Дата сайнтист с чего начать
Самообучение в Data science, с нуля до Senior за два года
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.
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).
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 быстрее 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.
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?
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.
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.
Даже примерный учебный план для изучения методов Data science требует отдельного поста. Ниже напишу чуть подробнее про Python и SQL
Английский необходим!
Принципы эффективного обучения
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.
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.
На изучение достаточно всего лишь от 10 часов (общее понимание), до 20 часов (уверенное владение большей частью всего необходимого).
Почему именно Python?
У всех других языков программирования какие-либо специализированные библиотеки для машинного обучения есть только в зачаточном состоянии.
Как учить Python
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):
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.
Python Crash Course, by Eric Matthes
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.
Следующие статьи по данной теме
Для желающих могу выступить в роли ментора
Изучение data science c нуля: этапы и вехи
В соответствии с концепцией спирального подхода к обучению, о которой писал ранее, привожу поэтапный план освоения data science. План составлен так, чтобы каждый этап делал учащегося в той или иной степени лучше подготовленным к выполнению реальных задач. Такой подход вдохновлен идеологией Agile в том смысле, что сколько бы времени вы ни уделили обучению и в какой бы момент ни остановились, у вас будет наиболее востребованный набор знаний из возможных к освоению за такое время.
Объяснить данную логику также можно от обратного: опасно сразу учить нейронные сети, т.к. не востребован человек знающих о них что-то, но не умеющий эффективно применять на практике. И, например, можно за 300 ч получить какой-то набор знаний, который не делает вас достаточно хорошим специалистом для решения каких-либо реальных задач, и не позволит найти даже начальную работу чтобы продолжить развивать эти навыки.
Позднее, в отдельной статье напишу хорошие курсы и книги, соответствующие каждому этапу (некоторые курсы и книги для первых этапов уже указал ранее в первой статье этой серии).
Этап 1. Базовые инструменты анализа данных: SQL, Excel
SQL, основы (20ч). Самостоятельное знание SQL может пригодится для выполнения кучи других задачи. И оно, в любом случае, необходимо для большой (большей?) части вакансий на позицию аналитика, дата сайентиста и, тем более, machine learning engineer.
Основы Excel (10ч): фильтры и сортировка данных, формулы, vlookup, pivot tables, базовая работа с графиками. Коллеги, партнеры или руководство будут присылать входящие данные в excel, и вам нужно будет уметь их быстро понять и изучить. Нередко и результаты анализа сделанного на Питоне удобнее подготовить и предоставить в Excel.
Базовый английский (20-200ч, зависит от предыдущего уровня), на уровне самостоятельного чтения технической документации и спец.литературы. Например, вам совершенно необходимо уметь читать официальную документацию pandas/scikit, и также многие хорошие материалы по Python доступны только на английском.
Этап 2. Основы Python и Pandas
Основы Python (80ч). Без знания Питона невозможно использовать львиную часть инструментов машинного обучения. Другие языки менее эффективны в этой сфере и непопулярны.
Также научиться основам работы с разными API и парсингом данных (requests, beatiful soup)
На этом этапе дополнительные знания Python позволяют вытаскивать данные из разных API, или путем веб-парсинга.
Возможно, на работе в позиции аналитика от вас не будут ожидать знаний Питона. Но вы можете сами найти где его применить, автоматизировать что-либо, и получить большой плюс в глазах работодателя (помимо ценного опыта для себя). Шансы на трудоустройство на этом этапе не вырастут, но может вырасти зарплата, если эффективно это будете применять.
Этап 3. Базовые понятия и классические алгоритмы машинного обучения
(Этот этап может занять 200-400 ч в зависимости от того, насколько хорошо изначально вы владеете математикой)
Базовые понятия машинного обучения:
Экстраполяции (понимание возможности в контексте разных алгоритмов)
Базовые алгоритмы, которые достаточно знать на уровне главных принципов:
Прогнозирование и классификация:
Работа с временными рядами: экспоненциальное сглаживание
Понижение размерности: PCA
Базовые приёмы подготовки данных: dummy переменные, one-hot encoding, tf-idf
умение считать вероятности: основы комбинаторики, вероятности независимых событий и условные вероятности (формула Байеса).
Понимать смысл фразы: «correlation does not imply causation», чтобы верно трактовать результаты моделей.
