Cum să înveți știința datelor?

A fi cercetător de date este o carieră plină de satisfacții, dar învățarea domeniului necesită o viață întreagă de devotament și muncă grea. Nu poți deveni cercetător în date într-un an sau șase luni. Cu ajutorul foii de parcurs pentru știința datelor, abilitățile enumerate mai jos sunt primele pe care trebuie să le înveți pentru a deveni un om de știință a datelor.

Cursul Data Scientist oferit de Intellipaat va fi un beneficiu imens pentru dvs. dacă sunteți cu adevărat interesat să învățați știința datelor.

Următoarele subiecte menționate mai jos vor fi cuprinse în acest blog:

• Ce este Data Science?
• Diferite moduri de a învăța Data Science
  • Alegeți un limbaj de programare
  • Statistici
  • Învață SQL
  • Curățarea datelor
  • Analiza exploratorie a datelor
  • Învață algoritmi de învățare automată
  • Exersați pe Analytics Vidhya și Kaggle
• Concluzie

Ce este Data Science?

Știința datelor este un domeniu care combină abilitățile științifice și tehnologice pentru a dezvolta și analiza soluții bazate pe date pentru problemele actuale. Este un domeniu multidisciplinar care include principii din statistică, informatică, matematică și alte domenii conexe.

Profesioniștii din știința datelor folosesc statistici de ultimă oră, învățare profundă și inteligență automată pentru a prezenta analize și a oferi soluții la probleme provocatoare. Pe măsură ce firmele încearcă să folosească datele pentru a depăși rivalii, știința datelor a devenit o parte crucială a multor organizații.

Știința datelor este folosită mai des de organizații pentru a înțelege mai bine cerințele clienților lor, pentru a identifica posibilitățile și pentru a formula strategii mai eficiente.

Știința datelor a fost ulterior încorporată în mediul de afaceri contemporan. Știința datelor este în esență studiul extragerii de informații importante din seturi de date considerabile. Include utilizarea metodelor analitice avansate pentru a filtra datele în căutare de corelații, corelații și alte perspective.

Oamenii de știință de date analizează și interpretează datele care au folosit o multitudine de instrumente și metode, inclusiv deep learning, machine learning și data mining. Oamenii de știință de date pot descoperi mai multe despre date și pot descoperi informații ascunse pentru a utiliza aceste metode.

Diferite moduri de a învăța Data Science

Una dintre cele mai populare moduri de a învăța știința datelor este prin intermediul cursurilor online. Sunt disponibile o varietate de cursuri online, de la cursuri introductive la cursuri mai avansate care acoperă subiecte specifice, cum ar fi învățarea automată și învățarea profundă. Cele mai multe dintre aceste cursuri au un ritm propriu, astfel încât să le poți lucra atunci când îți convine. Multe dintre aceste cursuri pot fi găsite pe platforme precum Coursera, edX și Udemy.

O altă modalitate de a învăța știința datelor este participarea la tabere de pregătire. Taberele de pregătire sunt cursuri intensive care acoperă o varietate de subiecte legate de știința datelor în doar câteva zile.

În plus, puteți învăța știința datelor prin înscrierea la cursuri la un colegiu sau universitate din apropiere. Numeroase colegii oferă cursuri de știință a datelor, care poate fi o metodă minunată de a stăpâni elementele de bază ale domeniului. Este posibil să vă puteți conecta cu instructori și alți studenți prin înscrierea personală la cursuri.

De asemenea, vă puteți educa în știința datelor dacă învățați mai independent. Puteți învăța știința datelor prin numeroasele resurse de pe internet, inclusiv tutoriale, cărți și site-uri web. De asemenea, puteți pune întrebări unor oameni de știință de date experimentați, participând la forumuri online precum Stack Overflow sau Reddit.

Majoritatea taberelor de pregătire au loc în persoană, dar există și câteva opțiuni online disponibile. Taberele de pregătire sunt o modalitate excelentă de a obține o introducere intensivă și cuprinzătoare în știința datelor într-o perioadă scurtă de timp. Mai mult, unul dintre celebrele Bootcamp-uri din India este Intellipaat, care oferă cel mai bun curs de știință a datelor din India.

