Come imparare la scienza dei dati?

Essere uno scienziato dei dati è una carriera gratificante, ma l'apprendimento sul campo richiede una vita di devozione e duro lavoro. Non puoi diventare un data scientist in un anno o sei mesi. Con l'aiuto della Data Science Roadmap, le abilità elencate di seguito sono le prime che devi imparare per diventare un data scientist.

Il corso Data Scientist Course offerto da Intellipaat sarà un enorme vantaggio per te se sei veramente interessato all'apprendimento della scienza dei dati.

I seguenti argomenti menzionati di seguito saranno racchiusi in questo blog:

• Cos'è la scienza dei dati?
• Vari modi per imparare Data Science
  • Scegli un linguaggio di programmazione
  • Statistiche
  • Impara SQL
  • Pulizia dei dati
  • Analisi esplorativa dei dati
  • Impara gli algoritmi di Machine Learning
  • Pratica su Analytics Vidhya e Kaggle
• Conclusione

Cos'è la scienza dei dati?

La scienza dei dati è un campo che combina competenze scientifiche e tecnologiche per sviluppare e analizzare soluzioni basate sui dati per problemi attuali. È un campo multidisciplinare che include principi di statistica, informatica, matematica e altri campi correlati.

I professionisti della scienza dei dati utilizzano statistiche all'avanguardia, deep learning e intelligenza artificiale per presentare analisi e offrire soluzioni a problemi complessi. Mentre le aziende tentano di utilizzare i dati per superare i rivali, la scienza dei dati è diventata una parte cruciale di molte organizzazioni.

La scienza dei dati viene utilizzata sempre più spesso dalle organizzazioni per comprendere meglio le esigenze dei propri clienti, individuare le possibilità e formulare strategie più efficaci.

La scienza dei dati è stata successivamente incorporata nell'ambiente aziendale contemporaneo. La scienza dei dati è essenzialmente lo studio dell'estrazione di informazioni importanti da set di dati considerevoli. Include l'utilizzo di metodi analitici avanzati per filtrare i dati alla ricerca di correlazioni, correlazioni e altri approfondimenti.

I data scientist analizzano e interpretano i dati che utilizzano una moltitudine di strumenti e metodi, tra cui deep learning, machine learning e data mining. I data scientist possono scoprire di più sui dati e scoprire informazioni nascoste per utilizzare questi metodi.

Vari modi per imparare Data Science

Uno dei modi più popolari per imparare la scienza dei dati è attraverso i corsi online. È disponibile una varietà di corsi online, che vanno dai corsi introduttivi ai corsi più avanzati che trattano argomenti specifici come il machine learning e il deep learning. La maggior parte di questi corsi è di autoapprendimento, quindi puoi lavorarci quando è conveniente per te. Molti di questi corsi possono essere trovati su piattaforme come Coursera, edX e Udemy.

Un altro modo per imparare la scienza dei dati è partecipare ai campi di addestramento. I boot camp sono corsi intensivi che coprono una varietà di argomenti relativi alla scienza dei dati in pochi giorni.

Inoltre, puoi imparare la scienza dei dati iscrivendoti a corsi presso un college o un'università nelle vicinanze. Numerosi college offrono corsi di scienza dei dati, che possono essere un metodo meraviglioso per padroneggiare le basi del campo. Potresti essere in grado di fare rete con istruttori e altri studenti iscrivendoti alle lezioni di persona.

Puoi anche istruirti nella scienza dei dati se impari in modo più indipendente. Puoi imparare la scienza dei dati tramite le numerose risorse Internet, inclusi tutorial, libri e siti Web. Puoi anche porre domande a data scientist esperti partecipando a forum online come Stack Overflow o Reddit.

