🎯 Знаходити закономірності, передбачати результати та створювати інструменти, що вчаться самі — з цим допомагають наука про дані та генеративний ШІ.
Бізнесам вони дають автоматизацію, швидкість та більше можливостей, а фахівцям круті проєкти.

Щоб почати у цій сфері, радимо йти за таким сценарієм:
➡️ спершу Python (типи, функції, файли), pandas, NumPy та базова статистика
➡️ далі SQL та аналітика (JOIN, GROUP BY, віконні функції, підзапити)
➡️ потім класичний ML — побудова baseline-моделі та підбір гіперпараметрів
➡️ переходь до практики з GenAI: спробуй створити власного ШІ-помічника, який працює з твоїми даними або допомагає з аналітичними запитами

Дмитро Міночкін, ментор у SoftServe Academy, розповідає, які ролі є у сфері даних, на яких завданнях тренуватись і як навчатися системно.

Дізнавайся більше про Data Science у картках та реєструйся на курс «Python для Data Science & Machine Learning», якщо хочеш зростати у цій сфері.