Мат.методы, необходимые для полного понимания, как работают ключевые модели машинного обучения: Градиентный спуск. Максимальное правдоподобие (max likelihood), понимание зачем на практике используются логарифмы (log-likelihood). Понимание как строиться целевая функция логистической регрессии (зачем log в log-odds), понимание сути логистической функции (часто называемой «сигмоид»). С одной стороны, нет жесткой необходимости всё это понять на данном этапе, т.к все алгоритмы можно использовать как черные ящики, зная только основные принципы. Но понимание математики поможет глубже понять разные модели и придать уверенности в их использовании. Позднее, для уровня senior, эти знания являются уже обязательным:
Без практических навыков знания данного этапа мало повышают ваши шансы на трудоустройство. Но значительно облегчают общение с другими дата-сайентистами и открывают путь для понимания многих дальнейших источников (книг/курсов) и позволяют начать практиковаться в их использовании.
Этап 4. Набор базовых навыков решения задач
По сути, это практика по теоретическим знания предыдущего этапа. Имеет смысл отвести на это 100-300ч. И важнее уметь хотя бы как-то применять все указанные выше методы, чем дотошно разобраться в одном из них.
Тут же следует инвестировать время в изучение разных приёмов и трюков feature engineering
По завершению данного этапа есть шанс устроиться на позицию junior data scientist. ЗП будет низкая. Но главное будет продолжать учиться. До достижения уровня senior возможность учиться у коллег ценнее, чем текущая зарплата.
Знакомство с основами нейронных сетей
На данном этапе может быть полезно знание основ нейронных сетей, CNN, RNN/LSTM слоев, vector embeddings. Но не обязательно уметь тренировать их самому, на данном этапе. Пока это важно для «общего развития» и чтобы вы не хотели применять нейронные сети там, где без можно обойтись, и, наоборот, понимали где они могут быть полезны и когда имеет смысл или обращаться к коллеге уже их знающему, или браться за глубокое изучение и практику.
Также данный этап должен позволить примерно оченить сколько ресурсов от вас это потребует, если вы решите в это нырнуть.
Рекомендую ограничить это объемом в 20-40ч, необходимым только для общего понимания концепций.
Этап 5. Дополнительные технические навыки, необходимые в работе
Данные этап может занять 60-200ч, в зависимости от степени перфекционизма. Оптимальным кажется изучить всё на столько, чтобы понимать ключевые принципы и команды, но не обязательно тренироваться на большом количестве учебных примерах, т.к. если удастся устроиться на работу, то получение практики и оттачивание навыков можно делать уже в процессе работы
Conda, понимание проблем зависимостей версий библиотек, и как conda это может решить
Python standard library, если не освоили ранее (необходимый минимум itertools, collections, contextlib), умение эффективно разбивать код на функции и модули, классы; умение применять context managers.
Основы git, также очень полезно умение работать с IDE: pycharm/vs code. Их использование облегчит работу с git, заменив графическим интерфейсом работу с командной строкой
Библиотеки визуализации (matplotlib+seaborn, plotnine, plotly), если не освоили их раньше.
С таким багажом знаний наверняка можно найти позицию джуниор дата сайентиста (может называться по-другому, но суть та же).
В принципе, на этом уровне знаний можно работать годами, практикуясь в применении разных из уже изученных моделей, библиотек и инструментов, осваивая вспомогательные методы (feature engineering), нюансы, и способы решения похожих же задач, с помощью разных библиотек (xgboost, cat-boost). Постепенно будет уровень рост ЗП. Но это не уровень Senior специалиста.
Изучаем по необходимости, этапы 2-5
Визуализация данных
В какой-то момент времени вам потребуется уметь визуализировать данные, с которыми вы работаете. Имеет смысл активно это изучать тогда, когда вы будуте готовы сразу примененять эти знаний на практике, потому что иначе они не запоминаются. В Питоне существует несколько библиотек (привожу рекомендуемый порядок изучения):
matplotlib – на нём базируется следующие два варианта, и потенциально он может всё. Но тяжел и неэффективен для прямого использования, кроме построения уродливых графиков, для себя и коллег-технарей. Можно специально не учиться его применять, а понять только самые основы, которые будут «проступать» из-за других библиотек.
До начала применения в реальной практике, на обучение можно себя ограничить в 10-20ч на одну библиотеку.
Средства работы с данными
Можно учить на разных этапах, в зависимости от задач, с которыми столкнётесь
Основы regular expressions, aka RegExp (10ч). Знания regexp необходимо для продвинутой фильтрации данных в разных инструментах для работы с данными.
Внутри Spark устроен сильно не так, как обычные базы данных, но с точки зрения использования он оказывается сильно похожим, т.к. поддерживает почти стандартный SQL синтаксис или, как альтернативу, API отдалённо похожий на pandas. Определенные концептуальные отличия присутствуют, но больших сложностей в освоении это не вызывает. В последнее время продвигают библиотеку Koalas, которая будет использовать команды совсем как у pandas для работы с spark-кластером, но пока не советую делать это основным подходом по работе с Spark.
