Какие навыки вокруг Data Science будет полезно получить для работы в медиа/науке/аналитике каждому в перспективе ближайших 20-30 лет?
ТехнологииПрограммирование+3
Давид КацData Science
· 1,8 K
Думаю, фундаментальные вещи, актуальные сейчас и лежащие на поверхности, будут актуальны всегда:
- Алгоритмы машинного обучения и нейронные сети. Даже если деятельность не связана с этим, придётся читать статьи, общаться с коллегами, которые работают с моделями. Где большие данные, там и эти вещи. Необходимо понимать, о чём идёт речь, уметь предлагать идеи. Стоит хотя бы воспроизвести подходы из туториалов, в идеале - сделать это самому с нуля на нескольких датасетах. Это понимание точно пригодится. Также желательно знать преимущества и недостатки существующих подходов, а также качество их работы.
- Математический аппарат. Математический анализ, статистика, теория вероятностей, линейная алгебра - необходимый минимум. Не обязательно уметь решать сложные задачи из учебников по этим разделам. На языке математики описываются методы и алгоритмы (в т.ч. из описанного выше пункта). Он позволяет сделать это кратко, однозначно и лаконично. Необходимо понимать этот язык, уметь его использовать. Иначе множество материалов, доступное для освоения, резко сужается.
- Краудсорсинг. Возможно, не самый популярный сейчас инструмент в наборе специалиста по анализу данных, но крайне важный. Со временем он будет становиться более востребованным. Иногда приходится сталкиваться с большими неразмеченными данными, и краудсорсинг - дешёвый и быстрый способ для их разметки. Не будет лишним знать, где и как его можно использовать. Есть несколько популярных краудсорсинговых платформ (например, Toloka, Mechanical Turk) с готовыми решениями, стоит ознакомиться с ними.
- Экспертиза в предметной области. Физика, медицина, экономика, социология и т.п. Понимание сферы, из которой пришли данные, даёт преимущество при работе с ними. Всё в мире освоить не получится, но экспертиза в какой-то сфере вкупе с DataSceince позволяет добиться бо́льших результатов.
1 эксперт согласен
Даниил дал подробный и развёрнутый ответ. Дополню его некоторыми уточнениями о меня.
Какие именно навыки Data Science Вам понадобится, во многом зависят от сферы применения навыков. Для каждой работы они свои. Моё субъективное мнение такого, что если Вам на работе понадобилось применять Data Science, то сам работодатель должен позаботиться о том, чтобы прокачать нужные... Читать далее
преподавание математики, высшей математики, data science,
автор бестселлера "Математика... · 29 сент 2021
Со всем уважением к другим ответам, - я бы сказал, что самый полезный навык - центральный в DATASCIENCE - умение работать с выборками из генеральной совокупности данных.
То есть (1) умение находить репрезентативную выборку, (2) правильно генерить гипотезы и (3) тестировать их с заданой доверительной вероятностью.
Понятно, что генерить гипотезы возможно лишь на основе... Читать далее
Спасибо за ответ. Важный вопрос. Вернее два в одном. Почему генерить гипотезы нужно на основе мат.модели, а на... Читать дальше