Jak uczyć się nauki o danych?

Bycie naukowcem zajmującym się danymi to satysfakcjonująca kariera, ale nauka w tej dziedzinie wymaga życia pełnego poświęcenia i ciężkiej pracy. Nie można zostać naukowcem danych w rok lub sześć miesięcy. Za pomocą mapy drogowej nauki o danych umiejętności wymienione poniżej są pierwszymi, których musisz się nauczyć, aby zostać naukowcem danych.

Kurs Data Scientist oferowany przez Intellipaat będzie dla Ciebie ogromną korzyścią, jeśli naprawdę interesuje Cię nauka nauki o danych.

Poniższe tematy wymienione poniżej zostaną omówione na tym blogu:

• Czym jest nauka o danych?
• Różne sposoby nauki Data Science
  • Wybierz język programowania
  • Statystyka
  • Naucz się SQLa
  • Czyszczenie danych
  • Analiza danych rozpoznawczych
  • Poznaj algorytmy uczenia maszynowego
  • Ćwicz na Analytics Vidhya i Kaggle
• Wniosek

Czym jest nauka o danych?

Nauka o danych to dziedzina, która łączy umiejętności naukowe i technologiczne w celu opracowywania i analizowania opartych na danych rozwiązań bieżących problemów. Jest to multidyscyplinarna dziedzina, która obejmuje zasady ze statystyki, informatyki, matematyki i innych pokrewnych dziedzin.

Specjaliści zajmujący się analizą danych wykorzystują najnowocześniejsze statystyki, głębokie uczenie się i inteligencję maszynową do przedstawiania analiz i oferowania rozwiązań trudnych problemów. Ponieważ firmy próbują wykorzystywać dane, aby przewyższyć rywali, nauka o danych stała się kluczową częścią wielu organizacji.

Data science jest coraz częściej wykorzystywana przez organizacje do lepszego zrozumienia wymagań klientów, dostrzegania możliwości i formułowania skuteczniejszych strategii.

Nauka o danych została następnie włączona do współczesnego środowiska biznesowego. Nauka o danych to zasadniczo nauka o wydobywaniu ważnych spostrzeżeń z dużych zbiorów danych. Obejmuje to stosowanie zaawansowanych metod analitycznych do filtrowania danych w poszukiwaniu korelacji, korelacji i innych spostrzeżeń.

Analitycy danych analizują i interpretują dane przy użyciu wielu narzędzi i metod, w tym głębokiego uczenia się, uczenia maszynowego i eksploracji danych. Analitycy danych mogą dowiedzieć się więcej o danych i odkryć ukryte informacje, aby użyć tych metod.

Różne sposoby nauki Data Science

Jednym z najpopularniejszych sposobów uczenia się data science są kursy online. Dostępnych jest wiele kursów online, od kursów wprowadzających po bardziej zaawansowane kursy obejmujące określone tematy, takie jak uczenie maszynowe i uczenie głębokie. Większość z tych kursów odbywa się we własnym tempie, więc możesz nad nimi pracować, kiedy jest to dla Ciebie wygodne. Wiele z tych kursów można znaleźć na platformach takich jak Coursera, edX i Udemy.

Innym sposobem nauki nauki o danych jest udział w obozach szkoleniowych. Boot campy to intensywne kursy obejmujące różnorodne tematy związane z nauką o danych w ciągu zaledwie kilku dni.

Ponadto możesz uczyć się nauki o danych, zapisując się na kursy w pobliskim college'u lub na uniwersytecie. Liczne uczelnie oferują kursy data science, które mogą być wspaniałą metodą opanowania podstaw tej dziedziny. Możesz być w stanie nawiązać kontakty z instruktorami i innymi studentami, zapisując się na zajęcia osobiście.

Możesz także kształcić się w zakresie nauki o danych, jeśli uczysz się bardziej samodzielnie. Możesz uczyć się nauki o danych za pośrednictwem wielu zasobów internetowych, w tym samouczków, książek i stron internetowych. Możesz także zadawać pytania doświadczonym analitykom danych, dołączając do forów internetowych, takich jak Stack Overflow lub Reddit.

