Data Science dla psychologa

0

Cześć wszystkim,
jestem studentem I-roku psychologii. Od jakiegoś czasu mam zajęcia ze statystyki, na których bawimy się programem IBM SPSS Statistics. Jako, że ta "zabawa" całkiem mi się spodobała, a i również koncepcja szeroko pojętej analizy danych np. treści marketingowych również od dłuższego czasu chodzi mi po głowie, zacząłem zastanawiać się nad rozwojem w kierunku Data Science. Mam w związku z tym szereg pytań, na które gdybyście mi odpowiedzieli, byłbym przeszczęśliwy :D

Bawiąc się oprogramowaniem IBM-u zauważyłem, że jest ono dość solidnie rozbudowane - zauważyłem możliwość programowania w Pythonie, tworzenia sieci neuronowych, itd. Moje pytanie skierowane jest do osób, które wiedzą jakich technologii używa na co dzień data scientist, ewentualnie analityk, i mogłyby mi doradzić nad czym konkretnie mógłbym zacząć pracę :)
Poza tym, obawiam się, że bez backgroundu stricte z Computer Science albo - jak to ładnie opisywane jest w ofertach pracy - "related fields" odpadnę już na etapie braku wstępnych wymagań :/ Czy moje obawy są słuszne? Nie mam szans w Data Science bez studiów ścisłych, czy może jednak można je zastąpić umiejętnościami z tego pola?
Kolejne pytanie, to czy jest sens mocniej wgryzać się w Statistics czy może odpuścić go na rzecz innych umiejętności? Nie wiem w sumie, czy to jest tak, że analitycy posługują się oprogramowaniem IBMu na co dzień czy po prostu jest to w naszym przypadku (studentów psychologii) przyuczanie przysłowiowych "humanistów" do jakiejś elementarnej analizy badań rynkowych/ testów psychologicznych etc.?
Czy warto wybierać się na bootcamp? Widziałem ostatnio, że jedna ze szkół programowania (bodajże "kodołamacz" jeśli się nie mylę) reklamowała kurs z zakresu analizy danych.

Tyle pytań jak dotąd przyszło mi do głowy. Bardzo liczę na Waszą pomoc :)
Pozdrawiam!

4

Statistica jest dla dziadków co nie umieją kodować. Nie te czasy. Teraz tylko python, R, Julia, Matlab. Sugeruję pythona ze względu na wyższą popularność na rynku pracy.

1

Dla Data Science wydaje mi się (nie jestem "data science expert"), że technologia ma drugorzędne znaczenie. Raczej powinieneś mieć dobry aparat naukowy (znać teorię) i wiedzieć co te różne technologie liczą. Jak nie będziesz rozumiał co wyliczyłeś, to co za różnica jak wykonasz test Chi-kwadrat dla jakichś zmiennych w Pythonie czy w jakimś klikalnym narzędziu ;)

0

Dzięki za informacje :)
Pogrzebałem sobie trochę u Was na forum i widzę, że nie polecacie szczególnie bootcampów. Czy jest sens, aby dozdawać na maturze rozszerzoną matmę i wybrać się na informatykę np. na UW czy PW (mieszkam w W-wie)? Czy bez - co najmniej - licencjatu/inżynierki ze studiów ścisłych nie będzie ciężko ze znalezieniem pracy? Jak zapatrują się pracodawcy na kwestię wykształcenia?

1
  1. Jeśli chcesz koniecznie data science to może lepiej matematyka/statystyka a nie informatyka?
  2. Znałem ludzi co studiowali jednoczesnie informatykę i psychologię, więc pewnie się da.
1

Może jeszcze opcja http://mismap.uw.edu.pl/ ? Jak zaliczysz pierwszy rok psychologii, to może byłbyś w stanie przepisać część przedmiotów?

0

@Diogenes: spróbuję odtworzyć to, co miałem na myśli w komentarzu. Jakby to powiedzieć... programowanie jako całość jest dla mnie pewnym symbolem; tak samo poszczególne języki; tak samo inne rzeczy z nim związane. (Domniemywam, że większość rzeczy dla większości ludzi to tego typu symbole). Kiedy myślę "JavaScript", widzę kod, który wczoraj napisałem na 100 linijek (albo przedwczoraj na 10 linijek – zależy zapewne od emocji). Kiedy czytam gdzieś "XP", widzę wersję systemu operacyjnego Windows, której używałem 10 lat temu (i jej domyślną tapetę – "Idylla"); no, albo też artykuł na Wikipedii opisujący programowanie ekstremalne (choć nawet dobrze tego artykułu nie przeczytałem).

Jeszcze więcej symboli (stawianych w opozycji do konkretnych danych czy przykładów) można ujrzeć np. na tym forum. Jest tak, przynajmniej tak mi się wydaje, dlatego że z założenia pisanie postów czy artykułów wiąże się z jakimiś emocjami na temat danego tematu (pozytywnymi czy negatywnymi) (ale to pewnie Ty możesz więcej powiedzieć na ten temat na psychologii). Ludzie, którzy piszą, że pewne języki są świetne, patrzą na nie z perspektywy swoich doświadczeń. Uważam, że statystycznie mają rację (tzn. w kontekście jakiejś statystyki), bo statystycznie im więcej dobrych opinii o danym języku, tym "bardziej" można twierdzić, że ten język jest dobry. Z drugiej strony, ludzie, którzy piszą o jakichś językach, że są niedobre, też w mojej ocenie statystycznie mają rację.

Patrzę więc na programowanie jako rzecz zależną albo od moich własnych emocji (co już znam), albo od emocji innych ludzi (czego jeszcze nie znam). Konkretne przykłady tu się rozmywają, bo nie jest moją pasją (może kiedyś będzie, ale to inna rzecz) przeglądanie tabelek i wyciąganie średnich z danych historycznych w celu poznania świata programowania. Gdybym chciał spróbować nauczyć się nowego języka, jaki będzie mój wybór? Są przynajmniej trzy możliwości: albo będę kierować się własnym lubię/nie lubię (które już znam), albo lubię/nie lubię innych ludzi (czytając o tym i poznając te lubienia), albo też przejrzę dokumentacje kilku języków i wybiorę ten, który bardziej odpowiada zastosowaniom, do jakich chcę go użyć (dość trudna rzecz, zważywszy, że nie mam doświadczenia w tylu językach, by móc swobodnie porównywać więcej niż dwa z nich naraz).

W tym poście poczyniłem wiele uproszczeń i założeń; mam nadzieję, że choć trochę zrozumiesz, co chciałem powiedzieć. Na data science się nie znam, więc nie powiem Ci, czy Twój wybór czegoś z tej dziedziny jest dobry, czy zły.

2

Data science to ciekawa sprawa, ale watpie aby twój kierunek studiów jakos cie przygotowal do tej branzy. Zwlaszcza, że trzeba miec dobry background matematyczny.

1 użytkowników online, w tym zalogowanych: 0, gości: 1