จะเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร

การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นอาชีพที่คุ้มค่า แต่การเรียนรู้สาขานี้ต้องใช้ความทุ่มเทและทำงานหนักตลอดชีวิต คุณไม่สามารถเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ภายในหนึ่งปีหรือหกเดือน ด้วยความช่วยเหลือของ Data Science Roadmap ความสามารถด้านล่างเป็นความสามารถแรกที่คุณต้องเรียนรู้เพื่อที่จะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หลักสูตร Data Scientist ที่ Intellipaat นำเสนอจะเป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับคุณ หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้ด้าน Data Science อย่างแท้จริง

หัวข้อต่อไปนี้ที่กล่าวถึงด้านล่างนี้จะสรุปไว้ในบล็อกนี้:

• วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?
• วิธีต่างๆ ในการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • เลือกภาษาโปรแกรม
  • สถิติ
  • เรียนรู้ SQL
  • การล้างข้อมูล
  • การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
  • เรียนรู้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง
  • ฝึกฝนเกี่ยวกับ Analytics Vidhya และ Kaggle
• บทสรุป

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่รวมทักษะทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีเพื่อพัฒนาและวิเคราะห์โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลสำหรับปัญหาปัจจุบัน เป็นสหสาขาวิชาที่มีหลักการจากสถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ คณิตศาสตร์ และสาขาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง

ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้สถิติที่ทันสมัย ​​การเรียนรู้เชิงลึก และระบบอัจฉริยะของเครื่องจักรเพื่อนำเสนอการวิเคราะห์และนำเสนอแนวทางแก้ไขสำหรับปัญหาที่ท้าทาย ในขณะที่บริษัทต่าง ๆ พยายามใช้ข้อมูลเพื่อเอาชนะคู่แข่ง วิทยาการข้อมูลได้เติบโตขึ้นจนเป็นส่วนสำคัญของหลาย ๆ องค์กร

องค์กรต่างๆ มีการใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลบ่อยขึ้นเพื่อทำความเข้าใจความต้องการของลูกค้า ระบุความเป็นไปได้ และกำหนดกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ต่อมาวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้รวมเข้ากับสภาพแวดล้อมทางธุรกิจร่วมสมัย วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นการศึกษาเกี่ยวกับการแยกข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งรวมถึงการใช้วิธีการวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อกรองข้อมูลเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ สหสัมพันธ์ และข้อมูลเชิงลึกอื่นๆ

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวิเคราะห์และตีความข้อมูลที่ใช้เครื่องมือและวิธีการมากมาย รวมถึงการเรียนรู้เชิงลึก การเรียนรู้ของเครื่อง และการทำเหมืองข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลอาจค้นพบเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลและค้นพบข้อมูลที่ซ่อนอยู่เพื่อใช้วิธีการเหล่านี้

วิธีต่างๆ ในการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล

หนึ่งในวิธีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลคือผ่านหลักสูตรออนไลน์ มีหลักสูตรออนไลน์ที่หลากหลาย ตั้งแต่หลักสูตรเบื้องต้นไปจนถึงหลักสูตรขั้นสูงที่ครอบคลุมหัวข้อเฉพาะ เช่น การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก หลักสูตรเหล่านี้ส่วนใหญ่เป็นหลักสูตรที่เรียนรู้ด้วยตนเอง ดังนั้นคุณจึงสามารถดำเนินการได้เมื่อคุณสะดวก หลักสูตรเหล่านี้จำนวนมากสามารถพบได้บนแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Coursera, edX และ Udemy

อีกวิธีหนึ่งในการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการเข้าร่วมค่ายฝึกปฏิบัติ หลักสูตรติวเข้มเป็นหลักสูตรเร่งรัดที่ครอบคลุมหัวข้อต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลในเวลาเพียงไม่กี่วัน

นอกจากนี้ คุณอาจเรียนรู้วิทยาการข้อมูลโดยการลงทะเบียนเรียนหลักสูตรที่วิทยาลัยหรือมหาวิทยาลัยใกล้เคียง วิทยาลัยหลายแห่งเปิดสอนหลักสูตรวิทยาการข้อมูล ซึ่งอาจเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการเรียนรู้พื้นฐานของสาขานี้ คุณอาจสร้างเครือข่ายกับผู้สอนและนักเรียนคนอื่นๆ ได้ด้วยการลงทะเบียนเรียนด้วยตนเอง

นอกจากนี้คุณยังสามารถหาความรู้ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้หากคุณเรียนรู้เพิ่มเติมด้วยตนเอง คุณอาจเรียนรู้วิทยาการข้อมูลผ่านแหล่งข้อมูลทางอินเทอร์เน็ตมากมาย รวมถึงบทช่วยสอน หนังสือ และเว็บไซต์ นอกจากนี้ คุณยังอาจถามคำถามนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ช่ำชองด้วยการเข้าร่วมฟอรัมออนไลน์ เช่น Stack Overflow หรือ Reddit

การฝึกปฏิบัติส่วนใหญ่จะจัดขึ้นด้วยตนเอง แต่ก็มีตัวเลือกทางออนไลน์อยู่บ้าง การฝึกปฏิบัติเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการรับความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างเข้มข้นและครอบคลุมในช่วงเวลาสั้นๆ หนึ่งใน Bootcamps ที่มีชื่อเสียงในอินเดียคือ Intellipaat ซึ่งเปิดสอนหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุดในอินเดีย

