Первые шаги на новом поприще в новой стране

В кино всегда казалось таким захватывающим переехать в новую страну и начать новую жизнь. Хотя в прошлом я думал о том, чтобы покинуть Израиль, это было далекой мечтой и никогда не было реальностью. Что ж, моя мечта стала реальностью, когда я встретил свою жену, когда она училась за границей в Израиле. Я и не подозревал, что, когда я приглашаю ее на свидание, моя жизнь изменится. Четыре года спустя мы поженились и живем в Майами. Короче говоря, я переехал в страну возможностей и обнаружил, что меня ждут более серьезные проблемы и приключения, чем предполагалось. Добро пожаловать в мой блог, уроженец маленького городка из Израиля, ищущий выход в этой огромной стране Соединенных Штатов Америки! Присоединяйтесь ко мне через мои культурные потрясения, веселые недопонимания и научитесь жить и любить в новом мире.

Сначала немного о себе. Я вырос в Нетании, Израиль, изучал психологию в бакалавриате и магистратуре и стал школьным психологом. В то время моя будущая жена жила в Израиле три года, прежде чем вернуться в Соединенные Штаты, и мы начали одногодичные отношения на расстоянии. В итоге я уехал из Израиля и иммигрировал в США, чтобы побыть со своей замечательной женой. Она действительно потрясающая, и без нее я был бы совершенно другим человеком (спойлер - не в лучшую сторону!).

Я хотел и нуждался в смене карьеры. Работа в сфере, основанной на разговоре и аудировании на неродном языке, - это немного больше, чем проблема. Я пытался понять, чем хочу заниматься в стране безграничных возможностей. Я посмотрел документальный фильм о больших данных, прочитал статью о науке о данных и вуаля, меня зацепило! Я всегда любил статистику и подумал: «Может, это то, что я должен делать!» Числа - это числа в каждой культуре, и это приносит некоторое облегчение в мое новое начало. Думаю, можно сказать, что я не новичок в том, чтобы совершить большой прыжок веры с чем-то новым!

Теперь я начал программу Data Science в Генеральной Ассамблее в Вашингтоне, округ Колумбия. Это, наверное, САМОЕ трудное, что я когда-либо делал в своей жизни, и это только первые несколько недель программы. Бывают моменты, когда меня действительно волнует мысль об изучении определенных тем, а есть моменты, когда я думаю: «Что я здесь делаю?» Этот блог будет следить за моими взлетами и падениями на протяжении всей этой программы, а также за выяснением жизни за пределами моей зоны комфорта. Я также поделюсь тем, что я узнал, руководствами по науке о данных, практическими рекомендациями, советами и трюками и многим другим!

Перед тем, как я начал программу в General Assembly, мне нужно было подготовиться к уроку. Предварительная работа выполняла 50% пути аналитика данных в dataquest.io. Поскольку мне нравится учиться из разных источников, я подумал, что поделюсь с вами списком веб-сайтов для изучения Python, анализа данных и науки о данных. Готовый???

  • Https://www.dataquest.io - очень подробный веб-сайт, который научит вас многому, что вам нужно знать о том, чтобы быть аналитиком и специалистом по данным. В основном они сосредоточены на Python. Существует бесплатная учетная запись с ограниченным доступом к материалам и две платные учетные записи - базовая за 30 долларов (путь аналитика данных) и премиум за 50 долларов (путь специалиста по данным). Я считаю, что это хороший веб-сайт, и настоятельно рекомендую его, по крайней мере, для первых шагов в мире науки о данных.
  • Https://www.datacamp.com/ - очень похож на dataquest в том смысле, что у него есть разные курсы по разным темам в науке о данных. Кажется, они больше сосредоточены на R, а не на Python, но у них есть курсы Python. Их бесплатная подписка дает вам доступ к большему количеству материалов, чем dataquest, и у них есть платная подписка за 29 долларов в месяц, которая дает доступ ко всем классам. Я не использовал datacamp так часто, как dataquest, но в целом это довольно хороший сайт.
  • Https://www.codecademy.com/ - не сайт по науке о данных как таковой, а для разных языков программирования и инструментов. Соответствующие курсы - это их курс Python, курсы SQL (их несколько), и вам, вероятно, следует пройти курс командной строки (особенно если у вас нет опыта работы с командной строкой) и класс Git (немного сложно объяснить, что Git состоит из двух строк, но поверьте мне, когда я говорю, что это очень важный инструмент для контроля версий и разработки в целом). У них есть бесплатная учетная запись, которая обеспечивает доступ к большому количеству материалов, а их платная подписка стоит 20 долларов в месяц. Я отлично справился с бесплатной учетной записью, но, возможно, стоит заплатить, потому что их курсы действительно хороши.

Есть несколько хороших курсов Coursera для изучения Python и науки о данных:

  • Learn to Program: The Fundamentals (https://www.coursera.org/learn/learn-to-program) - ОТЛИЧНОЕ введение в курс программирования на Python.
  • Программирование для всех (начало работы с Python) - https://www.coursera.org/learn/python - еще один отличный класс Python. Мне очень нравится профессор в этом классе, у него отличные видео.
  • Еще несколько хороших классов: Python для анализа данных; Использование Python для доступа к веб-данным; Использование баз данных с Python - все от того же профессора из предыдущего курса, о котором я упоминал.
  • На Coursera есть много других курсов по науке о данных, я уверен, что вы сможете найти больше. Получить бесплатные курсы становится все труднее, но все же возможно.

В Интернете есть еще много бесплатных ресурсов. Это ни в коем случае не исчерпывающий список, но он дает неплохое место для начала. Хотя эти сайты и курсы были чрезвычайно полезны в моей подготовке и изучении основ программирования и науки о данных, для меня нет ничего лучше, чем сидеть в классе с инструкторами. Мы изучаем материал, а затем приступаем к практической работе над тем, что мы только что узнали. Конечно, ваш пробег может отличаться, и нет единого правильного пути. Для меня сначала это было действительно сложно (на самом деле, так оно и есть), и я уверен, что это будет для большинства людей.

Как и моя работа в Генеральной Ассамблее, мне нравится думать, что жизнь и учеба - все это работа в процессе. Я благодарен вам за то, что вы присоединились к моему веселью и приключениям на этом пути! Приглашаем вас продолжать следовать за мной на протяжении всего этого пути, преодоления трудностей, трудных заданий и нового увлекательного материала для изучения. Я не могу дождаться!

Я хотел бы услышать о любом подобном опыте, комментариях или вопросах в разделе комментариев ниже!