Wie lernt man Data Science?

Ein Datenwissenschaftler zu sein ist eine lohnende Karriere, aber das Erlernen des Feldes erfordert ein Leben voller Hingabe und harter Arbeit. Data Scientist kann man nicht in einem Jahr oder sechs Monaten werden. Mit Hilfe der Data Science Roadmap sind die unten aufgeführten Fähigkeiten die ersten, die Sie erlernen müssen, um Data Scientist zu werden.

Der von Intellipaat angebotene Data Scientist-Kurs ist ein großer Vorteil für Sie, wenn Sie wirklich daran interessiert sind, Data Science zu lernen.

Die folgenden unten genannten Themen werden in diesem Blog zusammengefasst:

• Was ist Datenwissenschaft?
• Verschiedene Möglichkeiten, Data Science zu lernen
  • Wählen Sie eine Programmiersprache
  • Statistiken
  • Lernen Sie SQL
  • Datenreinigung
  • Explorative Datenanalyse
  • Lernen Sie maschinelle Lernalgorithmen kennen
  • Praxis auf Analytics Vidhya und Kaggle
• Fazit

Was ist Datenwissenschaft?

Data Science ist ein Bereich, der naturwissenschaftliche und technologische Fähigkeiten kombiniert, um datengetriebene Lösungen für aktuelle Fragestellungen zu entwickeln und zu analysieren. Es ist ein multidisziplinäres Gebiet, das Prinzipien aus Statistik, Informatik, Mathematik und anderen verwandten Bereichen umfasst.

Fachleute in der Datenwissenschaft setzen modernste Statistiken, Deep Learning und maschinelle Intelligenz ein, um Analysen zu präsentieren und Lösungen für herausfordernde Probleme anzubieten. Da Unternehmen versuchen, Daten zu nutzen, um Konkurrenten zu übertreffen, ist Data Science zu einem entscheidenden Bestandteil vieler Organisationen geworden.

Data Science wird von Organisationen immer häufiger eingesetzt, um die Anforderungen ihrer Kunden besser zu verstehen, Möglichkeiten zu erkennen und effektivere Strategien zu formulieren.

Data Science wurde in der Folge in das moderne Geschäftsumfeld integriert. Data Science ist im Wesentlichen das Studium der Gewinnung wichtiger Erkenntnisse aus umfangreichen Datensätzen. Es umfasst die Verwendung fortschrittlicher Analysemethoden zum Filtern von Daten auf der Suche nach Korrelationen, Korrelationen und anderen Erkenntnissen.

Data Scientists analysieren und interpretieren Daten mit einer Vielzahl von Tools und Methoden, darunter Deep Learning, maschinelles Lernen und Data Mining. Datenwissenschaftler können mehr über die Daten erfahren und verborgene Informationen entdecken, um diese Methoden zu verwenden.

Verschiedene Möglichkeiten, Data Science zu lernen

Eine der beliebtesten Möglichkeiten, Data Science zu lernen, sind Online-Kurse. Es steht eine Vielzahl von Online-Kursen zur Verfügung, die von Einführungskursen bis hin zu Kursen für Fortgeschrittene reichen, die bestimmte Themen wie maschinelles Lernen und Deep Learning abdecken. Die meisten dieser Kurse sind im Selbststudium, sodass Sie daran arbeiten können, wann immer es Ihnen passt. Viele dieser Kurse sind auf Plattformen wie Coursera, edX und Udemy zu finden.

Eine weitere Möglichkeit, Data Science zu lernen, ist die Teilnahme an Bootcamps. Bootcamps sind Intensivkurse, die in wenigen Tagen eine Vielzahl von Themen rund um Data Science abdecken.

Darüber hinaus können Sie Data Science lernen, indem Sie sich für Kurse an einem College oder einer Universität in der Nähe anmelden. Zahlreiche Hochschulen bieten Data Science-Kurse an, die eine wunderbare Methode sein können, um die Grundlagen des Fachs zu beherrschen. Möglicherweise können Sie sich mit Lehrern und anderen Schülern vernetzen, indem Sie sich persönlich für Kurse anmelden.

Sie können sich auch in Data Science weiterbilden, wenn Sie selbstständiger lernen. Sie können Data Science über die vielen Internetressourcen lernen, darunter Tutorials, Bücher und Websites. Sie können erfahrenen Datenwissenschaftlern auch Fragen stellen, indem Sie sich Online-Foren wie Stack Overflow oder Reddit anschließen.

