메모 날짜 과학자: 어디서부터 시작해야 하며 필요한가요?

TL;DR은 데이터 과학에 대한 질문/답변과 해당 직업에 진입하고 발전하는 방법에 대한 게시물입니다. 이 기사에서는 기본 원칙과 FAQ를 분석하고 특정 질문에 답변할 준비가 되어 있습니다. 댓글(또는 비공개 메시지)을 작성하면 며칠 내에 모든 답변을 드리도록 노력하겠습니다.

'사타니스트 데이트' 시리즈의 노트가 등장하면서 어떻게 시작해야 할지, 어디서 파헤쳐야 할지에 대한 질문과 함께 많은 메시지와 댓글이 왔는데, 오늘은 출간 이후에 발생한 주요 스킬과 궁금증을 분석해보겠습니다.

여기에 언급된 모든 내용은 궁극적인 진실을 주장하는 것이 아니며 저자의 주관적인 의견입니다. 그 과정에서 가장 중요해 보이는 주요 사항을 살펴보겠습니다.

이것이 정확히 왜 필요한가요?

목표를 더 잘 달성할 수 있도록, 적어도 어느 정도 구체적으로 보이도록 하려면 - Facebook/Apple/Amazon/Netflix/Google에서 DS 또는 연구 과학자가 되고 싶은 경우 - 요구 사항, 언어 및 필요한 기술을 살펴보세요. 구체적으로 어떤 직위에 대해. 채용 절차는 어떻게 되나요? 그런 역할을 맡으면 보통 하루는 어떻게 보내나요? 그곳에서 일하는 사람의 평균 프로필은 어떤 모습인가요?

종종 전체적인 그림은 사람이 자신이 원하는 것이 정확히 무엇인지 실제로 이해하지 못하고 이 불분명한 이미지를 준비하는 방법이 완전히 명확하지 않다는 것입니다. 따라서 정확히 원하는 것이 무엇인지에 대해 최소한 대략적인 계획을 세울 가치가 있습니다.

현재 목표 보기 구체화

도중에 변경되고 플레이가 진행되는 동안 계획을 변경하는 것이 일반적이라고 해도 목표를 설정하고 이에 집중하며 주기적으로 평가하고 다시 생각하는 것이 좋습니다.

그럴까요, 아니면 여전히 관련이 있나요?

당신이 위치로 성장할 때까지.

직위를 받기 전에 박사 학위를 취득하고 업계에서 2~3년 동안 일하고 일반적으로 수도원에서 명상을 하면서 머리를 자르는 상황을 상상해 보세요. 데이터 과학의 상황은 한때 경제학자와 변호사? 당신이 추구하고 싶은 분야에서는 인식할 수 없을 정도로 모든 것이 변할 것인가?

이제 모든 사람들이 그곳으로 달려가서 직업에 들어가려고 하는 사람들이 많고 시작 위치가 빈약한 그림을 보게 될 가능성이 있지 않습니까?

경로를 선택할 때 노동 시장의 현재 상태뿐만 아니라 변화하는 방식과 현재 위치에 대한 아이디어까지 현재 추세를 고려하는 것이 좋습니다.

예를 들어 저자는 사탄주의자가 될 계획은 없었지만 박사 과정 중에 DS와 공통된 강력한 기술을 가진 제XNUMX자 프로젝트를 진행했고, 대학원을 마치면서 자연스럽게 환경으로 전환하여 좋은 결과를 얻었습니다. 위치.

연극이 진행되는 동안 다른 곳으로 이동해야 한다는 것이 밝혀지면 이제 가장 많은 움직임이 있고 가장 흥미로운 모든 행동이 일어나고 있기 때문에 자연스럽게 그곳으로 이동할 것입니다.

스킬 분석

이것은 DS에서 완전하고 효과적인 작업을 위한 핵심이라고 생각되는 조건부 기술 범주입니다. 영어는 별도로 강조하겠습니다. CS에서 무엇을 하든 배우세요. 다음은 주요 카테고리입니다.

프로그래밍/스크립팅

어떤 언어에 대해 확실히 알게 되셨나요? 파이썬? 자바? 쉘 스크립팅? 루아? SQL? C++?

프로그래밍 측면에서 정확히 무엇을 할 수 있어야 하며 그 이유는 무엇입니까? 여기서 직책의 범위는 크게 다릅니다.

예를 들어 복잡한 논리, 쿼리, 모델, 분석을 구현하고 일반적으로 해석된 시스템을 개발해야 하는 경우가 많지만, 가장 일반적이고 합리적인 요구 사항을 제외하고는 코드 속도에 대한 요구 사항이 거의 없습니다.

