если хочется понять про DS, то надо кейсы читать.
питон-хадуп-спарк-... и прочие кубики ни разу не про это.
это всего-лишь инструменты.

было дело, но давно, лет 8 назад
лучший способ проверить — зарегистрироваться и посмотреть какие есть задания
в целом кмк фриланс не очень подходит для аналитики, потому что важно в предметную область въехать хорошо. Поэтому туда лучше идти не за кучей маленьких проектов, а за несколькими большими и долгими клиентами.

Вот тоже есть ощущение, что аналитика — это не про фриланс, потому что для того, чтобы качественно решить задачу в аналитике надо обладать большим числом контекстов, то есть этап доуточнения требований занимает ~50% от задачи\

вот тип такого обычно выливается в долгого клиента)

some reports and some dashboard based on some data

ну понятно что вам в публичном задании никто не будет выкладывать детали. нормальное описание

- книга от преподавателя
- есть домашние задания
- на русском
- уже украдено
- на гитхабе студенты уже нарисовали ноутбуков для книги

И таким образом получаем лучший ответ на изначальный вопрос?

Павел, что-то я никак в толк не возьму, какую конфетку Вы ожидаете?
Мне казалось, что идет диалог между взрослыми людьми и вот на тебе, опять, какая-то бесконечная рекурсия и рефлексия.

Вы отличную книгу предложили.
Если этого мало, попросите тех, кто этим советом воспользуется, себя персонально похвалить. Других соображений у меня нет (адресный reply ведь мне предназначался?)

Я тут посторонний наблюдатель, но поддержу.

А что скажет про книгу:Data Science наука о данных с нуля, Джоэл Грас

Я бы сказал можно чего-то сделать там, где не делалось вообще ничего. Но это скорее выполнение процедур, чем анализ. Однако и тут нелегко мне быть непредвзятым, я скорее всегда в своих полях работал.

Да, ведь вы как будто специально предложили не подходящую публицистику.

Одна из простейших проблем с «аналитикой по фрилансу» в том, что вы просто не знаете, какая информация есть и нужна.

2018 год выпуска, по оглавлению вполне неплохая хотя может я не прав

Читал. Мне понравилось. Практика с первых страниц. У меня вся в закладках. Для входа самое то.
Пока единственная книга, с которой ознакомился. Сравнить пока не с чем.

Может, кто-нибудь из более опытных коллег её прокомментирует.

Именно публицистику.

Вопрос был про Data Science.
И ответил я на него не совсем в том канале, который был ожидаем (питон-питон-питон).

Потому что DataScience это не про инструменты, а про идеологию. Что это, зачем это, что это дает бизнесу, как это устроено...
Вы весь диалог и еще множество книг пропустили что ли? Можно отлистать еще раз назад.

Есть такая привычка, давать кучу терминов, не определяя их смысла, а потом ими жонглировать. Что хочу, то и леплю.

Но конфетку попросите, книга хорошая.

Вашей же цели не понимаю.
- Нарисуйте медалей и дипломов.
- Украсьте рабочее место...
- Заберите себе все места на подиуме.

Если Вы вдруг думали, что я в чем-то хотел Вас ущемить (а что уже остается думать?), то даже мысли такой не было — неинтересно это.

Вышло уже второе издание от 21 г.

И как, математика сильно отличается ?

Меня там в 1 очередь интересует стат теор Вер

я еще не читал ..