Что читать и слушать? Подборка для тех, кто хочет разобраться с Data Science. Часть 1

В современном мире навык работы с данными становится не просто преимуществом, а необходимостью. Знания в области Data Science — это инвестиция в будущее, которая поможет не потерять своей актуальности на рынке. С чего начать изучать эту область? Анатолий Карпов, CEO Karpov Courses и представитель совместной онлайн-магистратуры ‭«Аналитика больших данных» онлайн-кампуса НИУ ВШЭ и Karpov Courses, поделился списком полезных материалов, которые помогут ближе познакомиться с наукой о данных.

В статьях разбираются проблемы, с которыми сталкиваются аналитики, проводя А/Б тесты на реальных данных. О таких тонкостях зачастую не пишут в учебниках, поэтому разбор кейсов «из первых рук» — бесценная информация для начинающих аналитиков. В статьях также прикладывается код на Python, что позволяет самостоятельно воспроизвести описываемые кейсы и практиковаться в применение статистических методов.

Выпуски будут особенно интересны тем слушателям, которые хотят лучше разобраться, какие инструменты применяются для работы с большими данными, в чем основные сложности и вызовы, с которыми сталкиваются специалисты в области Data Science и как они их решают.

К подкасту часто приходят в гости представители крупных компаний, чтобы поговорить об аналитике и поделиться своим опытом со слушателями. Например, среди недавних героев были специалисты из Яндекс.Еда, Островка, а также основатель школы ⁠karpov.courses.

Главное достоинство материала — простые объяснения сложных вещей. Разумеется, книга не претендует на полноценный учебник по статистике. Но это отличный материал на старте, после которого будет значительно проще изучать более продвинутые материалы. Автором книги является Владимир Савельев — продуктовый аналитик, автор онлайн-курсов.

Главная особенность конференции и докладов на канале — разбор только настоящих кейсов из практики спикеров. Слушателей ждет увлекательное путешествие в мир того, как аналитики и специалисты по машинному обучению решают настоящие бизнес задачи, с какими сложностями сталкиваются и какие решения придумывают и внедряют.

Развивая навыки работы с данными, вы не только улучшаете свою конкурентоспособность на рынке труда, но и учитесь принимать более обоснованные решения, опираясь на анализ и цифры. Подобные скиллы будут полезны не только тем, кто хочет поменять сферу своей профессиональной деятельности или получить новые знания в области IT, но и любому современному специалисту. На первых этапах знакомства с Data Science можно ограничиться и бесплатными материалами.

Еще больше полезных ссылок можно будет найти во второй части подборки от Анатолия Карпова и Вышки Онлайн 💙