Путь data science. Как будет правильнее?
==========================================

 Добрый день!  
  

Коротко о моем бекграунде:  

Есть опыт написания фронта, опыт it рекрутера.  

Учился в техническом вузе по инженерной специальности, но спустя год осознал, что сама эта специальность не для меня.  
  

Объективная оценка недостатков:  

Математику знаю и понимаю хорошо, НО замечал за собой иногда невнимательность при вычислениях. Т.е. основная проблема - сезонная невнимательность.  
  

В данный момент пообщавшись с рядом Data Science специалистов заинтересовался направлением. Хочу попробовать развиваться в нем. Из чего у меня возникли вопросы:  
  

1)Не помешает ли отсутствие профильного образования?  

2)Не помешает ли особенности моего импульсивного порой мышления?  

3)А с чего, собственно, начать? Есть ли какие-то рекомендации по книгам/курсам. Английский на неплохом уровне, но тяжко будет воспринимать англо-техническую речь.  
  

Заранее большое спасибо за ответы! 

 1.*"опыт написания фронта, опыт it рекрутера."* - накакого отношения в Data Science. От слова "совсем".  

2. *"Учился в техническом вузе по инженерной специальности, но спустя год осознал, что сама эта специальность не для меня."* - т.е. недоучился? Кстати, если нет склонности к инженерным специальностям, откуда уверенность, что есть склонность к "Data Science"? Замечу, "хотелось бы стать" и "имею склонность к" - это очень разные вещи.  

3. *"Математику знаю и понимаю хорошо"* - откуда эта уверенность? Из школы? Или из универа в котором недоучились? Какие курсы математики все-таки "дослушали", какие успехи?  

4. *"невнимательность при вычислениях."* - Вообще-то говоря, DS - это не вычисления. Вернее, вычисление сегодня выполняют хорошо известные реализации методов в разных пакетах. DS - это прежде всего умение разобраться в методах, понять их суть, ограничения, особенности и пр. , умение отобразить данные предметной области на абстрактные математические методы а потом проинтерпретировать полученные результаты в терминах предметной области.  

5. *"Хочу попробовать развиваться в нем. "* - хочется - развивайся. В чем проблема? Получить благословение сообщества? Зачем? Если человеку что-то действительно чего-то хочется, то он берет и делает это. Иначе это выглядит как поиск оправдания того, почему "мне хочется, но я этим заниматься не буду".  

6. *"Не помешает ли отсутствие профильного образования?"*  - помешает. Ну и ? Если хочется развиваться в этом направлении, то "профильное образование" все равно придется получать. Любым способом - в универе, на курсах, самостоятельно. Но получать придется. А как без него? Не обижайтесь, но DS - это не рекрутинг. Это гораздо серьезнее.  

7. *"Не помешает ли особенности моего импульсивного порой мышления?"* - Знаю спецов в DS с очень разным типом мышления. Еще раз вынужден повторить - не ищите отмазки "почему не надо этого делать".   

8. *"Английский на неплохом уровне, но тяжко будет воспринимать англо-техническую речь"* - на первом - а возможно и на всех последующих - этапах говорить на английском вам не придется, это точно. Воспринимать - ну разве что решите заниматься через запись на англоязычные обучающие курсы. Тут уж как захотите - в инете полно материалов - курсов, книг, блогов, форумов - и на русском, а в университете вряд-ли придется учится на английском. А вот чтение и понимание написанного английского - это таки обязательное условия вхождения в эту специальность. Иначе перспективы ваши в ней будут не интересней перспектив в рекрутинге.  

9. "*А с чего, собственно, начать? Есть ли какие-то рекомендации по книгам/курсам.* " - вот этого - навалом, даже на этом форуме. Настолько навалом, что даже не хочется в 254 раз повторять одно и то-же. Так что ищите, найдете. Надеюсь, Гууглом пользоваться умеете. Или хотя-бы просто пройтись по "Похожим вопросам" внизу. Но вот пользуясь случаем хочу еще раз подчеркнуть - основное умение специалиста по Data Science - это умение и навыки *самостоятельного* поиска, анализа и инетрпретации информации. Благо источники ее сегодня доступны для любого, у кого есть доступ к интернет.  

Удачи. 

 Написал обзор на онлайн-курсы для входа в профессию дата саентиста. Все курсы пройдены и описан субъективный взгляд и опыт. Курсы бесплатные!  

[https://alimbekov.com/%d0%ba%d0%b0%d0%ba-%d0%be%d1...](https://alimbekov.com/%D0%BA%D0%B0%D0%BA-%D0%BE%D1%81%D0%B2%D0%BE%D0%B8%D1%82%D1%8C-data-science-%D0%BB%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9-%D0%BE%D0%BF%D1%8B%D1%82/) 

 Как ваши успехи в изучении Data Science? Сейчас начинаю посматривать в сторону Data Science после приглашения на вакансию. Начал с простых книг и введений в Data Science (типа книги "Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных"), сейчас просто смотрю примеры реализаций различных алгоритмов и т.п. вещи. Благо уже книг и статей появляется просто очень много! Тема сейчас хайповая