Этап 6
Углубление и развитие технических навыков
Если предыдущие этапы давали вам навыки, без которых работать ну вообще нельзя, то навыки этого этапа призваны повысить вашу продуктивность или повысить качество решаемых задач, повысить самостоятельность при запуске разработанных моделей машинного обучения в продакшн.
Уверенное пользование bash, понимание основ linux
Полезно изучить основы docker
Все эти вещи можно было бы учить и раньше. Но, как правило, раньше их знать просто не нужно. Т.к. вы больше будете страдать от нехватки других навыков, приведенных в предыдущих этапах.
Другие области машинного обучения
В какой-то момент вам может потребоваться выйти из сферы подготовки прогнозных моделей или изучения и объяснения данных (кластеризация, EDA и визуализация). Это может быть связано как с вашими интересами, так и с проектами на работе. Например, это могут быть рекомендательные системы. Наверное, базовые рекомендательные алгоритмы можно изучать и одновременно с основами машинного обучения, т.к. знание одного не является обязательным для знания другого. Но логичнее переходить к ним, когда вы уже разобрались с основными алгоритмами обучения прогнозирования и кластеризации: скорее всего, этого от вас будут ожидать любые коллеги до тех пор, как вы включитесь в работу над рекомендательными системами.
Нейронные сети
Начиная с этого этапа имеет смысл изучать нейронные сети как следует с тем, чтобы применять их на пратике. Неэффективно изучать их раньше, т.к. многие задачи эффективно можно решить другими методами. И пока ваши данные и прогнозы изначально числовые, обычно «классическими» методами их решать эффективнее.
Подробнее в этапы изучениях нейронных сетей вдаваться не стану: эта тема требует отдельной статьи. И потратить на них можно от 50, чтобы решать самые простейшие задачи, до сотен часов, чтобы решать задачи связанные с обработкой неструктурированных данных или с обучением сложных моделей.
Другие статьи
Готов выступить ментором в самообучении
self.development.mentor в домене gmail.com, Олег
Data Science с нуля: подробный гайд для начинающих
Авторизуйтесь
Data Science с нуля: подробный гайд для начинающих
Можно ли погрузиться в мир данных, самостоятельно освоив Data Science с нуля? Спойлер: да. В этом материале мы вместе с Факультетом Искусственного интеллекта GeekUniversity расскажем о навыках и дисциплинах, которые необходимо освоить на пути к карьере Data Scientist.
Искусственный интеллект фокусируется на создании технологий, которые действуют и реагируют, как человеческий разум. В большинстве областей ИИ всё ещё не может полностью заменить человека.
Машинное обучение — техника, позволяющая смоделировать определённое поведение, основываясь на данных (например обучение нейронной сети, чтобы та могла отличать кошек от собак по фотографиям).
Глубокое обучение нейронных сетей — это создание многослойных нейронных сетей в областях, где требуется более продвинутый анализ, и традиционное машинное обучение с ним не справляется.
Наука о данных — сбор, визуализация и обработка данных, а также принятие решений на их основе.
Чем занимается Data Scientist?
В Data Science обучении стоит отталкиваться от задач, поставленных перед специалистом. При этом задачи Data Scientist могут отличаться в зависимости от сферы деятельности компании. Вот несколько примеров:
Но для любой из вышеперечисленных задач всегда нужно выполнять примерно одни и те же шаги:
Что нужно знать?
Несмотря на то, что знать нужно довольно много, сейчас есть огромное число онлайн-курсов и книг, которые помогут получить нужные навыки гораздо быстрее.
Статистика, математика, линейная алгебра
Вам понадобится изучить фундаментальный курс по теории вероятностей, математический анализ, линейную алгебру и математическую статистику. Математические знания важны, чтобы уметь анализировать результаты применения алгоритмов обработки данных.
Книги по теме:
Машинное обучение
Машинное обучение позволяет научить компьютеры самостоятельно принимать решения, чтобы автоматизировать выполнение определённых задач. По этой причине МО применяется во многих областях, среди которых есть и наука о данных.
Чтобы освоить Data Science с нуля, первым делом нужно изучить три основных раздела машинного обучения:
Книги по теме
Что нужно уметь?
Программировать на Python
Большим преимуществом будет знание основ программирования. Но это довольно обширная и сложная область, и чтобы немного упростить её изучение, можно сосредоточиться на одном языке. Python идеально подходит начинающим — у него относительно простой синтаксис, он многофункциональный и часто используется для обработки данных.
