Как Я учил Data Science

Привет, посоветуй куда мне поступить, я сейчас в 1 курсе лицея, основные предметы математика и английский, я не могу выбрать университет, но хочу поступить в самый лучший универ или в один из лучших

Спасибо большое))

"Грокаем глубокое обучение с подкреплением" Моралеса М. есть еще книга этого года. Или Траск лучше, несмотря на 2019г?

На roadmap завезли нормальный набор от Uber

Хорошее видео пару книжек взял себе

Добрый день! А у вас какое то профильное мат образование или техническое.

Oreilly книжечки достаточно поверхностные,но общее понимание дать смогут. Ну или хотя бы список того,куда дальше копать

рассказываешь все интересно и понятно, полезной информации для новичка много. Жду новых видео!

Харош

Лучший!!! Спасибо большое что делишься опытом!

Спасибо, видео очень полезное. Можешь сказать, за какой период печально нормально обучиться в Data science прям с нуля 🌚

привет, за сколько по твоему мнению можно научиться до уровня джуна - дата инженера или дата сайнтиста? именно по курсам, книгам, кодварс или литкод и прочее? уделяя этому часа по 3 в день примерно. только реально не строив каких то иллюзий типо 'да в принципе и за месяца 3 можно научиться а то и за два', просто именно более менее приближенно к реальности. понятно что все люди информацию воспринимают по разному но все таки!

Спасибо друг! Отличная подача, ценная информация. Удачи с каналом!

Ты крутой

Спасибо за ценную информацию

Sql не изучал? С чего начал, если уже проходил обучение

Очень качественный контент!
Рад, что нашёл ваш канал!

Продолжайте, пожалуйста!

Спасибо дядь! Очень годно

Спасибо броу

Успехов ! и не останавливайся

Видос топовый

спасибо за видео) было бы здорово, если бы еще в инфобоксе был весь список из названных книг и курсов, чтобы было проще искать

Подскажите а вы нашли работу в дата сайнс ?

Сикуэль 😂😂😂 дружище — ЭсКуЭль

Кем ты работаешь?

Очень поравилось твоё видео! Что ты думаешь о книге Вандера Пласа "Python для сложных задач"?

Спасибо, начал учить питон и есть пара вопросов - ты заучивал наизусть синтаксис языка? Функции и методы, на кодеварсе решаю задачи 7го уровня и чувствую что стою на месте, вроде решаю а никуда не двигаюсь, ощущение что если бы заучил синтаксис то решал бы более интересными способами и больше задач, а как было у тебя с практикой? 2) Почему читаешь бумажную литературу а не скачиваешь книги из телеграмма как пример на компьютер? В вк и телеге можно найти все книги бесплатно и читать с монитора, почему читаешь бумажные варианты? Так лучше?

Уважаемый автор, прежде всего спасибо за видео, но исходя из того по каким источникам вы изучали ml, я понял что вы в нем не разбераетесь от слова совсем. Давайте разберемся по порядку почему.
1) Должна быть хорошая математическая база: школа, линал, матан, теорвер и только потом статистика, а указанные вами книги и курсы по стату - это просто вода из разряда как называется это понятие, что значит эта буковка и т.д.. Нужно понимать для чего используется svd в рекомендалках или как в XGBoost аппроксимация функции потерь в ряд тейлора ускоряет вычисления, и т.д..
2) Далее питон: нужно знать циклы, условия, функции, ооп, конкурентность, тесты - это базовые вещи, чтобы уметь обрабатывать эффективно большое кол-во данных. Книга от Лусиано Ромальо предназначена для тех, кто уже знаком с питоном: ее оставляют напоследок, также есть ее 2-е издание.
3) Машинное и глубокое обучение: предыдущие шаги необходимы как раз для того, чтобы суметь понять ml и нейронки. Например, если я у вас вас попрошу написать adaboost.R2 с нуля или стэкинг с обучением каждой отдельной модели на каждом ядре, или расписать вручную как с помощью косинусного расстояния определить уникальных спикеров в аудиопотоке, то вы даже не поймете о чем здесь идет речь.
Поймите меня правильно: я не пытаюсь ни в коем случае принизить ваши скиллы, просто новички будут думать, что в ml можно вкатиться на раз-два, а потом столкнутся с реальностью и сильно расстроятся.
Да, есть большое кол-во сеньоров в DS, которые нифига в этом не понимают, но если вы хотите стать действительно хорошим спецом и работать над сложными продуктами за большие деньги, то к этому надо относиться серьезнее.
Вот несколько полезных ресурсов: на хабре есть действительно хорошие планы обучения по матану, питону и sql, по ml стоит начать с курса andrew ng, параллельно с ним смотреть плейлисты по ml на каналах statquest и pedram jahangiry, а из книг пользоваться сразу двумя: the elements of statistical learning и hands-on machine learning, а также читать статьи и доку.
Кст, еще очень важный навык перед началом обучения - это английский язык: 99 проц инфы по ml вы будете изучать именно с его помощью т.к. на русском по этой теме ниче толкового пока нет.
Чтобы стать крепким джуном, который реально понимает ml, уйдет около 2-х лет - это вам не сайты с мобилками писать, так что имейте это в виду.
Всем успехов👍

Спасибо за видео! Я только начал свое обучение в мире аналитики данных и начал с экселя и sql и сейчас начинаю двигаться к питону. Расскажи пожалуйста про нахождение первой работы и на сколько сложно войти в дату джуну!

Ты уже работаешь ?

Дружище, как с тобой связаться ? Хотел бы уточнить пару деталей.

Супер

Хотите выучить Data Scienceпо книжкам? Купите себе несколько книг по высшей математике - линейная алгебра, матанализ, теория вероятностей, матстат, методы оптимизации, дискретная математика.
Без этого в этой сфере дальше джуна продвинуться сложно, у вас будут конкуренты в виде выпускников технических вузов))

Спасибо за Ваши видео, это большая работа! 💖 Очень полезная информация, иногда просто теряешься в потоке всего всего..

SQL очень удобно учить на sql-academy. Довольно понятный (максимально базовый) курс + есть много практики и задачек.

Изучайте data science потому что вам это нравится, а не для того, чтобы зарабатывать деньги для вашей компании. Ненужных знаний не бывает. Программирование это искусство. Ещё roadmap как стать художником составьте блин

Полезное видео, спасибо

Рекомендую книгу “прикладное машинное обучение с помощью scikit-learn и tensorflow” Орельен Жерон

Владимир Савельев.Статистика и котики.

Года полтора назад, когда начинал вникать в работу с данными, заинтересовала данная книга, попробовал прочитать, но так и не осилил, несколько месяцев назад начал готовиться к алгоритмическим собесам и эта книга просто глаза на многое открыла, однозначно рекомендуется к прочтению!

Братан, просто out of curiousty, тебе сколько?

в роадмапе ds есть источники:) Яворски "Python лучшие практики" неплохая

Спасибо за твою работу над видеороликом)) полезная информация ) всем добра)

Что делать если кажеься, что туплю, учусь, а потом все как будто вылетает из головы. При этом хочеься придумать какой то пет проект, но не особо понятно как найти что то такое не слишком но слодное но и интересное и реализуемое

Спасибо за годный видос! Есть пара вопросов: как быть с математикой и тервером, на каких этапах и где ты их учил?
И где брал практические проекты на самом начальном уровне?