Самообучение в Data science, с нуля до Senior за два года

в 14:55, , рубрики: big data, data science, python, Карьера в IT-индустрии, машинное обучение, самообучение

Хочу поделиться методами освоения Data science с нуля человеком из другой ИТ специальности. Цель: дать понять, подходит ли Вам эта специальность в принципе, и рассказать про эффективные подходы к самообучению, которые мне помогли (отдельно планирую потом детальные статьи по отдельным темам).

Отличные материалы уже существуют по большинству конкретных тем, я сам по ним учился.
Думаю, многим будут полезны "мета" материалы о том, как выбирать курсы и статьи, по которым учиться. Например, я пересмотрел десятки статей и книг, пробовал много разных он-лайн курсов, но полезной оказалась лишь малая часть всего доступного. Надеюсь, что смогу серьезно сэкономить вам время и помочь достигнуть большего, показав более эффективный путь самообучения.

И важно сказать сразу: я верю, что любой человек с аналитическими способностями и структурным мышлением может стать специалистом по машинному обучению/data science. Еще 4 года назад я сомневался, потеряв веру в свои математические способности из-за преподавателей университета. Теперь верю: основы машинного обучения и минимально необходимую математику сможет выучить любой сильно замотивированный человек.

 Мой опыт:

  • Когда я понял, что скоро мне стукнет 30 лет, решил уйти в другую сферу и переехать из РФ. В своей сфере (1С) я был карьерно успешен, но стало ясно, что дальнейший рост очень затруднителен и требует выполнять работу, которая мне неинтересна и почти противна.

  • Через полгода перебора вариантов решил, что Data science мне интереснее всего.

  • Ещё через год имел достаточную квалификацию и прошёл собеседование на работу в Чехии (оговорка: у меня еще до этого было неплохое знание английского).

  • Ещё через год стал Senior Data scientist в Vodafone (мой LinkedIn).

Цель - учиться эффективнее и бесплатно

Мне помогло то, что до этого я сформировал привычки к самообразованию, а экономность не позволила мне пойти по самому простому пути: найти онлайн курс с именитыми преподами, заплатить им много денег и довериться, что они всему научат лучше всего. В итоге я перебирал много бесплатно доступных книг и курсов (книги часто были найдены на b-ok.org). Из всех курсов и книг отбирал самые лучшие, забрасывая то, что казалось слишком теоретизированными или плохо структурированным.

На основе этих десятков книг и курсов я и сформировал то мнение, которым хочу поделить. Вероятно, существует еще более эффективный и быстрый способ научится этому всему. То, как учился я, было всего-лишь быстреее большинства платных программ, которые я видел, и заодно бесплатным (на многие лучшие англоязычные курсы всегда можно записаться бесплатно; покупал я только книги русских авторов и пару книг, которые иначе не смог найти).

Сначала надо понять, что такое Data science/машинное обучение и подойдет ли оно вам

Потому что если это просто модное слово и вы хотите получать много денег или работать в Гугл, то легче заработать на позиции маркетолога или веб-аналитика, и это тоже достаточно аналитичная работа. 

Какие альтернативы:

Возможно, вы технарь-интроверт, желающий делать что-то своими руками и не желающий много общаться с другими людьми или вникать в бизнес (потому что DS очень прикладная штука, требующая погруженная в предметную область). Тогда есть варианты: или "просто программирование" вам будет интереснее (Не хочется разрабатывать сайты? - Нужны разработчики бэкенд приложений и дата-инженеры, в больших количествах), или если всё-таки хочется заниматься машинным обучением, то изучать все методы data science и знать их лучше всех, чтобы пойти сразу в более крупную компанию, где достаточно чисто-технических задач.

Если вы человек творческий, возможно, разработка интерфейсов (фронтенд, мобильные приложения) вам подойдёт больше.

Если вы от природы аналитик и любите разбираться в данных, но программирование вас не заинтересует, а на изучение всей математики вам не хватает времени, стоит выбрать тот же самый учебный путь! Просто сделать акцент на мнее математических задачах, и не лезть в программироване сложных систем. Аналитики, знающие основы data science, тоже нужны в компаниях.

Важно, чтобы работа зажигала. Без искреннего интереса "грызть" Data science будет тяжело, потому что надо разобраться в куче нюансов, особенно если у вас нет за плечами хороших знаний в статистике, линейной алгебре и мат.анализе.

Как понять, будет ли вам интересно заниматься именно data science?

Лучший способ - прочитать что-то лёгкое, но дающее представление о широтие используемых методов.

Мне кажется, что идеально эту роль выполняет книга Datasmart (выше писал сайт, на котором я нашёл её бесплатно). На русский она тоже переведена: "Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel, Джон Форман". Хотя, если вы хотите работать в data science, знание английского необходимо (технический английский выучить намного легче разговорного, и это будет очень полезно для любой работы в ИТ).

Эта книга показывет многие из технических методов Data science на уровне интуиции и даёт сразу достаточно детальное представление о решаемых задачах и где в бизнесе можно применить данные модели.

