたが、博士課程の期間中、DS と共通する強力なスキルを持つサードパーティのプロジェクトに取り組み、大学院の終わりに、良い環境を見て自然に環境に切り替えました。位置。

プレイの途中で、どこか別の場所に移動する必要があることが判明した場合、現在最も動きがあり、最も興味深いアクションがすべて起こっているため、自然にそこに移動します。

スキルの内訳

これらは、DS で完全かつ効果的に作業するための鍵であると思われるスキルの条件付きカテゴリです。 英語については別途取り上げます。CS で行うことは何でも学びましょう。 次に主要なカテゴリです。

プログラミング/スクリプト作成

あなたはどの言語に慣れることができますか? パイソン？ ジャワ？ シェルスクリプト？ ルア？ SQL? C++?

プログラミングに関して正確に何ができる必要があるのか​​、そしてその理由は、ここでのポジションの範囲によって大きく異なります。

たとえば、複雑なロジック、クエリ、モデル、分析を実装しなければならないことが多く、一般にインタープリタ型システムを開発する必要がありますが、最も一般的で合理的なものを除いて、コードの速度に関する要件はほとんどありません。

したがって、私のスキルセットは、Tensorflow ライブラリを作成し、L1 キャッシュや同様のものを効率的に使用するためにコードの最適化を考える人々とは大きく異なります。そのため、正確に何が必要かを見て、学習への正しい道を評価します。

たとえば、Python の場合、人々はすでに構成しています マップ 言語学習。

確かに、あなたのニーズに合った経験豊富なアドバイスや優れた情報源がすでに存在します。リストを決めて、それに取り組み始める必要があります。

ビジネスプロセスを理解する

それなしではどこにも行けません。なぜこのプロセスで自分が必要とされているのか、何をしているのか、そしてその理由を理解する必要があります。 多くの場合、これによって時間を大幅に節約し、利益を最大化し、くだらないことに時間とリソースを浪費することがなくなります。

通常、私は次のような質問を自分に問いかけます。

• 会社では具体的に何をするのですか？
• なぜですか？
• 誰がどのように使用するのでしょうか?
• どのような選択肢がありますか?
• パラメーターの制限は何ですか?

パラメーターについてもう少し詳しく説明します。何かが犠牲になる可能性があることがわかっていれば、多くの場合、作業シナリオを大幅に変更できます。たとえば、解釈可能性やその逆など、ここでは数パーセントは役割を果たしません。クライアントは、AWS でパイプラインが実行されている時間に対して料金を支払うため、それを必要としています。

数学

ここでは、すべてを自分で考え、理解する必要があります。基本的な数学の知識がなければ、手榴弾を持った猿に過ぎません (ランダム フォレストさん、ごめんなさい)。したがって、少なくとも基本的なことは理解する必要があります。 非常に最小限のリストを作成すると、次のものが含まれます。

• 線形代数 - 膨大な数のリソースが簡単に Google で検索できるので、最適なものを探してください。
• 数学的分析 - (少なくとも最初の XNUMX 学期は);
• 確率理論は機械学習のいたるところに存在します。
• 組み合わせ論 - 実際には理論を補完するものです。
• グラフ理論 - 少なくとも BASIC。
• アルゴリズム - 少なくとも最初の XNUMX 学期は (コーメンの著書の推奨事項を参照)。
• 数学 - 少なくとも基礎的なもの。

実践的なデータ分析と視覚化

最も重要なことの XNUMX つは、データを扱うことを恐れず、データセットの包括的な分析を実行し、プロジェクトを実行し、迅速なデータの視覚化を作成できることです。

探索的データ分析は、他のすべてのデータ変換や、UNIX ノードから単純なパイプラインを作成したり (以前の記事を参照) したり、読みやすく理解できるノートブックを作成したりする機能と同様に、単純に自然なものになる必要があります。

ビジュアライゼーションについてお話したいと思います。XNUMX 回聞くよりも、XNUMX 回見たほうがよいのです。

マネージャーにグラフを表示するのは、一連の数値を表示するよりも 2 倍簡単で明確なので、matplotlib、seaborn、ggplotXNUMX が便利です。

