他のIT専門家がデータサイエンスを一から習得する方法を共有したいと思います。目的：この専門分野が原則としてあなたに適しているかどうかを明確にし、私を助けた自習への効果的なアプローチについて説明します（後で特定のトピックに関する詳細な記事を個別に計画します）。
最も具体的なトピックについてはすでに優れた資料が存在し、私はそれらから自分で学びました。
学ぶべきコースや記事を選ぶ方法についての「メタ」資料があると、多くの人が役立つと思います。たとえば、私は数十の記事や本をレビューし、さまざまなオンラインコースを試しましたが、利用できるもののごく一部しか役に立ちませんでした。より効果的な自習方法を紹介することで、時間を大幅に節約し、より多くのことを達成できるように支援できることを願っています。
そして、すぐに言うことが重要です。分析スキルと構造的思考を持っている人なら誰でも、機械学習/データ科学者になることができると私は信じています。4年前でも、大学の先生のせいで数学の能力への信頼を失い、疑問を持っていました。今私は信じています：機械学習の基礎と最低限必要な数学は、意欲のある人なら誰でも学ぶことができます。
私の経験：
すぐに30歳になることに気づいたとき、私は別の分野に向けて出発し、ロシア連邦から移動することにしました。私の分野（1C）では、キャリアは成功しましたが、それ以上の成長は非常に困難であり、面白くなく、ほとんど嫌な仕事をする必要があることが明らかになりました。
オプションを6か月間検索した後、データサイエンスが私にとって最も興味深いと判断しました。
1年後、私は十分な資格を持ち、チェコ共和国での仕事のためにインタビューを受けました（免責事項：私はそれ以前に英語について十分な知識を持っていました）。
1年後、私はVodafone（私のLinkedIn）のシニアデータサイエンティストになりました。
目標は、より効果的かつ無料で学ぶことです
それ以前は自己教育の習慣を身につけていたので、質素で最も簡単な道をたどることができませんでした。著名な教師がいるオンラインコースを見つけ、多額のお金を払い、彼らがすべてを最高に教えると信じてください。私は結局たくさんの無料の本やコースを経験しました（本はb-ok.orgでよく見つかりました）。私はすべてのコースと本の中から最高のものを選び、理論化されすぎているか、構造が不十分であると思われるものを破棄しました。
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たぶん私たちは一度電話で話します、そしてこれはあなたにとって十分でしょう。しかし、私は準備ができており、有料コースプログラムを完全に置き換えて、パーソナライズされたカリキュラムを提供し、最高の本とコース、およびそれらを無料で見つける方法について段階的に説明します。後者の場合、その見返りとして、あなたが結果を感じた場合、あなたが適切と思う限り、あなた自身が助けにお金を払うというあなたの約束は私にとって十分です。
gmail.comドメインのself.development.mentor、Oleg