Większość obozów rekrutacyjnych odbywa się osobiście, ale dostępne są również opcje online. Boot campy to świetny sposób na intensywne, kompleksowe wprowadzenie do nauki o danych w krótkim czasie. Kolejnym jednym ze słynnych Bootcampów w Indiach jest Intellipaat, który zapewnia najlepszy kurs Data Science w Indiach.

Oto kilka wskazówek dla tych, którzy chcą nauczyć się nauki o danych i zrozumieć ten szybko rozwijający się obszar technologii:

KROK 1: Wybierz język programowania (Python / R)

Nauka języka programowania to pierwszy krok na początku przygody z nauką o danych. Python jest najpopularniejszym językiem programowania z tych dwóch i jest używany przez większość analityków danych.

Obsługuje wiele wbudowanych bibliotek, takich jak Numpy, Pandas, MatplotLib, Scipy i wiele innych, jest prosty w obsłudze i wszechstronny.

KROK 2: Statystyki

Znajomość statystyki i prawdopodobieństwa jest tak samo niezbędna dla bycia analitykiem danych, jak sól w posiłkach. Zrozumienie ich pomoże analitykom danych w lepszej interpretacji ogromnych zestawów danych, uzyskaniu z nich wglądu i ich analizie.

KROK 3: Naucz się języka SQL

Do wydobywania danych z dużych baz danych i interakcji z nimi używany jest język SQL. Zrozumienie wielu rodzajów normalizacji, tworzenie zagnieżdżonych zapytań, wykorzystywanie współzależnych zapytań, wykonywanie operacji łączenia itp. na danych oraz wyodrębnianie w formacie nieprzetworzonym powinno być priorytetem. Dane zostaną następnie dodatkowo oczyszczone przy użyciu bibliotek Pythona lub programu Microsoft Excel.

KROK 4. Czyszczenie danych

Większość czasu spędzanego nad projektem przez analityka danych to czyszczenie zestawu danych, adresowanie brakujących wartości i usuwanie niepożądanych informacji.

Możesz to osiągnąć, korzystając z kilku wbudowanych bibliotek Pythona, takich jak Pandas i Numpy. Dodatkowo należy być biegłym w pracy z danymi w programie Microsoft Excel.

KROK 5: Eksploracyjna analiza danych

Nauka o danych jest możliwa tylko wtedy, gdy przeprowadzana jest eksploracyjna analiza danych. Znajdowanie wzorców danych, ocena danych i identyfikacja właściwych trendów w danych to tylko kilka z wielu zadań, które musi wykonać analityk danych.

oraz przy użyciu różnych technik graficznych i statystycznych w celu wydobycia z nich przydatnych informacji itp., w tym:

1. A) Pandas i analiza danych oparta na Numpy
2. B) Manipulacja Danymi
3. C) Wizualizacja danych.

KROK 6: Naucz się algorytmu uczenia maszynowego

Google stwierdza, że ​​„Uczenie maszynowe to technika analizy danych, która automatyzuje budowę modeli analitycznych. Jest to dział sztucznej inteligencji, na którym się opiera

Najważniejszą fazą pracy analityka danych byłaby konstruowanie różnych wersji wykorzystujących algorytmy uczenia maszynowego oraz przewidywanie i znajdowanie najskuteczniejszej odpowiedzi na każdą sytuację.

Ten etap opiera się na założeniu, że systemy mogą uczyć się na podstawie danych, identyfikować wzorce i podejmować decyzje przy niewielkiej lub żadnej interwencji człowieka.

KROK 7: Praktyka analityczna Vidhya i Kaggle

Czas na zdobycie praktycznego doświadczenia w Data Science po zapoznaniu się z podstawami przedmiotu. Istnieje kilka zasobów online, które mogą zapewnić praktyczne doświadczenia, takie jak Kaggle i Analytics Vidhya.

doświadczenie w pracy ze zbiorami danych zarówno na poziomie podstawowym, jak i eksperckim. Mogą pomóc w zrozumieniu różnych algorytmów uczenia maszynowego, metod analizy itp.

Wniosek

Niezależnie od tego, w jaki sposób zdecydujesz się uczyć data science, bardzo ważne jest, aby pamiętać, że jest to skomplikowany temat, który wymaga dużego zaangażowania i wysiłku. Jednak nauka o danych może być lukratywnym obszarem, który może prowadzić do nowych możliwości, jeśli jesteś przygotowany do włożenia w to pracy.