«С чего бы я начал, если бы сегодня снова выбрал Data Science»

Когда входишь в ML, легко запутаться. Как выстроить обучение, чтобы оно было последовательным и не отбивало мотивацию?

Автор этой статьи — уже опытный специалист, но в этом тексте он смотрит назад и честно отвечает на вопрос: *что бы он сделал иначе, если бы учился заново?*

— с чего стартовать, если вы пока только слышали про Python и Pandas;
— почему не стоит сразу лезть в LeetCode;
— как не сгореть по пути и не превратить обучение в бесконечную теоретическую гонку;
— что читать, где пробовать себя, и как искать первые задачи на практике.

Никаких обещаний «через 2 месяца вы в Data Science». Зато — полезный ориентир для тех, кто выбирает направление и хочет пройти путь без лишнего шума.

#ml #datascience

Точка входа в программирование

«С чего бы я начал, если бы сегодня снова выбрал Data Science»

Когда входишь в ML, легко запутаться. Как выстроить обучение, чтобы оно было последовательным и не отбивало мотивацию?

Автор этой статьи — уже опытный специалист, но в этом тексте он смотрит назад и честно отвечает на вопрос: *что бы он сделал иначе, если бы учился заново?*

— с чего стартовать, если вы пока только слышали про Python и Pandas;
— почему не стоит сразу лезть в LeetCode;
— как не сгореть по пути и не превратить обучение в бесконечную теоретическую гонку;
— что читать, где пробовать себя, и как искать первые задачи на практике.

Никаких обещаний «через 2 месяца вы в Data Science». Зато — полезный ориентир для тех, кто выбирает направление и хочет пройти путь без лишнего шума.

#ml #datascience

hottg.com/prog_point/4239

1.76K viewsJun 22 at 10:01