Книги по теме:
После того, как вы изучите основы Python, можете ознакомиться с библиотеками для Дата Сайнс.
Машинное обучение и глубокое обучение:
Обработка естественного языка:
Собирать данные
Data Mining — важный аналитический процесс, предназначенный для исследования данных. Он позволяет находить скрытые паттерны, чтобы получить ранее неизвестную полезную информацию, необходимую для принятия каких-либо решений. Сюда же входит визуализация данных — представление информации в понятном графическом виде.
Книги по теме:
Хорошая стратегия — получить базу по Data Science в онлайн-университете, а потом решать более сложные практические задачи на стажировке в компании.
Что дальше?
После того, как вы изучите основы и пройдёте всевозможные Data Science курсы, попробуйте свои силы в открытых проектах или соревнованиях, а затем начинайте искать работу.
Как вы уже поняли, изучение Data Science с нуля — это не только теория. Для практического опыта хорошо подойдёт Kaggle — веб-сайт, где постоянно проводятся соревнования по анализу данных, в которых принимают участие все желающие. Также есть много открытых наборов данных — можете анализировать их и публиковать свои результаты. Также изучайте на Kaggle работы других участников и учитесь на чужом опыте.
Чтобы подтвердить свою квалификацию, зарабатывайте баллы за участие в соревнованиях Kaggle и публикуйте свои проекты на GitHub. Главное — не прекращать обучение и получать удовольствие от того, что вы делаете.
Как самостоятельно выучиться на дата-саентиста — адаптированная подборка
Меня зовут Айра, я веду блог про математику, продукты и ML, делаю проекты в DS/ML, а также курсы по созданию ML-проектов. От своей аудитории блога и знакомых часто получаю вопросы в духе «Cтоит ли тратить деньги на тот или иной дорогой курс с codename «Стань DS за два месяца» или все же выучиться на дата-саентиста самостоятельно и бесплатно, и в таком случае, с чего начать?»
Недавно собрала ответ на этот вопрос достаточно развернуто, на мой взгляд, чтобы поделиться им с широкой аудиторией. Не все платные курсы плохие (хотя большинство — да — из-за механизмов отбора, продаж и слабой программы), но о них напишу отдельно. Мне кажется, нужно учитывать больше персонализированных параметров для того, чтобы грамотно выбирать хороший курс за деньги.
Во-первых, в список вошли бесплатные онлайн-курсы и ресурсы для самостоятельного обучения, которые проходила сама или советует профессиональное сообщество аналитиков и дата-саентистов (часто упоминающиеся в ODS.ai), где не нужно проходить какой-то отбор или быть ограниченным офлайн-посещением.
Во-вторых, конечно, это далеко не полный список онлайн-курсов, который вы можете встретить, зато в него попали лучшие курсы от сильных математических и Computer Science-школ мир и другие распространенные ресурсы среди профи из того, что я смогла отфильтровать на свой вкус.
В-третьих, начну с короткого списка, с которого, как мне кажется, стоит начинать обучение предмету, и он идет сразу же следующим абзацем.
С чего советую начать, чтобы тратить время эффективно?
Предполагая, что начинающий дата-саентист уже прошел подготовительные курсы а-ля гарвардский CS50 по основам программирования, pythontutor.ru или курс на Stepik от Института Биоинформатики, посоветую несколько шагов, которые должны стать твердой базой. Далее ссылки все полные, чтобы было легче копировать:
Зарегистрироваться в самом популярном в СНГ профессиональном slack-сообществе Open Data Science ODS.ai, вступить в как можно больше чатов, в том числе про менторство, обучение и карьеру и общаться с местными, чтобы расширить свой кругозор относительно работодателей, требований к прохождению интервью, к позиции и их различиях в разных компаниях и др, найти хороших наставников, тк. такие в сообществе есть!
Пройти вводный курс «Математика и Python для анализа данных» на Coursera — платный, недорогой и хороший. www.coursera.org/learn/mathematics-and-python
По программированию — пройти в leetcode.com все релевантные упражнения: это бесплатные или недорогие в премиальной версии в соотношении цена/качество тренажеры (в нем есть в том числе упражнения на интервью в FAANG).
Пройти mlcourse.ai — это открытый курс машинного обучения от ODS. Авторы смогли разработать курс машинного обучения с балансом между теорией и практикой, когда в лекции вы разбираете достаточно подробно математику, а затем упражняетесь сначала в блокноте, затем на Kaggle.
