Расширенная версия дорожной карты для изучения Data Science с нуля до трудоустройства на позицию Data Scientist:
Основы программирования и математики
- Введение в программирование: основы синтаксиса, переменные, условные операторы, циклы
- Линейная алгебра: матрицы, векторы, операции над ними
- Дифференциальное и интегральное исчисление: производные, интегралы
Основы статистики и вероятности
- Основные понятия: выборка, генеральная совокупность, статистические показатели
- Вероятность: вероятностные распределения, условная вероятность, независимость
- Статистика: оценка параметров, проверка статистических гипотез
Программирование на Python
- Синтаксис и основные конструкции: функции, списки, словари, кортежи
- Библиотеки для научных вычислений: NumPy, Pandas, Matplotlib
- Работа с данными: чтение и запись файлов, манипуляции с данными, визуализация
Основы баз данных и SQL
- Реляционные базы данных: таблицы, ключи, связи
- Язык SQL: основные операторы (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE), фильтрация, сортировка
- Работа с базами данных в Python: использование библиотек (SQLite, MySQL, PostgreSQL)
Визуализация данных
- Основы визуализации данных: типы графиков, диаграммы, распределения
- Использование библиотек: Matplotlib, Seaborn, Plotly
- Создание информативных и понятных графиков и диаграмм
Очистка и предобработка данных
- Обработка пропущенных значений: удаление, заполнение, интерполяция
- Удаление выбросов и аномалий
- Масштабирование и нормализация данных
Машинное обучение
- Обучение с учителем: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес
- Обучение без учителя: кластеризация, метод главных компонент, DBSCAN
- Оценка и выбор модели: метрики качества, кросс-валидация, настройка гиперпараметров
Глубокое обучение и нейронные сети
- Основы нейронных сетей: перцептрон, активационные функции, обратное распространение ошибки
- Глубокие нейронные сети: сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), генеративные модели (GAN)
- Библиотеки для глубокого обучения: TensorFlow, Keras, PyTorch
Обработка естественного языка (NLP)
- Основы NLP: токенизация, стемминг, лемматизация
- Векторные представления слов: Word2Vec, GloVe, FastText
- Классификация текстов и сентимент-анализ, машинный перевод, генерация текста
Большие данные и обработка с ними
- Основы обработки больших данных: распределенные вычисления, кластеризация, параллельные вычисления
- Фреймворки для обработки больших данных: Apache Hadoop, Apache Spark
- Работа с данными в реальном времени: Apache Kafka, Apache Storm
Веб-скрапинг и работа с API:
- Использование библиотек для веб-скрапинга: BeautifulSoup, Scrapy
- Получение данных из API: запросы, авторизация, обработка ответов
- Автоматизация сбора данных с веб-сайтов и API
Развертывание моделей и систем машинного обучения
- Создание RESTful API для развертывания моделей
- Использование контейнеров (Docker) для упаковки моделей и зависимостей
- Развертывание моделей на платформах облачных провайдеров: AWS, Google Cloud, Azure
Работа с бизнесом и коммуникация
- Понимание бизнес-задач и применение аналитических решений
- Коммуникация результатов анализа данных команде и руководству
- Умение формулировать вопросы и задачи для анализа данных
Это лишь общая дорожная карта, и каждый пункт может потребовать дополнительного изучения и практики. Помните, что самое важное - постоянное развитие и практика.