Без высшего математического вы можете стать DS, но не без высшего образования совсем.
Вполне логичной выглядит переход в DS из: физики, астрономии, геолокационных систем, химии, биоинформатики, компьютерной лингвистики, социологии, экономики, финансов, маркетинга, доказательной медицины и прочих мест где DS используется, сначала став , Data Analyst в области, а потом дособрав инструменты.
Такого, что вчера ваше образование заканчивалось среднеобразовательной школой и тут же вы стали DS - это вряд ли.
Есть, конечно, вариант идти через начало работы в IT без ВО, типа, начиная с тестировщика. Но тогда совсем непонятно, зачем стремиться в DS, поскольку такая карьерная траектория с одной стороны довольно неестественна, в этой области конкуренцию будут составлять люди не то
что с образованием, но со степенями. В то время как в не менее денежных областях IT с этой же историей, конкуренция может оказаться для вас более щадящей.
что с образованием, но со степенями. В то время как в не менее денежных областях IT с этой же историей, конкуренция может оказаться для вас более щадящей.
Как написал Борис Державец - DS - это мода, а способов войти в IT - уйма.
1 эксперт согласен
Zлой Скиф
14 окт 2021подтверждает
Грамотный, обоснованный ответ. С понятными аргументами.
Можно, но шансы меньше, чем с высшим образованием.
В случаях когда сам все выучил, понял и умеешь применять на практике. Как правило это исключения из правил, очень редкие одаренные люди.
Я бы не делал на это ставку, если... Читать далее
1 эксперт согласен
Zлой Скиф
14 окт 2021подтверждает
Высшее образование позволяет научиться искать решение.
В России думаю, что нет. В большом мире Вы можете войти в ИТ индустрию будучи психологом, биологом кем угодно. Все решается на интервью в конкретной Компании. Если Вы нравитесь экспертам Вас просто возьмут как консалта на 3-6... Читать далее
1 эксперт не согласен
Zлой Скиф
14 окт 2021возражает
В России думаю, что нет. - необоснованное утверждение, унижающее честь и достоинство граждан отдельно-взятой страны!
Возможно. Вы должны самостоятельно освоить необходимые материалы, получить навыки и т.п.. В отличие от других наук, материалы по Data Science хорошего качества имеются в свободном доступе (часто, однако, на английском языке).