Skip to content

competency_map.md

Latest commit

 

History

History
83 lines (60 loc) · 5.2 KB

competency_map.md

File metadata and controls

83 lines (60 loc) · 5.2 KB

Карта Компетенций: Специалист по Данным и Машинному Обучению

Профессиональный Профиль

Я — специалист в области данных с сильным бэкграундом в Data Engineering и Software Engineering. Я создаю и поддерживаю полные циклы обработки данных: от сбора и хранения (PostgreSQL, Spark) до внедрения готовых сервисов в продакшн с помощью Docker, FastAPI и CI/CD.

Моя цель — углубление экспертизы в Машинном Обучении для решения прикладных бизнес-задач и создания законченных интеллектуальных продуктов.

Легенда

  • 🟢 Зелёная Зона: Уверенное практическое владение, подтверждё��ное опытом.
  • 🟡 Жёлтая Зона: Есть опыт использования, понимаю принципы и архитектуру.
  • 🔴 Красная Зона: Зона ближайшего профессионального развития.

🟢 Фундаментальные Знания (The Foundation)

  • Математика и Статистика:
    • Линейная алгебра, математический анализ.
    • Теория вероятностей и математическая статистика.
    • A/B тестирование, проверка статистических гипотез.
  • Программирование и Алгоритмы:
    • Python (продвинутый уровень).
    • Структуры данных и алгоритмы.
    • SQL (сложные запросы, оптимизация).
    • Командная строка (Bash/Shell).
  • Ключевые библиотеки:
    • Анализ данных: Pandas, NumPy.
    • Визуализация: Matplotlib, Seaborn, Plotly.

🟡 Инженерия Данных (Data Engineering)

  • Сбор и хранение:
    • Реляционные БД (PostgreSQL, MySQL).
    • NoSQL БД (MongoDB, ClickHouse).
    • Концепции Data Warehouses (DWH).
  • Обработка больших данных (Big Data):
    • Понимание экосистемы Hadoop и принципов работы Apache Spark.
  • ETL/ELT процессы:
    • Проектирование и реализация пайплайнов обработки данных.
    • Знакомство с оркестраторами (Apache Airflow).

MLOps и Внедрение (Deployment & Operations)

🟢 Уверенное владение

  • Контейнеризация: Docker (создание образов, docker-compose).
  • CI/CD: Git, GitHub, автоматизация процессов через GitHub Actions.
  • API для моделей: Разработка и внедрение сервисов на FastAPI и Flask.

🟡 Практический опыт

  • Облачные платформы: Знакомство с ML-сервисами AWS, Google Cloud, Azure.

🔴 Зона Роста

  • Оркестрация: Kubernetes.
  • Мониторинг моделей: Prometheus, Grafana.

🔴 Машинное Обучение (Machine Learning Core)

  • Классическое МО:
    • Линейные модели, деревья решений, ансамбли.
    • Градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM, CatBoost).
  • Глубокое обучение (Deep Learning):
    • Фреймворки (PyTorch, TensorFlow/Keras).
    • Компьютерное зрение (CV) и Обработка естественного языка (NLP).

Вектор Развития: от Инженерии к Прикладному ML

Мой текущий фокус — активное развитие компетенций в области Классического Машинного Обучения.

Цель: Научиться решать end-to-end бизнес-задачи на табличных данных, такие как прогнозирование о��тока, оценка рисков или предсказание спроса.

Почему это логичный шаг: Это позволит объединить мой опыт в инженерии данных и MLOps с навыками моделирования для создания законченных и приносящих пользу ML-решений.

Ключевые навыки для освоения:

  1. Feature Engineering: Глубокая работа с признаками.
  2. Моделирование: Уверенное применение Scikit-learn, XGBoost, LightGBM.
  3. Валидация: Построение надёжных схем кросс-валидации и оценка качества моделей.