Для обучения решению разнообразных задач и оптимизации кода — участвовать в соревнованиях по анализу данных и машинному обучению на платформе kaggle.com.
Математика для DS/ML
Приятный курс Стэнфорда по DS «Introduction to Statistics» www.coursera.org/learn/stanford-statistics
Коротенький интерактивный курс по теории вероятностей и математической статистике «Seeing Theory» seeing-theory.brown.edu/
Хороший вводный курс по математике для анализа данных, более объёмный «Специализация Математика для анализа данных:. Можно послушать только интересную тему: дискретная математика / линейная алгебра / математический анализ / теория вероятностей. www.coursera.org/specializations/maths-for-data-analysis
Довольно подробная и читаемая книга по теорверу и матстату «Dekking, A Modern Introduction to Probability and Statistics» cis.temple.edu/
Python&SQL для DS/ML
Упомянутый выше бесплатный тренажер по Python с нуля: pythontutor.ru/
Отличный курс по инструментам по DS от IBM «Специализация Data Science Fundamentals with Python and SQL» www.coursera.org/specializations/data-science-fundamentals-python-sql
Упомянутый выше русский курс по питону и математике (платный, недорогой и хороший) «Математика и Python для анализа данных (Coursera)» www.coursera.org/learn/mathematics-and-python
Упомянутый выше https://leetcode.com/: пройти все релевантные упражнения, это бесплатные или недорогие в премиальной версии в соотношении цена/качество тренажеры (в нем есть в том числе упражнения на интервью в FAANG).
Начальные курсы по ML
Как бы этот курс не ругали из-за устаревшего языка программирования Octave (на котором пишут на Matlab), на мой вкус — это пока что самый простой и понятный курс по ML. Машинное обучение (Coursera) https://www.coursera.org/learn/machine-learning — стэнфордский курс по машинному обучению от Andrew Ng
mlcourse.ai — это открытый курс машинного обучения от ODS. Авторы смогли разработать курс машинного обучения с балансом между теорией и практикой, когда в лекции вы разбираете достаточно подробно математику, а затем упражняетесь сначала в блокноте, затем на Kaggle.
Более продвинутые курсы по ML
Если хочется погрузиться в математические доказательства методов машинного обучения, то есть прекрасные ШАДовские лекции К.В. Воронцова: плейлист «Курс «Машинное обучение» 2019” на YouTube-канале “Компьютерные науки», www.youtube.com/watc? v=SZkrxWhI5qM&list=PLJOzdkh8T5krxc4HsHbB8g8f0hu7973fK&index=2
Также хорош ежегодный гарвардский курс «Advanced Topics in Data Science CS109B». harvard-iacs.github.io/2020-CS109B/
Или курс по углубленным алгоритмам Advanced ML от ВШЭ: «Специализация Продвинутое машинное обучение» www.coursera.org/specializations/aml
Deep learning
(Мне кажется, можно пройти один курс из списка, а остальные смотреть на предмет дополнений)
Рекомендованный Стэнфордовский курс по DL «CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition» cs231n.github.io/
Хороший курс от Университета Карнеги—Меллон «11-785 Introduction to Deep Learning» deeplearning.cs.cmu.edu/F21/index.html
Курс от MIT: «Practical Deep Learning for Coders» https://course.fast.ai/
ШАДовский курс по глубокому обучению доступен в github: «Practical_DL» github.com/yandexdataschool/Practical_DL
Бесплатные классные курсы от МФТИ: dlschool.org/
Также есть курс по DL у ODS.ai, который тоже советуют проходить в самом сообществе: «Deep Learning на пальцах» dlcourse.ai/
А еще есть курс у Samsung AI Research Center на Stepik.org stepik.org/course/50352/info
Natural Language Processing
Стэнфордовский «CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning » web.stanford.edu/class/cs224n/
Второй курс у Samsung AI Research Center на Stepik.org https://stepik.org/course/54098/promo
Reinforcement Learning & Self-driving cars
От Deepmind «RL Course by David Silver» www.youtube.com/watc? v=2pWv7GOvuf0
Австралийский курс StarAi «Deep Reinforcement Learning Course » www.starai.io/course/
Data Engineering & MLOps
Бесплатный курс по DE от Дмитрия Аношина, дата-инженера из Microsoft, ex-Amazon: Getting start with Data Engineering and Analytics https://datalearn.ru/ (курс готовится in progress)
Соревнования
Ну, и для обучения решению разнообразных задач и оптимизации кода — участвуйте в Kaggle. https://kaggle.com/
Кроме Kaggle, есть еще несколько соревнований: