1. Изучение основ программирования: нужно изучить языки программирования, такие как Python и R, а также алгоритмы и структуры данных. Это даст базовые знания, которые полезны для работы с данными.
2. Изучение математики: Большинство алгоритмов и методов в Data Science основаны на математических моделях, таких как линейная алгебра, статистика и теория вероятности. Поэтому изучение этих тем очень важно для понимания Data Science.
3. Обучение машинному обучению: машинное обучение - это методы анализа и обработки данных, которые используются в Data Science. Нужно изучить различные алгоритмы машинного обучения, такие как нейронные сети, деревья решений, случайные леса и пр.
4. Изучение инструментов Data Science: Data Science - это многосторонняя область, которая включает множество различных инструментов и технологий. Некоторые популярные инструменты для работы с данными в Data Science включают в себя Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, Tableau и другие.
5. Практика, практика, практика: Тренировка в реальном времени, решение задач, участие в проектах, отслеживание последних тенденций и технологий поможет улучшить навыки и опыт работы в Data Science.
6. Стажировки и курсы. Посещение курсов лидеров в области Data Science и стажировок, где вы можете участвовать в реальных проектах, закрепит знания и разовьет навыки работы в Data Science.
Подпишись на мой Telegram-канал и развивайся в сфере IT без курсов, все просто и наглядно: CODERIKK или будь в курсе новых идей на Дзен.