Ученый по данным: практики и методики

Когда ты слышишь слово «фреймворк», скорее всего, представляешь что-то из мира программистов. Но для дата сайентиста фреймворки — это не просто наборы библиотек, а целые подходы и инструменты, без которых не построишь ни одну модель.

Один из основных фреймворков в работе учёного по данным — Scikit-learn. Он помогает создавать модели машинного обучения буквально в пару строк: от линейной регрессии до случайного леса. Если ты только начал обучение data science, это будет твоей первой серьёзной «игрушкой» — простой, но мощной.

Для более сложных задач, особенно связанных с нейросетями, используют TensorFlow и PyTorch. Они позволяют строить глубокие нейронные сети, распознавать изображения, обрабатывать текст и делать многое из того, что мы сейчас называем искусственным интеллектом. Многие онлайн-курсы по машинному обучению знакомят с ними на практике.

Если тебе интересны визуализация и интерпретация результатов, пригодятся такие фреймворки как Matplotlib, Seaborn и Plotly — без них ни один дата сайентист не обходится. А для работы с большими объёмами данных подойдут Dask или Spark.

Хорошее обучение data science с нуля включает практику с основными фреймворками. Они позволяют не просто разобраться в теории, а применять знания на реальных кейсах: от анализа данных до построения прогнозов.

Подготовили для вас фреймворки, стандарты и шаблоны для специальности “Ученый по данным“. Следите за пополнением списка и используйте проверенные профессионалами методики!