Если эта книга не вызовет интерес разобраться во всех указанных алгоритмах детальнее, вероятно, работа в data science не для вас.

Если книга интересн вызовет, но вам также хочется больше программировать, скорее всего, вам интересно будет стать machine learning engineer. Разница между data scientist  и machine learning engineer в том, что первый должен общаться с людьми и понимать, какую задачу имеет смысл решать, а второй должен уметь состыковать программы с "искусственным интеллектом" с другими ИТ системами, мобильными телефонами или требованиями обрабатывать огромные объемы данных.

Кстати, подобная книга для тех, кто хочет понять стоит ли ему заниматься визуализацией данных (PowerBI, Tableau и т.п.) - "Storytelling with data". Если эта книга тоже вдохновила, вместе с предыдущей, вероятно вы data scientist, способный выполнять и роль аналитика. Если же заниматься объяснением данных вам неинтересно, вам стоит нацелеваться на позицию machine learning engineer или подумать, не легче ли быть "обычным" программистом.

Что учить

Если вы решили, что готовы "грызть гранит науки", то в образовании специалиста data science есть два кита:

  • Непосредственные методы Data science, которые стоят на трёх математических черепахах: теории вероятностей и статистике, линейной алгебре и основах мат.анализа (только основах, там требуется минимум сверх школьного курса "алегбра и начало анализа"). Кстати, вся эта математика далеко не так сложна. Проблема в том, что её плохо и неинтересно объясняют во многих вузах. Позже поделюсь советами, как её можно легче освоить.

  • Программирование на Python (+SQL и подобные), которое позволит применить все изученные методы с помощью логичных и простых в своей сути библиотек готовых функций.

    Каждый data scientist немного программист. При этом именно python является стандартом де-факто для нашей сферы. Вероятно, этот язык занял своё положение благодаря тому, что он очень простой и логичный. Если вы программировали на чём угодно, и слова "цикл" или "if-then-else" вас не пугают, то вам не будет очень сложно освоить Пайтон. Если вы никогда не программировали, но считаете, что структурное и математическое мышление - ваш конёк, с программированием у вас не будет проблем. Даже если вы "конченный гуманитарий", освоить Python значительно легче, чем выучить многие иностранные языки (но, внимание! для людей без предыдущего опыта программирования обучаться ему эффективнее по-другому, не так, как для тех, кто уже имеет опыт программирования) 

Даже примерный учебный план для изучения методов Data science требует отдельного поста. Ниже напишу чуть подробнее про Python и SQL

Английский необходим!

Как минимум, технический английский, на уровне чтения документации и профессиональных книг, - абсолютная необходимость. В этой сфере особенно: всё слишком быстро меняется. На русский язык все важные книги просто не будут успевать переводить, а многие критически важные библиотеки - даже и не будут пытаться. Поэтому, пока вы не способны читать упомянутые книги в оригинале, у вас вряд ли получится эффективно изучать data science. Хорошая новость: техническая терминология намного уже нормального разговорного языка и слэнга. Поэтому выучить английский на необходимом уровне не так уж и сложно. К тому же, знания языка могут пригодиться во многих других сферах, и даже в отпуске.

Принципы эффективного обучения

  1. Эффективный учебный план. Хороший план позволяет вам учить вещи в таком порядке, чтобы каждая новая вещь базировалась на уже полученных знаниях. И, в идеале, он идёт по спирали, постепенно углубляя знания во всех аспектах. Потому что учить теоретически математику, без интересных примеров применения - неэффективно. Именно это является одной из проблем плохого усваивания материалов в школе и институте.

    Учебный план - это именно та вещь, которую без опыта составить труднее всего. И именно с этим я стараюсь помочь.

  2. Следует концентрироваться на понимании главных принципов - это легче, чем запоминать отдельные детали (они часто оказываются не нужны). Особенно важно это становится, когда вы учите язык программирования, тем более свой первый: не стоит зубрить правильное написание команд ("синтаксис") или заучивать API библиотек.

    Это вторая вещь, с которой я хочу помочь - разобраться, что важно, а на что не следует тратить много времени.

Программирование: что и как учить?

Что такое SQL и зачем его учить?

SQL является стандартом для получения данных в нужном виде из разных баз данных. Это тоже своеобразный язык программирования, который дополнительно к своему основному языку используют многие программисты. Большинство самых разных баз данных использует один и тот же язык с относительно небольшими вариациями.

SQL простой, потому что он "декларативный": нужно точно описать "запрос" как должен выглядеть финальный результат, и всё! - база данных сама покажет вам данные в нужной форме. В обычных "императивных" языках программирования нужно описывать шаги, как вы хотите чтобы компьютер выполнил вашу инструкцию. C SQL намного легче, потому что достаточно только точно понять что вы хотите получить на выходе.

Сам язык программирования - это ограниченный набор команд. 

Когда вы будете работать с данными - даже аналитиком, даже необязательно со знанием data science, - самой первой задачей всегда будет получить данные из базы данных. Поэтому SQL надо знать всем. Даже веб-аналитики и маркетологи зачастую его используют.

