2692 байта добавлено
, 13:09, 27 марта 2020
/////////////////
//Общие слова про то, что Data science уже на каждом шагу и уже серьезная отрасль
Список областей где применяется: поисковики делают выдачу релевантнее, соцсети таргетируют рекламу, банки выявляют мошеннические операции, фарма моделирует лекарства, физики работают на коллайдере и т.д.
/////////////////
//Пара предложений о профессии, типа, хочешь стать аналитиком данных / дата саентистом и уметь делать то-то, решать такие- то задачи, включайся в BigData-трек и пройди путь от изучения азов программирования до победителя ОНТИ и
дальше до профессионала в этой области
/////////////////
//Как выглядит работа в анализе данных, какие они используют методы
список методов: регрессинка и т.д.
/////////////////
//Что надо знать
рекомендации по последовательности изучения (лучше начать с python / R и простой статистики и т.д.)
список ключевых тем для изучения (статистику, программировать, работать со структурами данных)
Список технологий (Python + pandas, R + tidyverse + data.table, SQL, ...)
+ список онлайн-курсов (вставлять таблицами или ссылками?) - имхо, ссылками на отдельные страницы по каждой учебной теме (одна страница = одна таблица)
[[Анализ данных и машинное обучение|Анализ данных и машинное обучение]]
+ список других учебных платформ и других материалов
/////////////////
//Как тренироваться? онлайн-мероприятия, ОНТИ
/////////////////
//Где учат по-крутому? Обратить внимание на программы МФТИ, ВШЭ, ШАД и т.д.
/////////////////
//Где работать? яндекс и т.д.
/////////////////
//FAQ. Взять что-то из статей типа такой? https://habr.com/ru/company/beeline/blog/218669/