Die meisten Bootcamps werden persönlich abgehalten, aber es gibt auch einige Online-Optionen. Bootcamps sind eine tolle Möglichkeit, in kurzer Zeit einen intensiven und umfassenden Einstieg in Data Science zu bekommen. Ein weiteres berühmtes Bootcamp in Indien ist Intellipaat, das den besten Data Science-Kurs in Indien anbietet.

Hier sind einige Hinweise für diejenigen, die Data Science lernen und diesen sich schnell entwickelnden Technologiebereich verstehen möchten:

SCHRITT 1: Wählen Sie eine Programmiersprache (Python / R)

Das Erlernen einer Programmiersprache ist der erste Schritt auf dem Weg zur Data Science. Python ist die beliebteste Programmiersprache der beiden und wird von den meisten Datenwissenschaftlern verwendet.

Es unterstützt zahlreiche integrierte Bibliotheken wie Numpy, Pandas, MatplotLib, Scipy und viele mehr und ist einfach zu bedienen und vielseitig.

SCHRITT 2: Statistik

Kenntnisse in Statistik und Wahrscheinlichkeit sind für einen Data Scientist so notwendig wie Salz in den Mahlzeiten. Sie zu verstehen, wird Datenwissenschaftlern dabei helfen, riesige Datensätze besser zu interpretieren, Erkenntnisse daraus zu gewinnen und sie zu analysieren.

SCHRITT 3: Lernen Sie SQL

Zum Extrahieren von Daten aus umfangreichen Datenbanken und zum Interagieren mit diesen wird SQL verwendet. Das Verstehen der vielen Arten der Normalisierung, das Erstellen verschachtelter Abfragen, das Verwenden von zusammengehörigen Abfragen, das Ausführen von Join-Operationen usw. für die Daten und das Extrahieren im Rohformat sollten alle Prioritäten haben. Die Daten werden dann entweder mit Python-Bibliotheken oder Microsoft Excel weiter bereinigt.

SCHRITT 4. Datenreinigung

Die meiste Zeit, die ein Datenwissenschaftler für ein Projekt aufwendet, wird damit verbracht, den Datensatz zu bereinigen, fehlende Werte zu beheben und unerwünschte Informationen zu löschen.

Sie können dies erreichen, indem Sie mehrere integrierte Python-Bibliotheken wie Pandas und Numpy verwenden. Darüber hinaus sollte man im Umgang mit Daten in Microsoft Excel geschickt sein.

SCHRITT 5: Explorative Datenanalyse

Data Science ist nur möglich, wenn explorative Datenanalysen durchgeführt werden. Datenmuster finden, Daten auswerten und die richtigen Trends in den Daten erkennen sind nur einige der zahlreichen Jobs, die der Data Scientist erledigen muss.

und die Verwendung verschiedener grafischer und statistischer Techniken, um nützliche Erkenntnisse usw. daraus zu extrahieren, einschließlich:

1. A) Pandas und Numpy-basierte Datenanalyse
2. B) Manipulation von Daten
3. C) Datenvisualisierung.

SCHRITT 6: Lernen Sie den Algorithmus für maschinelles Lernen

Google erklärt, dass „maschinelles Lernen eine Datenanalysetechnik ist, die die Konstruktion analytischer Modelle automatisiert. Es ist eine Abteilung der künstlichen Intelligenz, die auf basiert

Die wichtigste Phase der Beschäftigung eines Datenwissenschaftlers wäre, wenn er verschiedene Versionen mit maschinellen Lernalgorithmen erstellt und die effektivste Antwort auf jede Situation vorhersagen und finden muss.

Diese Phase basiert auf der Idee, dass Systeme aus Daten lernen, Muster erkennen und Entscheidungen mit wenig bis gar keinem menschlichen Eingreifen treffen können.

SCHRITT 7: Üben Sie mit Analytics Vidhya und Kaggle

Nach dem Erlernen der Grundlagen des Fachs ist es an der Zeit, praktische Erfahrungen in Data Science zu sammeln. Es gibt mehrere Online-Ressourcen, die Ihnen praktische Erfahrungen liefern können, wie Kaggle und Analytics Vidhya.

Fachwissen in der Arbeit mit Datensätzen sowohl auf Basis- als auch auf Expertenebene. Sie können Ihnen helfen, verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen, Analysemethoden usw. zu verstehen.

Fazit

Unabhängig davon, wie Sie sich entscheiden, Data Science zu lernen, ist es wichtig zu bedenken, dass es sich um ein kompliziertes Thema handelt, das viel Engagement und Mühe erfordert. Data Science kann jedoch ein lukrativer Bereich sein, der zu neuen Möglichkeiten führen kann, wenn Sie bereit sind, die Arbeit zu investieren.