Первые шаги Изучение основ статистики и теории вероятностей: понимание базовых принципов необходимо для любой аналитики. Алгоритмы и структуры данных: важны при оптимизации ML-моделей и работе с большими объёмами данных. Инструменты: Python, библиотеки NumPy, Pandas, Scikit-learn, а также фреймворки TensorFlow или PyTorch. Портфолио и практический опыт Участвуйте в соревнованиях на платформе Kaggle. Делайте личные проекты и выкладывайте их на GitHub. Пишите статьи о своих экспериментах в блоге или на Medium, демонстрируя умение решать практические задачи. Развитие Data Science — быстро меняющаяся сфера, требующая постоянного обучения. Читайте научные статьи, посещайте конференции и изучайте новые подходы к анализу данных.