1

Этап 1

Разобраться, какие навыки мне необходимы

2

Этап 2

Освежить в голове / освоить основные алгоритмы

3

Этап 3

Выучить R или Python

4

Этап 4

Изучить Hadoop

5

Этап 5

Участие в kaggle! Это ключевая подцель - проверка навыков

6

Этап 6

Анализ опыта

7

Этап 7

Поиск работы

1

Этап 1

Разобраться, какие навыки мне необходимы

2

Этап 2

Освежить в голове / освоить основные алгоритмы

3

Этап 3

Выучить R или Python

4

Этап 4

Изучить Hadoop

5

Этап 5

Участие в kaggle! Это ключевая подцель - проверка навыков

6

Этап 6

Анализ опыта

7

Этап 7

Поиск работы

14 декабря 2014
Цель завершена 26 августа 2016
Карьера и работа

Стать Data Scientist

Data science - это прежде всего методы обработки огромных массивов информации. Область совершенно новая и очень интересная. Возможностей применения море - рекомендательные сервисы, поисковые алгоритмы, распознавание изображений, анализ научных данных (стокновение частиц в коллайдере, активность нейронов) и т.д.

 Критерий завершения

В идеале конечная цель - действительно хорошо разбираться в этой области, получить опыт и найти работу над интересным проектом, например, в ЦЕРНе (мечтать то не вредно).

 Личные ресурсы

Что у меня есть сейчас?

Высшее образование (от знаний по математике, правда, остались одни обрывки)

Опыт работы программистом больше 3 лет

И пройденный курс Mining Massive Datasets на сайте www.coursera.org

  1. Разобраться, какие навыки мне необходимы

    Нужно конкретизировать этапы. Разобраться с приоритетами и очередностью, выделить ключевые навыки. Не хотелось бы потратить кучу времени изучая просто все подряд.

    К тому же неплохо бы почитать статьи общего характера по теме, чтобы понимать, какие сейчас основные проблемы и напрваления в этой области.

  2. Освежить в голове / освоить основные алгоритмы

    Например, мне уже встречалось упоминание алгоритма Random forest, который в курсе затронут не был.

  3. Выучить R или Python

    Оба языка довольно популярны для этих целей. Есть много библиотек. Но нужно выбрать один из них и освоить на приличном уровне

  4. Изучить Hadoop

  5. Участие в kaggle! Это ключевая подцель - проверка навыков

    Kaggle - это соревновательная площадка, где любой специалист в Data Science может попробовать свои силы, приняв участие в одном из конкурсов. Нужно будет выбрать подходящий (по тематике, временным рамкам) конкурс и набор инструментов. Возможно для первого раза не стоит даже искать команду. Это все-равно будет полезный опыт.

  6. Анализ опыта

    Думаю, что в этот момент мне уже понадобится некоторое переосмысление опыта. Если я пойму, что все идет хорошо - то перейду к следующему пункту.

  7. Поиск работы

    Резюме, собеседования и т.д.

    Конкретизирую этот пункт чуть позже.

  • 3260
  • 14 декабря 2014, 14:17
Регистрация

Регистрация

Уже зарегистрированы?
Быстрая регистрация через соцсети
Вход на сайт

Входите.
Открыто.

Еще не зарегистрированы?
 
Войти через соцсети
Забыли пароль?