Как изучить науку о данных?

Быть специалистом по данным — это полезная карьера, но изучение этой области требует преданности делу и тяжелой работы на протяжении всей жизни. Вы не можете стать специалистом по данным за год или шесть месяцев. С помощью дорожной карты Data Science Roadmap перечисленные ниже способности являются первыми, которые вы должны освоить, чтобы стать специалистом по данным.

Курс Data Scientist Course, предлагаемый Intellipaat, будет для вас огромным преимуществом, если вы действительно заинтересованы в изучении науки о данных.

В этом блоге будут рассмотрены следующие темы, упомянутые ниже:

• Что такое наука о данных?
• Различные способы изучения науки о данных
  • Выберите язык программирования
  • Статистика
  • Изучайте SQL
  • Очистка данных
  • Исследовательский анализ данных
  • Изучите алгоритмы машинного обучения
  • Практика аналитики Vidhya и Kaggle
• Заключение

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это область, которая сочетает в себе научные и технологические навыки для разработки и анализа основанных на данных решений текущих проблем. Это междисциплинарная область, включающая принципы статистики, информатики, математики и других смежных областей.

Профессионалы в области науки о данных используют передовую статистику, глубокое обучение и машинный интеллект, чтобы представить анализ и предложить решения сложных проблем. Поскольку фирмы пытаются использовать данные, чтобы превзойти конкурентов, наука о данных стала важной частью многих организаций.

Наука о данных все чаще используется организациями, чтобы лучше понять требования своих клиентов, выявить возможности и сформулировать более эффективные стратегии.

Впоследствии наука о данных была включена в современную бизнес-среду. Наука о данных — это, по сути, изучение извлечения важной информации из значительных наборов данных. Он включает в себя использование передовых аналитических методов для фильтрации данных в поисках корреляций, корреляций и других идей.

Специалисты по данным анализируют и интерпретируют данные, используя множество инструментов и методов, включая глубокое обучение, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных. Специалисты по данным могут узнать больше о данных и обнаружить скрытую информацию, чтобы использовать эти методы.

Различные способы изучения науки о данных

Один из самых популярных способов изучения науки о данных — это онлайн-курсы. Доступны различные онлайн-курсы, от вводных курсов до более продвинутых курсов, которые охватывают определенные темы, такие как машинное обучение и глубокое обучение. Большинство из этих курсов предназначены для самостоятельного изучения, поэтому вы можете работать над ними, когда вам удобно. Многие из этих курсов можно найти на таких платформах, как Coursera, edX и Udemy.

Еще один способ изучить науку о данных — посетить учебные лагеря. Учебные лагеря — это интенсивные курсы, которые охватывают множество тем, связанных с наукой о данных, всего за несколько дней.

Кроме того, вы можете изучать науку о данных, записавшись на курсы в ближайшем колледже или университете. Многие колледжи предлагают курсы по науке о данных, которые могут стать прекрасным способом освоить основы этой области. Вы можете общаться с преподавателями и другими студентами, записываясь на занятия лично.

Вы также можете изучить науку о данных, если будете учиться более независимо. Вы можете изучать науку о данных с помощью множества интернет-ресурсов, включая учебные пособия, книги и веб-сайты. Вы также можете задать вопросы опытным специалистам по данным, присоединившись к онлайн-форумам, таким как Stack Overflow или Reddit.

Большинство буткемпов проводятся лично, но есть и онлайн-варианты. Учебные лагеря — отличный способ получить интенсивное и всестороннее введение в науку о данных за короткий период времени. Кроме того, одним из известных учебных курсов в Индии является Intellipaat, который предлагает лучший курс по науке о данных в Индии.

Вот несколько советов для тех, кто хочет изучить науку о данных и понять эту быстро развивающуюся область технологий:

ШАГ 1: Выберите язык программирования (Python/R)

Изучение языка программирования — это первый шаг на пути к науке о данных. Python — самый популярный язык программирования из двух, и его использует большинство специалистов по данным.

Он поддерживает множество встроенных библиотек, таких как Numpy, Pandas, MatplotLib, Scipy и многие другие, прост в эксплуатации и универсален.

ШАГ 2: Статистика

Знание статистики и вероятности так же необходимо для специалиста по данным, как соль в еде. Их понимание поможет специалистам по данным лучше интерпретировать массивные наборы данных, извлекать из них информацию и анализировать их.

ШАГ 3: Изучите SQL

Для извлечения данных из больших баз данных и взаимодействия с ними используется SQL. Понимание многих видов нормализации, создание вложенных запросов, использование связанных запросов, выполнение операций соединения и т. д. над данными и извлечение в необработанном формате должны быть приоритетами. Затем данные будут дополнительно очищены с использованием библиотек Python или Microsoft Excel.

ШАГ 4. Очистка данных

Большую часть времени, затрачиваемого исследователем данных на проект, уходит на очистку набора данных, устранение отсутствующих значений и удаление ненужной информации.

Вы можете добиться этого, используя несколько встроенных библиотек Python, таких как Pandas и Numpy. Кроме того, необходимо уметь работать с данными в Microsoft Excel.

ШАГ 5: Исследовательский анализ данных

Наука о данных возможна только при проведении исследовательского анализа данных. Поиск шаблонов данных, оценка данных и определение правильных тенденций в данных — это лишь некоторые из многочисленных задач, которые должен выполнять специалист по данным.

и использование различных графических и статистических методов для извлечения из них полезной информации и т. д., в том числе:

1. A) Анализ данных на основе Pandas и Numpy
2. Б) Манипуляции с данными
3. в) Визуализация данных.

ШАГ 6: Изучите алгоритм машинного обучения

Google заявляет, что «Машинное обучение — это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитических моделей. Это подразделение искусственного интеллекта, основанное на

Наиболее важным этапом работы специалиста по данным будет создание различных версий с использованием алгоритмов машинного обучения, а также прогнозирование и поиск наиболее эффективного ответа в любой ситуации.

Этот этап основан на идее, что системы могут учиться на данных, выявлять закономерности и принимать решения практически без вмешательства человека.

ШАГ 7: Практикуйтесь в Analytics Vidhya и Kaggle

Пришло время получить практический опыт в науке о данных после изучения основ предмета. Есть несколько онлайн-ресурсов, которые могут предоставить вам практический опыт, например Kaggle и Analytics Vidhya.

опыт работы с наборами данных как на базовом, так и на экспертном уровне. Они могут помочь вам понять различные алгоритмы машинного обучения, методы анализа и т. д.

Заключение

Независимо от того, как вы решите изучать науку о данных, важно помнить, что это сложный предмет, требующий больших усилий и усилий. Тем не менее, наука о данных может быть прибыльной областью, которая может открыть новые возможности, если вы готовы приступить к работе.