Основная

Мой путь в Data Science

Как обещал – рассказываю свою историю, как я пришел к изучению Data Science.
Итак Казалось бы, ничего не предвещало…
Работаю давно и упорно в области бизнес-аналитики в крупной коммерческой компании (реально крупной). SQL, Excel, VBA, BusinessObject, PowerPoint, созданная собственная DataWareHouse. Тысячи отчетов, много унаследованных от времен динозавров. Отчеты периодические и разовые, сложные и простые, ручные и автоматические, финансовые и операционные. Море! А точнее сказать болото. И вот, надоело мне все это в один момент хуже горькой редьки. Надо было что-то делать с этим. Вертикальное перемещение что-то не особо тянет. Горизонтальное – приводит к тому же: отчеты, отчеты, отчеты. Уходить с отогретого места не хотелось, а делать что-то надо было. И вот в один из таких долгих рабочих дней, возвращаясь усталый домой – подумалось мне: «Ну, надо бы тогда расти в сторону мастерства». Причем, надеюсь, если в самой Компании в моем мастерстве, наверное, не сомневаются, то самому казалось что все простое и примитивное. Решил выбрать что-нибудь одно и сделаться лучшим в этом вопросе. Например, рисовать самые лучшие и красивые графики для презентаций в компании. Полез в интернет, всякая инфографика и т.д. Но с моим чисто инженерным образованием, как-то не пошло. Случайно зашел в книжный и натолкнулся на ЭТО:

Полистал, купил, прочитал. Причем прочитал именно в смысле проработал. То есть с повторением всех примеров в книге.
Так я познакомился с языком R.
Захотелось углубить знакомство – стал целенаправленно искать ресурсы и книжки уже по языку.
Нашел:

Прочитал и эту книгу. Понял, что на самом деле – язык очень интересный и богатый. Но вот заточен он под какие-то статистические расчеты и моделирование. Что это? Зачем такой хороший язык так сложно используют? Стал разбираться. Понял, что открыл для себя целый, неизвестный ранее мир. Его имя Data Science!
Поискал уже не по языку – а про этот новый мир. И снова нашлась рекомендация. На это:

Тут я понял, что окончательно пропал. НО…

Тут как раз и начались основные препятствия. Некий шаг инициации.
Грубо говоря – на русском на тот момент про «Data science для чайников» не было ничего. Были лекции К.Воронцова – но никто не сможет сказать, что они «для чайников». Мое мнение – если вы готовитесь к аспирантуре по математической специализации – они вам подойдут (на самом деле – второй курс технического университета). Мне на тот момент – не подошли, хотя честно пытался смотреть и даже понимал. Как человеку, проработавшему в бизнесе 15 лет уже, и понявшему, что все университетские знания особенно не нужны. Особенно если после технической специальности вы попадаете в GAAP-учет.
На Хабре где я пытался хоть какие-то крупицы информации выудить по этой теме на русском, как-то встретил совет данный кем-то кому-то: если вы всерьез собираетесь заниматься этой специальностью – учите английский. Ибо все материалы появляются на нем, а у нас появляются лишь лет через 5-7. Если появляются вообще.
Стал мониторить этот вопрос. Ресурсов море. Один R-bloggers чего стоит.
Но все это разрозненные куски. Нужно на этом этапе что-то системное, простое, но всеобъемлющее. По отзывам на Amazon нашел, и не пожалел:

Ну а дальше было относительно все просто. Цель стояла – прочитать (проработать) эту книжку. Да, было трудно. Я конечно читаю без словаря, но иногда это напоминает «угадайки по контексту».
Ну вот, теперь я в общих чертах и крупными мазками считаю, что знаю, что такое Data Science, и понимаю, что хочу работать и развиваться именно в этой области.
Такое вот оно – было мое начало в Data Science.

Мой путь в Data Science: 3 комментария

  1. Добрый день. Огромная благодарность за ресурс на русском! У самого голова кругом от этой новой области. Подписываюсь на рассылку.

Добавить комментарий