그러므로 내 기술은 Tensorflow 라이브러리를 작성하고 l1 캐시 및 유사한 것들을 효율적으로 사용하기 위해 코드를 최적화하는 것에 대해 생각하는 사람들과 매우 다르므로 정확히 필요한 것이 무엇인지 살펴보고 올바른 학습 경로를 평가하십시오.

예를 들어 Python의 경우 사람들은 이미 카드 언어 학습.

물론 귀하의 필요에 맞는 경험이 풍부한 조언과 좋은 소스가 이미 있습니다. 목록을 결정하고 작업을 시작해야 합니다.

비즈니스 프로세스 이해

그것 없이는 아무데도 갈 수 없습니다. 이 과정에서 왜 필요한지, 무엇을 하고 있는지, 왜 그런지 이해해야 합니다. 이는 종종 많은 시간을 절약하고, 혜택을 극대화하며, 헛된 일에 시간과 자원을 낭비하는 것을 방지할 수 있습니다.

보통 나는 스스로에게 다음과 같은 질문을 던진다.

• 나는 회사에서 정확히 어떤 일을 하는가?
• 이유는 무엇입니까?
• 누가, 어떻게 사용할 것인가?
• 어떤 옵션이 있나요?
• 매개변수의 한계는 무엇입니까?

다음은 매개변수에 대한 좀 더 자세한 내용입니다. 무언가가 희생될 수 있다는 것을 알고 있는 경우 작업 시나리오를 크게 변경할 수 있습니다. 예를 들어 해석 가능성 또는 그 반대의 경우 몇 퍼센트는 여기서 역할을 수행하지 않으며 우리는 매우 빠릅니다. 솔루션이 필요하며, 클라이언트는 AWS에서 파이프라인이 실행되는 시간에 대한 비용을 지불하기 때문에 이를 필요로 합니다.

수학

여기서 당신은 모든 것을 스스로 생각하고 이해합니다. 기본 수학에 대한 지식이 없으면 수류탄을 든 원숭이에 지나지 않습니다 (미안해요 Random Forest). 따라서 최소한 기본적인 사항을 이해해야합니다. 아주 최소한의 목록을 작성한다면 다음과 같습니다.

• 선형 대수학 - Google에서 쉽게 사용할 수 있는 수많은 리소스 중 자신에게 가장 적합한 리소스를 찾으세요.
• 수학적 분석 - (적어도 처음 두 학기 동안);
• 확률 이론은 기계 학습의 모든 곳에 있습니다.
• 조합론 - 실제로 이론을 보완합니다.
• 그래프 이론 - 최소한 BASIC;
• 알고리즘 - 적어도 처음 두 학기 동안은 (그의 책에서 Cormen의 권장 사항 참조)
• 수학 - 최소한 기본.

실용적인 데이터 분석 및 시각화

가장 중요한 것 중 하나는 데이터에 손을 대는 것을 두려워하지 않고 데이터 세트에 대한 포괄적인 분석을 수행하고 프로젝트를 진행하며 빠른 데이터 시각화를 생성할 수 있다는 것입니다.

탐색적 데이터 분석은 다른 모든 데이터 변환 및 Unix 노드에서 간단한 파이프라인을 생성하거나(이전 기사 참조) 읽고 이해할 수 있는 노트북을 작성하는 기능과 마찬가지로 자연스럽게 이루어져야 합니다.

저는 시각화에 대해 언급하고 싶습니다. 백 번 듣는 것보다 한 번 보는 것이 낫습니다.

관리자에게 그래프를 보여주는 것은 일련의 숫자보다 백 배 더 쉽고 명확하므로 matplotlib, seaborn 및 ggplot2가 여러분의 친구입니다.

소프트 스킬

자신의 아이디어, 결과 및 우려 사항 등을 다른 사람에게 전달할 수 있는 것도 마찬가지로 중요합니다. 기술 및 비즈니스 용어 모두에서 작업을 명확하게 설명할 수 있는지 확인하세요.

동료, 관리자, 상사, 고객 및 필요한 모든 사람에게 무슨 일이 일어나고 있는지, 어떤 데이터를 사용하고 있는지, 어떤 결과를 얻었는지 설명할 수 있습니다.

차트와 문서는 당신 없이 읽어야 합니다. 즉, 거기에 쓰여진 내용을 이해하기 위해 당신에게 갈 필요가 없습니다.

프로젝트/작업의 요점을 파악하거나 문서화하기 위해 명확한 프레젠테이션을 만들 수 있습니다.

합리적이고 감정적이지 않은 방식으로 자신의 입장을 전달할 수 있습니다. "예/아니오"라고 말하거나 결정에 대해 질문/지지할 수 있습니다.

