Кстати пятюня всем из нетехнических вузов в ds! Сколько нас тут?) Мое образование:
Штош. С большим отрывом лидирует техническое образование, что и видно по ожиданиям в вакансиях)
Но я все-таки не особо жалею, что училась на экономико-математическом, потому что это дало свои плюсы: twitter.com/dsunderhood/st…
У нас были очень сильные курсы по теорверу и матстату. Это дает хороший старт к пониманию алгоритмов мл, а еще больше - к тому, как работают А/Б-тесты.
С этими знаниями на работе мне проще не продолбаться, анализируя эффективность нового решения.
У нас была "эконометрика" - это такой курс, где вы применяете мл на экономических данных. На ней мы разбирали не очень много методов, но зато очень подробно.
Теперь я знаю часть вещей гораздо подробнее, чем рассказывают в онлайн курсах)
Знания по экономике сильно помогают в решении задач для бизнеса, да и в обычной жизни
Например, это важно при выборе правильных метрик качества и оценке их взаимного влияния на бизнес. Часто бывает, что у ds-ов в фокусе метрики качества самих моделей, а не итогового продукта
Также у нас были полезные курсы по анализу рисков и оптимизации инвестиционного портфеля, которые помогали бы мне, если бы я тогда интересовалась😅
Ну и заключительное - это знакомство с разными отраслями: энергетика, добыча ископаемых, экология, финансы. Для кругозора было полезно)
Чего не хватило, то это 1. конечно современных знаний в мл и не только. Наверно, это проблема образования в целом, но сейчас в вузах все больше курсов совместно с крупными компаниями, и современным студентам тут явно больше повезло)
Навыков программирования тоже не хватило. Ушло много времени на понимание всяких абстракций и прочего.
Понимания, как устроена работа в IT. Этого наверно нет и на современных курсов по ds, но мне бы на старте помогла информация не только про навыки, но и про то, что вокруг. Что есть некий эджайл и различные менеджеры, что есть всякие тасктрекеры и вот такое все.
Но в целом, я недавно была в Плехе и проводила небольшую лекцию про свою работу, и заметно, что студенты (и что немаловажно, студентки!) сейчас с первых курсов интересуются Data Science и IT.
Держу за них кулачки и надеюсь, им будет проще влиться в это все)