Основные правила:

  1. Запрещено заводить одну и ту же тему в разных ветках. Если тема интересна присутствующим, можете быть уверены, её заметят и с удовольствием обсудят в соответствующей ветке.
  2. Аналогично, запрещены одинаковые сообщения в разных темах для привлечения к ним повышенного внимания.
  3. Запрещается использование нецензурных и бранных слов в сообщениях и заголовках, личные оскорбления или выпады в адрес других участников форума, а также создание напряженной обстановки в обсуждении какой-либо темы. Такие нарушения караются беспощадно.
  4. Запрещено поведение на форуме, которое может быть классифицированно, как "троллинг". А именно: перевод конструктивного обсуждения в перепалку, умышленная игра на чувствах людей, размещение провокационных сообщений с целью вызвать флейм и флуд, провокация и подпитывание эскалации конфликтов между участниками обсуждения и т.п.
Нарушители на первый раз банятся, в случае повтора удаляются.

АвторСообщение



Сообщение: 1
Зарегистрирован: 07.07.25
Рейтинг: 0
ссылка на сообщение  Отправлено: 07.07.25 05:51. Заголовок: How to Become a Data Scientist


1. Build a Strong Educational Foundation
Start with a degree in Computer Science, Statistics, Mathematics, or Engineering. While not mandatory, a formal education helps in understanding the fundamentals. Many successful data scientists also transition from physics, economics, or even biology backgrounds.

2. Learn Programming Languages
Master programming languages like Python and R, as they are widely used for data manipulation, analysis, and machine learning. Learn SQL for working with databases and Git for version control.

Link: https://www.sevenmentor.com/top-data-science-interview-questions-and-answers

3. Understand Statistics and Mathematics
A solid grasp of probability, linear algebra, calculus, and inferential statistics is essential. These skills support algorithm development, A/B testing, and accurate data interpretation.

4. Get Hands-On With Tools and Technologies
Familiarize yourself with:

Data analysis tools: Pandas, NumPy, Excel

Data visualization: Matplotlib, Seaborn, Power BI, Tableau

Machine learning libraries: scikit-learn, TensorFlow, Keras

Big Data tools (for advanced roles): Hadoop, Spark

5. Work on Real-World Projects
Build a portfolio by participating in:

Kaggle competitions

Open-source data science projects

Internships or freelance projects
This shows potential employers that you can apply your skills in practical scenarios.

6. Learn Data Wrangling and Preprocessing
Data rarely comes clean. Learning how to clean, transform, and preprocess data is critical to delivering useful insights and building reliable models.

7. Understand Machine Learning and AI
Dive into supervised and unsupervised learning, model evaluation, and hyperparameter tuning. Knowing deep learning is a bonus for advanced roles.

8. Develop Communication and Business Skills
A great data scientist can tell a compelling story with data. Learn how to present your findings clearly to both technical and non-technical audiences. Business acumen is key to aligning insights with goals.

Data Science Classes in Pune
Data Science Course in Pune

Спасибо: 0 
ПрофильЦитата Ответить
Новых ответов нет


Ответ:
1 2 3 4 5 6 7 8 9
видео с youtube.com картинка из интернета картинка с компьютера ссылка файл с компьютера русская клавиатура транслитератор  цитата  кавычки оффтопик свернутый текст

показывать это сообщение только модераторам
не делать ссылки активными
Имя, пароль:      зарегистрироваться    
Тему читают:
- участник сейчас на форуме
- участник вне форума
Все даты в формате GMT  3 час. Хитов сегодня: 1123
Права: смайлы да, картинки да, шрифты нет, голосования нет
аватары да, автозамена ссылок вкл, премодерация откл, правка нет



"К-Дизайн" - Индивидуальный дизайн для вашего сайта