Выбор data science — это шаг в сторону одной из самых перспективных и высокооплачиваемых профессий в IT-сфере. Однако многие новички тратят месяцы или даже годы на бесполезные занятия, упуская ключевые моменты. Чтобы ускорить путь к первой работе в этой области, стоит избегать типичных промахов.
Опыт специалистов показывает, что успех зависит от понимания основ, а не от бесконечного просмотра уроков. В этой статье разбираются пять главных ошибок, которые тормозят начинающих data scientists, и как их обойти.
Игнорирование базовой математики
Математика — это фундамент всего в data science, но ее часто недооценивают. Многие, включая практикующих специалистов, считают, что глубокие знания теории не обязательны для работы с данными и машинным обучением.
На деле редко приходится вручную выполнять обратное распространение ошибки, строить дерево решений с нуля или разрабатывать A/B-тест по базовым принципам.
Из-за этого легко пропустить изучение теории и сосредоточиться только на практике. Но такой подход рискован и не стоит его применять.
Конечно, можно быстро собрать нейронную сеть в PyTorch, но что делать, если она ведет себя странно и требует отладки? Или если коллега спросит о доверительном интервале предсказаний в линейной регрессии?
Такие ситуации возникают чаще, чем кажется, и справиться с ними можно только с крепкими знаниями математики. Представьте ее как операционную систему мозга для data science: все модели, алгоритмы и выводы опираются на нее.
Если основа ненадежна, то никакие продвинутые инструменты не помогут работать эффективно. Лучше заложить фундамент на этапе обучения — это ускорит прогресс в будущем.
Поиски идеального курса
Новичкам часто советуют найти "лучший" курс по data science. Но на старте важен не идеал, а тот, который вы пройдете до конца.
Большинство вводных программ по data science, машинному обучению и Python охватывают похожий материал. Стиль преподавания может отличаться, но знания останутся примерно теми же, что и у других учеников.
Главное — начать действовать, а потом корректировать путь, если что-то не подходит. Не стоит слишком много размышлять.
Как гласит известная поговорка:
Лучшее время посадить дерево было 20 лет назад. Второе по лучшему — сегодня.
У каждого свой путь и багаж знаний, нет универсального рецепта для входа в data science. Берите советы с учетом своего опыта и делайте то, что кажется правильным.
Отсутствие обучения через проекты
Еще одна ловушка — "ад tutorial hell", когда человек застревает в последовательности уроков. Поверьте, это место, где лучше не задерживаться.
Если вы не знаете, что такое tutorial hell, то эта статья объясняет четко:
Tutorial hell — это когда вы пишете код по чужим инструкциям, но не можете создать ничего самостоятельно на чистом листе. Пришло время снять тренировочные колесики и построить проект без подсказок.
Вы просто следуете одному руководству за другим, не пробуя создавать что-то свое. Чтобы освоить идеи, нужно применять их на практике самостоятельно — так закрепляются настоящие навыки.
Допустим, вы строили модель XGBoost только по онлайн-урокам. А если на собеседовании дадут задачу без пошагового плана? Без опыта самостоятельной работы будет тяжело.
Рекомендуется подход "обучение через проекты": узнайте минимум теории и сразу примените в своем проекте. Этот метод в разы эффективнее кучи туториалов — проверено на опыте.
Много простых проектов вместо глубоких
Проекты — отличный способ учиться, но не стоит забивать GitHub десятками легких заданий. Если все работы крутятся вокруг готовых датасетов с Kaggle и простых вызовов .fit() и .predict() из scikit-learn, пора усложнить задачу.
Такие начальные эксперименты полезны, чтобы освоиться. Но со временем качество проектов становится важнее их количества.
Глубокие, проработанные работы — те, что привлекут внимание работодателей. Еще один анализ датасета Titanic уже не впечатлит, а может даже отпугнуть рекрутеров.
Вот несколько идей для развития:
- Реализуйте алгоритмы машинного обучения с нуля на чистом Python.
- Воспроизведите научную статью, пытаясь добиться результатов авторов.
- Создайте простую рекомендательную систему для личных нужд.
- Дообучите большую языковую модель.
Это не полный перечень, и лучший проект — тот, что близок вам лично.
Сразу бросаться в ИИ
Честно говоря, ИИ вызывает у многих ажиотаж, но новичкам не стоит сразу погружаться в него и большие языковые модели.
Это классический случай "синдрома блестящей игрушки". ИИ не заменит data scientists в ближайшее время. Он не так хорош, как кажется. И беспокоиться о нем не стоит как минимум пять лет.
Причины такого спокойствия можно разобрать отдельно, но сейчас это не главная угроза. Странно, насколько мало это волнует на фоне шумихи.
Для старта сосредоточьтесь на основах математики и статистики, а также на классических алгоритмах вроде деревьев решений, регрессий и опорных векторных машин.
Они надежны и останутся актуальными надолго, так что инвестируйте в них с самого начала. ИИ пока загадка, и его роль через годы предсказать сложно.
Если тема взлетит и окажется полезной, она не исчезнет через год, три или даже десять лет. У вас хватит времени на передовые направления позже.