2 posts tagged

data science

Почему анализ данных, а не Data Science

Слышал, что при боевых действиях есть приём идти не основным путём, а параллельным. Типа всем говоришь, что пойдешь долиной, а отряд ведёшь по соседнему хребту. По основной дороге ходят чаще, поэтому там могут устроить засаду. А с хребта хорошо видно и саму дорогу, и все неприятности, которые там поджидают.

Применил нечто подобное при выборе новой специальности: в прошлом году закончил курс по аналитике данных в Яндекс Практикуме и сменил профессию.

Почему не в Data Science?

Аналитик данных — для меня это быстрый старт в новой отрасли; такой MVP. «Быстрый» — относительно Data Science:

  1. Ниже порог входа по необходимым знаниям. Соответственно, быстрее обучение.
  2. Больше потребность на рынке (167 вакансий по запросу «Data Scientist» против 2669 «аналитиков данных» по данным hh.ru). Соответственно, быстрее поиск новой работы.

Порог входа ниже: не нужны фундаментальные знания математики. Для таких как я — кто просто пугается слов «производная», «интеграл» или «дифференциальные исчисления» — это особо актуально. Чтобы подтянуть математику до необходимого уровня, нужно много времени; и можно это делать параллельно уже с новой работой аналитика.

Потребность на рынке выше, поэтому и выше шанс найти работу в разумные сроки (то есть пока не кончилась «взлётная полоса» — финансовая подушка).

Не во всех компаниях применяют машинное обучение: многим нужно просто помочь работать с их небольшими данными. А в тех компаниях, где уже применяют машинное обучение, работы с данными гораздо больше, поэтому и людей им нужно больше: встречал такую статистику, что на каждого дата саентиста нужно по два дата инженера, чтобы собирать и готовить данные для последующего применения.

С другой стороны, вокруг профессии аналитиков нет такого хайпа, и поэтому нет такого потока кандидатов на открытые вакансии. То есть спрос большой, а предложение не такое большое)

Иерархия потребностей Data Science из статьи на Towards Data Science:

 41   3 mon   data science

Подкасты: подборка про IT

Подкасты — удобный способ потреблять информацию. Слушаю их, пока добираюсь на работу, гуляю в парке или занимаюсь спортом.
Чтобы узнать побольше о программировании на Python, анализе данных и в целом индустрии Data Science, я слушаю подкасты на эти темы.

Moscow Python [Junior] Podcast

интервью, обсуждения

iTunes × Overcast

Подкаст от проекта Moscow Python: матёрые питонисты обсуждают с чего лучше начинать карьеру. Слушаю с самого начала, там интересно:

Мысли и методы (бывш. Хекслет)

последовательный рассказ

iTunes × Overcast
Рахим Давлеткалиев рассказывает простым языком о программировании: постепенно, с самого начала и очень интересно. Рекомендую слушать с самого начала и по порядку.

DataFramed

интервью

iTunes × Overcast
Подкаст от онлайн-школы DataCamp. Ведущий берёт интервью у крутанов из индустрии Data Science, а в середине вместо рекламы врезают короткие модули про какую-нибудь полезность.

Podlodka podcast

интервью, обсуждения

iTunes × Overcast
Классный подкаст на околоайтишные темы. Хотя сами ведущие работают в мобильной разработке, обсуждаемые темы затрагивают всю отрасль.
Понравились выпуски:

Sebrant chatting × Трёп Себранта

рассуждение на тему будущего индустрии

iTunes × Overcast
Андрей ездит по мировым выставкам и смотрит куда дует ветер. В подкасте он рассуждает об увиденном, приглашает гостей или вставляет аудио-цитаты.
Классные выпуски:

Проветримся!

общие темы, будущее

iTunes × Overcast
Иван Ямщиков — повелитель нейросетей — обсуждает с всякими крутанами вопросы на определённую тему.
Классные выпуски:

Partially Derivative

обсуждения, интервью [неактивен с 2017 года]

iTunes × Overcast
Несколько ведущих обсуждают интересные заметки или события за неделю; иногда приглашают гостя обсудить Data Science. Слушаю архив за 2016-2017 годы.
Понравились выпуски

CodeNewbie

интервью

iTunes × Overcast
Интервью на тему DS: как с крутанами, так и обычными ребятами, которые только начинают изучать программирование.

Linear Digressions

обсуждения

iTunes
Overcast
Два дата сайентолога коротко обсуждают один из апсектов отрасли.

Command Line Heroes

нарративный подкаст

https://podcasts.apple.com/podcast/us/id1319947289 × Overcast
Подкаст от RedHat с историей об IT в целом. Microsoft vs Apple, зарождение Agile и DevOps.
Как сказка на ночь для айтишника.
Ещё у них красивый сайт.

Becoming A Data Scientist Podcast

интервью

iTunes × Overcast
Название говорит само за себя. Ведущая Renee Teate собрала обучающие материалы на отдельном сайте Data Sci Guide, где я нашёл первые подкасты на эту тему.

Base.cs podcast

учебник по программированию в формате разговорного подкаста

iTunes × Overcast
Две ведущие весело обсуждают базовые понятия из программирования: с систем исчисления, продолжая бинарным поиском. Дальше должно быть ещё интереснее.

 19   2019   data science   подкасты