Iată câteva indicații pentru cei care doresc să învețe știința datelor și să înțeleagă această zonă a tehnologiei care evoluează rapid:

PASUL 1: Alegeți un limbaj de programare (Python / R)

Învățarea unui limbaj de programare este pasul inițial în începerea călătoriei științei datelor. Python este cel mai popular limbaj de programare dintre cele două și este folosit de majoritatea cercetătorilor de date.

Acceptă numeroase biblioteci încorporate precum Numpy, Pandas, MatplotLib, Scipy și multe altele și este simplu de utilizat și versatil.

PASUL 2: Statistici

Cunoașterea statisticilor și probabilităților este la fel de necesară pentru a fi un cercetător de date precum sarea în mese. Înțelegerea acestora îi va ajuta pe oamenii de știință ai datelor să interpreteze mai bine seturile de date masive, să obțină informații de la acestea și să le analizeze.

PASUL 3: Învață SQL

Pentru extragerea datelor și interacțiunea cu baze de date considerabile, este folosit SQL. Înțelegerea multor tipuri de normalizare, crearea de interogări imbricate, utilizarea interogărilor corelate, executarea operațiunilor de îmbinare etc., pe date și extragerea în format brut ar trebui să fie toate priorități. Datele vor fi apoi curățate în continuare folosind fie biblioteci Python, fie Microsoft Excel.

PASUL 4. Curățarea datelor

Majoritatea timpului petrecut într-un proiect de către un cercetător de date este petrecut cu curățarea setului de date, abordând valorile lipsă și ștergând informațiile nedorite.

Puteți realiza acest lucru utilizând mai multe biblioteci Python încorporate, cum ar fi Pandas și Numpy. În plus, ar trebui să fie expert în lucrul cu datele în Microsoft Excel.

PASUL 5: Analiza exploratorie a datelor

Știința datelor este posibilă numai atunci când se face analiza exploratorie a datelor. Găsirea tiparelor de date, evaluarea datelor și identificarea tendințelor potrivite în date sunt doar câteva dintre numeroasele locuri de muncă pe care cercetătorul de date trebuie să le îndeplinească.

și utilizarea diferitelor tehnici grafice și statistice pentru a extrage informații utile etc. din acestea, inclusiv:

1. A) Analiza datelor bazată pe panda și Numpy
2. B) Manipularea datelor
3. C) Vizualizarea datelor.

PASUL 6: Învață algoritmul de învățare automată

Google afirmă că „Învățarea automată este o tehnică de analiză a datelor care automatizează construcția modelelor analitice. Este o diviziune a inteligenței artificiale pe care se bazează

Cea mai crucială fază a angajării unui cercetător de date ar fi atunci când construiesc diferite versiuni care utilizează algoritmi de învățare automată și trebuie să prezică și să vină cu cel mai eficient răspuns la orice situație.

Această etapă se bazează pe ideea că sistemele pot învăța din date, pot identifica tipare și pot lua decizii cu puțină sau deloc intervenția umană.

PASUL 7: Exersați pe Analytics Vidhya și Kaggle

Este timpul să câștigi experiență practică în știința datelor după ce ai învățat elementele fundamentale ale subiectului. Există mai multe resurse online care vă pot oferi experiențe practice, cum ar fi Kaggle și Analytics Vidhya.

expertiză care lucrează cu seturi de date atât la nivel de bază, cât și la nivel de expert. Ele vă pot ajuta să înțelegeți diferiți algoritmi de învățare automată, metode de analiză etc.

Concluzie

Indiferent de modul în care decideți să învățați știința datelor, este esențial să rețineți că este un subiect complicat care necesită mult angajament și efort. Cu toate acestea, știința datelor poate fi un domeniu profitabil care poate duce la noi posibilități dacă sunteți pregătit să lucrați.