Теперь Кью работает в режиме чтения

Мы сохранили весь контент, но добавить что-то новое уже нельзя

Как организовать старт новичка в Data Science?

Вопрос к экспертам Data Science. Новичку, обладающего базовами знаниями и умениями в DS, лучше разрабатывать собственные проекты или же фармить Kaggle на старте для дальнейшего трудоустройства на работу?
Data scienceDeep learning+1
Вадим Шубин
  ·   · 1,5 K
Лучший
Веб-разработчик, геймер, специалист по этике  · 11 мая 2022
Короткий ответ конкретно на поставленный вопрос: да, фармите Kaggle. Или какой-нибудь другой подобный сервис с готовыми упражнениями.
Я так-то не из data science, я из общего software development, но я подозреваю, что отделы кадров в обоих областях действуют одинаково. Первое, что будут у вас смотреть - это в каких проектах вы участвовали, какую реальную работу выполняли. С этой точки зрения, неважно, откуда вы взяли идею для проекта, сами выдумали или взяли с какого-то агрегатора заданий типа раздела Competitions на Kaggle.
С другой стороны, на мой взгляд, любой "новичок" испытывает в первую очередь нехватку практики, реального опыта решения задач, причём какие бывают сами задачи новичок в силу отсутствия опыта не знает. Поэтому уже готовые наборы упражнений, конечно же, выглядят более полезными.
С точки зрения же реального подхода к заработку денег, вам бы уточнить подробнее, что вы имеете в виду под "разрабатывать собственные проекты". Прямо вот собственное уникальное решение какой-то задачи, которое вы самостоятельно собираетесь продавать клиентам? На мой взгляд, для "новичка, обладающего базовыми знаниями и умениями в DS", если он не опытный бизнесмен и не имеет второго надёжного источника доходов, это очень, очень рискованная задача.
Учёный, доктор наук, математика, информатика и...  · 16 мая 2022
Для работодателя важен результат, а не процесс. Поэтому любые средства хороши, которые дают результат. В соревнованиях на Kaggle Вы можете показать рейтинг участия в решении конкретных задач. Также Вы можете решить конкретную... Читать далее