Как учить SQL:

Наберите в Гугле "sql tutorial" и начните учиться по первой же ссылке. Если она вдруг окажется платной, выберете другую. По SQL полно качественных бесплатных курсов.

На русском языке тоже полно курсов. Выбирайте бесплатные.

Главное - выбирайте курсы, в которых вы можете сразу начать прямо в браузере пробовать писать простейшие запросы к данным. Только так, тренируясь на разных примерах, действительно можно выучить SQL.

На изучение достаточно всего лишь от 10 часов (общее понимание), до 20 часов (уверенное владение большей частью всего необходимого).

Почему именно Python?

В первую очередь, зачем учить Python. Возможно, вы слышали что R (другой популярный язык программирования) тоже умеет очень многое, и это действительно так. Но Python намного универсальнее. Мало сфер и мест работы, где Python вам не сможет заменить R, но в большинстве компаний, где Data Science можно делать с помощью Python, у вас возникнут проблемы при попытке использования R. Поэтому - точно учите Python. Если вы где-то услышите другое мнение, скорее всего, оно устарело на несколько лет (в 2015г было совершенно неясно какой язык перспективнее, но сейчас это уже очевидно).

У всех других языков программирования какие-либо специализированные библиотеки для машинного обучения есть только в зачаточном состоянии.

Как учить Python

Основы:

http://pythontutor.ru/

Прочитать основы и пройти все упражнения с этого сайта можно за 5-40 часов, в зависимости от вашего предыдущего опыта.

После этого варианты (все эти книги есть и на русском):

  1. Learning Python, by Mark Lutz (5 издание). Существует и на русском.

    Есть много книг, которые сразу обучают использованию языка в практических задачах, но не дают полного представления о детальных возможностях языка.

    Эта книга, наоборот, разбирает Python досконально. Поэтому по началу её чтение будет идти медленнее, чем аналоги. Но зато, прочтя её, вы будете способны разобраться во всём.

    Я прочёл её почти целиком в поездах в метро за месяц. А потом сразу был готов писать целые программы, потому что самые основы были заложены в pythontutor.ru, а эта книга детально разжевывает всё.

    В качестве практики берите, что угодно, когда дочитаете эту книгу до 32 главы, и решайте реальные примеры (кстати, главы 21-31 не надо стараться с первого раза запоминать детально. Просто пробежите глазами, чтобы вы понимали что вообще Python умеет).

    Не надо эту книгу (и никакую другую) стараться вызубрить и запомнить все детали сразу. Просто позже держите её под рукой и обращайтесь к ней при необходимости.

    Прочитав эту книгу, и придя на первую работу с кучей опытных коллег, я обнаружил, что некоторые вещи знаю лучше них.

  2. Python Crash Course, by Eric Matthes

    Эта книга проще написана и отсеивает те вещи, которые всё-таки реже используются. Если вы не претендуете быстрее стать высоко-классным знатоком Python - её будет достаточно.

  3. Automate the Boring Stuff with Python

    Книга хороша примерами того, что можно делать с помощью Python. Рекомендую просмотреть их все, т.к. они уже похожи на реальные задачи, с которыми приходится сталкиваться на практике, в том числе специалисту по анализу данных.

Какие трудозатраты?

Путь с нуля до уровня владения Python, на котором я что-то уже мог, занял порядка 100ч. Через 200ч я уже чувствовал себя уверенно и мог работать над проектом вместе с коллегами.

(есть бесплатные программы - трекеры времени, некоторым это помогает для самоконтроля) 

Пожалуйста, дайте обратную связь

Если это было кому-то полезно (а не просто помогло убить время), поставьте лайк. Можете написать на адрес ниже пожелания и рекомендации. Буду стараться быть полезным большинству.

Для желающих могу выступить в роли ментора

Посчитав, что мой опыт самообучения эффективен и быстрый рост (с нуля до синьора за 2 года) это доказывает, год назад я вписался в программу менторства родного университета (Высшая школа экономики). За год помог нескольким студентам не-ИТ факультетов начать изучать DS и ИТ вообще или выбрать более эффективные пути самообучения.

Помогать другим учиться мне нравится с детства, когда хотел, как папа, стать учителем информатики. Поэтому решил сделать это своим хобби: если вам нужен ментор, чтобы освоить DS эффективнее - обращайтесь (кстати, могу научить как стать 1С экспертом и руководителем проектов, если вдруг это окажется интереснее кому-то читающему эту статью).

Буду раду помочь, пишите на адрес почты ниже.

Может быть, пообщаемся разок по телефону и вам этого хватит. Но я готов и полностью заменить платные программы курсов, предоставляя вам индивидуальный учебный план и рассказывая пошагово о лучших книгах и курсах и о том, как их найти бесплатно. В последнем случае в ответ мне достаточно вашего обещания что вы сами заплатите за помощь, сколько сочтёте нужным, если и когда почувствуете результат.

self.development.mentor в домене gmail.com, Олег

Автор: Олег

Источник


* - обязательные к заполнению поля


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js