훈련

이 모든 것을 배울 수 있는 곳은 다양합니다. 나는 짧은 목록을 줄 것입니다. 나는 그것의 모든 것을 시도했고 솔직히 말해서 각 항목에는 장단점이 있습니다. 시도해 보고 자신에게 적합한 것이 무엇인지 결정하세요. 하지만 여러 옵션을 시도해보고 하나에 얽매이지 않는 것이 좋습니다.

• 온라인 강좌: Coursera, udacity, Edx 등
• 새로운 학교: 온라인 및 오프라인 - SkillFactory, ShAD, MADE;
• 고전 학교: 대학 석사 프로그램 및 고급 훈련 과정;
• 프로젝트 - 관심 있는 작업을 선택하고 잘라내어 github에 업로드할 수 있습니다.
• 인턴십 - 여기서는 아무것도 제안하기 어렵습니다. 가능한 것이 무엇인지 찾아보고 적합한 옵션을 찾아야 합니다.

그게 필요 할까?

결론적으로 제가 스스로 지키려고 노력하는 개인적인 원칙 세 가지를 추가하겠습니다.

• 흥미로워야 합니다.
• 내면의 즐거움을 가져오세요 (= 적어도 고통을 일으키지는 마세요);
• "당신의 것이 되기 위해."

왜 그럴까요? 매일 뭔가를 하고 있는데 즐겁지 않거나 관심이 없다는 것은 상상하기 어렵습니다. 당신이 의사이고 사람들과 의사 소통하는 것을 싫어한다고 상상해보십시오. 물론 이것은 어떻게 든 작동 할 수 있지만 당신에게 무언가를 묻고 싶어하는 환자의 흐름에 끊임없이 불편할 것입니다. 이것은 장기적으로 작동하지 않습니다.

내가 구체적으로 내부적 즐거움을 언급한 이유는 무엇입니까? 이것이 추가 개발과 원칙적으로 학습 과정에 필요한 것 같습니다. 복잡한 기능을 완성하고 모델을 구축하거나 중요한 매개변수를 계산할 때 정말 즐거웠습니다. 나는 내 코드가 미학적으로 아름답고 잘 작성되었을 때 그것을 즐깁니다. 따라서 새로운 것을 배우는 것은 흥미롭고 직접적인 동기 부여가 필요하지 않습니다.

“당신의 것이 되는 것”은 이것이 대략 당신이 하고 싶었던 일이라는 것과 같은 느낌입니다. 작은 이야기가 있습니다. 어린 시절부터 저는 록 음악(및 메탈 - SALMON!)에 관심이 있었고 다른 많은 사람들처럼 연주 방법을 배우고 싶었습니다. 그게 전부입니다. 나는 청력도 없고 목소리도 없다는 것이 밝혀졌습니다. 이것은 전혀 나를 괴롭히지 않았습니다(그리고 이것이 바로 무대에 있는 많은 연주자들을 괴롭히지 않는다고 말해야 합니다). 그리고 내가 아직 학교에 있을 때 기타를 얻었습니다... 그리고 나는 몇 시간 동안 앉아서 노는 것을 별로 좋아하지 않는다는 것이 분명해졌습니다. 힘들게 진행되고 있었고 항상 어떤 종류의 헛소리가 나오는 것 같았습니다. 나는 전혀 즐거움을 얻지 못했고 단지 형편없고 어리 석고 완전히 무능력하다고 느꼈습니다. 나는 말 그대로 수업을 위해 억지로 자리에 앉았고 일반적으로 그것은 말에게 좋은 음식이 아니었습니다.

동시에 나는 플래시(또는 다른 것)에서 무언가를 애니메이션화하는 스크립트를 사용하여 장난감을 개발하면서 몇 시간 동안 아주 침착하게 앉아 있을 수 있었고, 게임의 요소를 마무리하거나 움직임의 메커니즘을 다루려는 강한 동기를 얻었습니다. 타사 라이브러리, 플러그인 및 기타 모든 것을 연결합니다.

그리고 어느 순간 나는 기타를 연주하는 것이 내 것이 아니며 나는 연주하는 것이 아니라 듣는 것을 정말 좋아한다는 것을 깨달았습니다. 그리고 게임이나 코드를 작성할 때(그 순간 온갖 메탈을 들으며) 눈이 반짝반짝 빛났는데, 그때는 그게 내가 좋아했고, 그렇게 했어야 했어.

다른 질문이 있나요?

물론, 모든 주제와 질문을 다룰 수는 없으므로 댓글을 작성하고 메시지를 보내주세요. 질문이 있으면 언제나 기쁘게 생각합니다.

출처 : habr.com