# Bezplatná roadmapa: Data Scientist od nuly pro začátečníky
Data Scientist analyzuje velké objemy dat, odhaluje vzory a zákonitosti pro přijetí obosnovovaných rozhodnutí. Profese vyžaduje znalosti matematiky, programování a práce s daty. Nabízíme strukturovaný program z bezplatných zdrojů, vypočítaný na 8–10 měsíců intenzivního studia. Umožní ovládnout stack od základů po junior úroveň bez placených kurzů.
Etapa 1: Základní porozumění profesi
Začněte přehledem role specialisty. Prohlédněte si úvodní videa na YouTube:
- Co je Data Science.
- Pracovní den Data Scientista.
- Rozhovory s Data Scientisty.
Pro upevnění si přečtěte článek o povinnostech a úkolech Data Scientista. Tato etapa zabere 1–2 týdny a vytvoří motivaci.
Etapa 2: Fundamentální základy Computer Science
Bez porozumění principům fungování počítačů bude další studium neefektivní. Absolvujte kurz "Základy Computer Science". Studujte:
- Architekturu počítačů.
- Algoritmy a datové struktury.
- Základy operačních systémů.
Tato etapa je klíčová – přeskočení vede k mezerám v chápání knihoven a frameworků.
Etapa 3: Hlavní stack Data Science
Přejděte k klíčovým nástrojům. Ovládněte následující bezplatné kurzy:
- Matematika v Data Science (kanál „Knihovna programátora“).
- Lekce Data Science (kanál „Masters of Code“).
- Úvod do Machine Learning a Data Science (kanál „Ave Coder“).
Zaměřte se na lineární algebru, statistiku, pravděpodobnost a základní modely ML. Uvědomte si: bezplatné materiály mohou stárnout, kontrolujte verze knihoven.
Etapa 4: Doprovodné technologie pro junior úroveň
Aby bylo možné znalosti aplikovat v praxi, studujte nástroje production-ready úrovně:
- Python od nuly – základní jazyk pro DS.
- TensorFlow Full Course 2026 – framework pro hluboké učení.
- Tableau – vizualizace dat.
- Základy SQL – dotazy k relačním databázím.
- ClickHouse a kolonkové SÚBD – zpracování analytických dotazů.
- Úvod do AirFlow – orchestrace DAG pro datové pipeline.
Doplňte samostatným hledáním tutoriálů a dokumentace. Cvičte na reálných datasetech z Kaggle.
Průběžný rozvoj: Kanály a repozitáře
Udržujte znalosti v kondici:
- Čtení kanálů: Data Science, SQL hub, Data Science | Machinelearning [ru].
- Repozitář pro přípravu na pohovory.
Po dokončení programu hledejte junior pozice. Očekávejte testovací úkoly na SQL, Python a ML modely.
Co je důležité:
- Program se zaměřuje na bezplatné zdroje, ale vyžaduje 8–10 měsíců denní praxe.
- Fundament CS je povinný pro pochopení stacku.
- Kontrolujte aktuálnost verzí knihoven v kurzech.
- Praxe na Kaggle urychlí pokrok k junior úrovni.
- Příprava na pohovory je finální krok.
Praktické tipy pro studium
Rozdělte program na týdenní cíle:
| Etapa | Doba trvání | Klíčové dovednosti |
|------|--------------|---------------------|
| 1 | 1–2 týdny | Přehled profese |
| 2 | 1–2 měsíce | Základy CS |
| 3 | 2–3 měsíce | Matematika + úvod ML |
| 4 | 3–4 měsíce | Stack nástrojů |
Integrujte projekty: analýza datasetů, tvorba modelů, nasazení pipeline. To zvýší šance na zaměstnání.
— Editorial Team
Zatím žádné komentáře.