La maggior parte dei campi di addestramento si tiene di persona, ma sono disponibili anche alcune opzioni online. I Boot Camp sono un ottimo modo per ottenere un'introduzione intensiva e completa alla scienza dei dati in un breve periodo di tempo. Inoltre, uno dei famosi Bootcamp in India è Intellipaat, che offre il miglior corso di scienze dei dati in India.

Ecco alcuni suggerimenti per coloro che vogliono imparare la scienza dei dati e comprendere questa area tecnologica in rapida evoluzione:

PASSAGGIO 1: Scegli un linguaggio di programmazione (Python / R)

L'apprendimento di un linguaggio di programmazione è il primo passo per iniziare il viaggio nella scienza dei dati. Python è il linguaggio di programmazione più popolare dei due ed è utilizzato dalla maggior parte dei data scientist.

Supporta numerose librerie integrate come Numpy, Pandas, MatplotLib, Scipy e molte altre ed è semplice da usare e versatile.

PASSO 2: Statistiche

La conoscenza delle statistiche e delle probabilità è necessaria per essere uno scienziato dei dati quanto il sale nei pasti. Comprenderli aiuterà i data scientist a interpretare meglio enormi set di dati, a ricavarne informazioni e ad analizzarli.

PASSO 3: Impara SQL

Per l'estrazione di dati e l'interazione con database di dimensioni considerevoli, viene utilizzato SQL. Comprendere i molti tipi di normalizzazione, creare query nidificate, utilizzare query correlate, eseguire operazioni di join, ecc., sui dati ed estrarre in formato raw dovrebbero essere tutte priorità. I dati verranno quindi ulteriormente ripuliti utilizzando le librerie Python o Microsoft Excel.

PASSAGGIO 4. Pulizia dei dati

La maggior parte del tempo dedicato a un progetto da un data scientist viene impiegata per ripulire il set di dati, correggere i valori mancanti ed eliminare le informazioni indesiderate.

Puoi farlo utilizzando diverse librerie Python integrate, come Pandas e Numpy. Inoltre, si dovrebbe essere abili nel lavorare con i dati in Microsoft Excel.

PASSO 5: Analisi esplorativa dei dati

La scienza dei dati è possibile solo quando viene eseguita un'analisi esplorativa dei dati. Trovare modelli di dati, valutare i dati e identificare le giuste tendenze nei dati sono solo alcuni dei numerosi lavori che il data scientist deve completare.

e utilizzando diverse tecniche grafiche e statistiche per estrarne informazioni utili, ecc., tra cui:

1. A) Analisi dei dati basata su Panda e Numpy
2. B) Manipolazione dei dati
3. C) Visualizzazione dei dati.

PASSO 6: Impara l'algoritmo di Machine Learning

Google afferma che “il machine learning è una tecnica di analisi dei dati che automatizza la costruzione di modelli analitici. È una divisione dell'intelligenza artificiale su cui si basa

La fase più cruciale dell'impiego di uno scienziato di dati sarebbe quando costruiscono varie versioni che utilizzano algoritmi di apprendimento automatico e devono prevedere e trovare la risposta più efficace a qualsiasi situazione.

Questa fase si basa sull'idea che i sistemi possono apprendere dai dati, identificare modelli e prendere decisioni con un intervento umano minimo o nullo.

FASE 7: Pratica su Analytics Vidhya e Kaggle

È tempo di acquisire esperienza pratica in Data Science dopo aver appreso i fondamenti della materia. Esistono diverse risorse online che possono fornirti esperienze pratiche, come Kaggle e Analytics Vidhya.

esperienza nel lavorare con set di dati sia a livello base che esperto. Possono aiutarti a comprendere diversi algoritmi di apprendimento automatico, metodi di analisi, ecc.

Conclusione

Indipendentemente da come decidi di apprendere la scienza dei dati, è fondamentale tenere presente che si tratta di un argomento complicato che richiede molto impegno e impegno. Tuttavia, la scienza dei dati può essere un'area redditizia che può portare a nuove possibilità se sei pronto a metterti al lavoro.