Для начала нужно подготовить рабочее пространство, чтобы комфортно иметь возможность сразу применять на практике ново-приобретенные знания. Для этого необходимо определиться со стартовым технологическим стеком. Технологический стек в области Data Science достаточно разнообразный, начиная с математических движков типа Matlab или Octave и заканчивая распределенными вычислениями на Spark ML и Scala. Кроме того есть ряд специфичных для статистики и Data Science языков, такие как R или Julia. Если первый...