Небольшое вступительное слово

Я считаю, что бОльшее количество дел мы бы могли совершать, если бы нам предоставляли пошаговые инструкции, которые скажут что и как делать. Сам же вспоминаю в своей жизни такие моменты, когда не мог начаться какое-то дело из-за того, что было просто сложно понять, с чего нужно начинать. Быть может, когда-то давно в интернете ты увидел слова «Data Science» и решил, что тебе до этого далеко, а люди, которые этим занимаются где-то там, в другом мире. Так нет же, они прямо здесь. И, возможно, благодаря людям из этой сферы тебе в ленту попала статья. Существует полно курсов, которые помогут тебе освоится с этим ремеслом, здесь же я помогу тебе сделать первый шаг. 

Ну что, ты готов? Сразу скажу, что тебе придется знать Python 3, поскольку его я буду использовать здесь. А также советую заранее установить на Jupyter Notebook или посмотреть, как использовать google colab.

Шаг первый

Kaggle — твой значительный помощник в этом деле. В принципе, можно и обойтись без него, но об этом я расскажу в другой статье. Это такая платформа, в которой размещаются соревнования по Data Science. В каждом таком соревновании на ранних этапах ты будешь получать нереальное количество опыта решения задач разного рода, опыта разработки и опыта работы в команде, что важно в наше время. 

Нашу задачу мы возьмём оттуда. Называется она так: «Титаник». Условие таково: спрогнозировать, выживет каждый отдельно взятый человек. В целом говоря, задача человека, занимающегося DS, это сбор данных, их обработка, обучение модели, прогноз и так далее. В kaggle же нам позволяют пропустить этап сбора данных — они представлены на платформе. Нам нужно их загрузить и можно начать работу!

Сделать это можно следующим образом:

#data science