ソフトスキル

自分のアイデアだけでなく、結果や懸念事項（など）を他の人に伝えることも同様に重要です。技術用語とビジネス用語の両方でタスクを明確に述べられるようにしてください。

同僚、マネージャー、上司、クライアント、その他必要な人に、何が起こっているのか、どのようなデータを使用しているのか、どのような結果が得られたのかを説明できます。

チャートやドキュメントは、あなたなしでも読まれる必要があります。 つまり、そこに何が書かれているかを理解するためにあなたのところに行く必要はありません。

明確なプレゼンテーションを作成して要点を伝えたり、プロジェクトや仕事を文書化したりできます。

自分の立場を理性的かつ感情的に伝えず、「はい/いいえ」と答えたり、決定に質問したり支持したりすることができます。

トレーニング

これらすべてを学ぶことができるさまざまな場所がたくさんあります。 短いリストをあげます。私はすべてを試しましたが、正直に言うと、それぞれの項目には長所と短所があります。 試してみて自分に合ったものを決めてください。ただし、XNUMX つに固執せず、いくつかのオプションを試してみることを強くお勧めします。

• オンラインコース: coursera、udacity、Edx など。
• 新しい学校: オンラインとオフライン - SkillFactory、ShAD、MADE;
• 古典的な学校: 大学の修士課程および高度な訓練コース。
• プロジェクト - 興味のあるタスクを選択して切り出し、Github にアップロードするだけです。
• インターンシップ - ここで何かを提案することは困難です。利用可能なものを探して、適切なオプションを見つける必要があります。

それは必要ですか？

最後に、私自身が従おうとしている XNUMX つの個人的な原則を追加します。

• 面白いはずです。
• 内なる喜びをもたらします（= 少なくとも苦しみを引き起こさないようにします）。
• 「あなたのものになるために。」

なぜ彼らなのか？ 毎日何かをしていて、楽しめなかったり、興味がなかったりすることは想像しにくいです。 あなたが医師で、人とのコミュニケーションが嫌いであると想像してください。もちろん、これは何とかなるかもしれませんが、あなたに何かを尋ねようとする患者の流れに常に不快感を感じるでしょう。 これは長期的にはうまくいきません。

なぜ私は内的喜びについて特に言及したのでしょうか? これはさらなる開発、そして原則として学習プロセスのために必要であるように私には思えます。 複雑な機能をなんとか完成させてモデルを構築したり、重要なパラメーターを計算したりするときは本当に楽しいです。 自分のコードが美しく、よく書かれていると嬉しくなります。 したがって、何か新しいことを学ぶことは興味深いものであり、直接的には大きな動機を必要としません。

「自分のものになる」というのは、大体これがやりたかったことだという感覚と同じです。 ちょっとした話があります。 子供の頃から私はロック音楽（そしてメタル、サーモン！）に興味があり、他の多くの人たちと同じように、演奏方法を学びたいと思っていました。それだけでした。 私には聴覚も声もないことが判明しました。これは私にとってまったく気にならなかったのですが（そしてステージ上の多くのパフォーマーにとっても気にならないと言わなければなりません）、まだ学校にいたときにギターを手に入れました...そして私は何時間も座ってプレイするのがあまり好きではないことが明らかになりました。 それは大変で、いつも何かでたらめなことが起こっているように私には思えました。私はそれからまったく喜びを得ることができず、ただひどい、愚かで、完全に無能であると感じました。 私は文字通り、授業のために座ることを自分に強制しましたが、一般的に、それは馬にとって良い食べ物ではありませんでした。

同時に、スクリプトを使用してフラッシュ (または他のもの) 上で何かをアニメーション化するおもちゃの開発に何時間も非常に落ち着いて座ることができ、ゲーム内の要素を完成させたり、動きや動きの仕組みに対処したりすることに非常に意欲的になりました。サードパーティのライブラリ、プラグイン、その他すべてのものを接続します。

そしてある時点で、ギターを弾くことは私の趣味ではなく、本当に好きなのは弾くことではなく聴くことだと気づきました。 そして、ゲームやコードを書いているときは目が輝いていて（その瞬間はあらゆる種類のメタルを聴いていました）、それが当時私が好きだったことであり、それが私がやるべきだったことです。

他にご質問はありますか?

もちろん、すべてのトピックと質問を確認することはできません。そのため、コメントを書いて私に PM を送ってください。いつでも喜んで質問させていただきます。

出所： habr.com