ต่อไปนี้เป็นคำแนะนำสำหรับผู้ที่ต้องการเรียนรู้วิทยาการข้อมูลและเข้าใจเทคโนโลยีที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วนี้:

ขั้นตอนที่ 1: เลือกภาษาโปรแกรม (Python / R)

การเรียนรู้ภาษาโปรแกรมเป็นขั้นตอนเริ่มต้นในการเริ่มต้นเส้นทางวิทยาศาสตร์ข้อมูล Python เป็นภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในทั้งสองภาษา และถูกใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่

รองรับไลบรารีในตัวจำนวนมาก เช่น Numpy, Pandas, MatplotLib, Scipy และอื่นๆ อีกมากมาย อีกทั้งยังใช้งานง่ายและหลากหลาย

ขั้นตอนที่ 2: สถิติ

ความรู้เรื่องสถิติและความน่าจะเป็นจำเป็นสำหรับการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลพอๆ กับเกลือในมื้ออาหาร การทำความเข้าใจสิ่งเหล่านี้จะช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถตีความชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ดีขึ้น รับข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลเหล่านี้ และวิเคราะห์ชุดข้อมูลเหล่านั้น

ขั้นตอนที่ 3: เรียนรู้ SQL

สำหรับการดึงข้อมูลจากและโต้ตอบกับฐานข้อมูลขนาดใหญ่ จะใช้ SQL การทำความเข้าใจเกี่ยวกับการทำให้เป็นมาตรฐานหลายประเภท การสร้างคิวรีซ้อน การใช้การสอบถามที่เกี่ยวข้องกัน การดำเนินการรวม ฯลฯ กับข้อมูล และการแตกข้อมูลในรูปแบบดิบควรมีความสำคัญทั้งหมด จากนั้นข้อมูลจะถูกล้างเพิ่มเติมโดยใช้ไลบรารี Python หรือ Microsoft Excel

ขั้นตอนที่ 4 ล้างข้อมูล

เวลาส่วนใหญ่ที่ใช้ในโปรเจ็กต์โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหมดไปกับการทำความสะอาดชุดข้อมูล ระบุค่าที่ขาดหายไป และลบข้อมูลที่ไม่ต้องการ

คุณสามารถทำได้โดยใช้ไลบรารี Python ในตัวหลายตัว เช่น Pandas และ Numpy นอกจากนี้ ควรมีความเชี่ยวชาญในการทำงานกับข้อมูลใน Microsoft Excel

ขั้นตอนที่ 5: การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นไปได้ก็ต่อเมื่อการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจเสร็จสิ้นแล้วเท่านั้น การค้นหารูปแบบข้อมูล การประเมินข้อมูล และการระบุแนวโน้มที่ถูกต้องในข้อมูลเป็นเพียงส่วนหนึ่งของงานจำนวนมากที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องทำให้สำเร็จ

และใช้เทคนิคกราฟิกและสถิติต่างๆ เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ ฯลฯ จากสิ่งเหล่านี้ รวมถึง:

1. A) การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ Pandas และ Numpy
2. B) การจัดการข้อมูล
3. C) การแสดงข้อมูล

ขั้นตอนที่ 6: เรียนรู้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง

Google ระบุว่า “แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทำให้การสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์เป็นไปโดยอัตโนมัติ เป็นแผนกหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่มีพื้นฐานมาจาก

ขั้นตอนที่สำคัญที่สุดของการจ้างงานนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือเมื่อพวกเขาสร้างเวอร์ชันต่างๆ โดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง และต้องคาดการณ์และหาคำตอบที่มีประสิทธิภาพที่สุดสำหรับทุกสถานการณ์

ขั้นตอนนี้ขึ้นอยู่กับแนวคิดที่ว่าระบบสามารถเรียนรู้จากข้อมูล ระบุรูปแบบ และทำการตัดสินใจโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์เพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย

ขั้นตอนที่ 7: ฝึกฝนเกี่ยวกับ Analytics Vidhya และ Kaggle

ถึงเวลารับประสบการณ์ภาคปฏิบัติด้าน Data Science หลังจากเรียนรู้พื้นฐานของวิชานี้แล้ว มีแหล่งข้อมูลออนไลน์มากมายที่อาจมอบประสบการณ์เชิงปฏิบัติให้กับคุณ เช่น Kaggle และ Analytics Vidhya

ความเชี่ยวชาญในการทำงานกับชุดข้อมูลทั้งในระดับพื้นฐานและระดับผู้เชี่ยวชาญ พวกเขาสามารถช่วยให้คุณเข้าใจอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง วิธีการวิเคราะห์ ฯลฯ

บทสรุป

ไม่ว่าคุณจะตัดสินใจเรียนวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างไร สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าเป็นวิชาที่ซับซ้อนซึ่งต้องการความมุ่งมั่นและความพยายามอย่างมาก อย่างไรก็ตาม วิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจเป็นพื้นที่ที่ทำกำไรได้ซึ่งอาจนำไปสู่ความเป็นไปได้ใหม่ ๆ หากคุณพร้อมที่จะทำงาน