如何学习数据科学？

已发表: 2023-01-12

成为一名数据科学家是一份回报丰厚的职业，但学习这个领域需要毕生的奉献和努力。 你不可能在一年或六个月内成为一名数据科学家。 在数据科学路线图的帮助下，下面列出的能力是成为数据科学家必须首先学习的能力。

如何学习数据科学

如果您真的对学习数据科学感兴趣，Intellipaat 提供的 Data Scientist Course 课程将对您大有裨益。

下面提到的以下主题将包含在此博客中：

  • 什么是数据科学？
  • 学习数据科学的多种方式
    • 选择编程语言
    • 统计数据
    • 学习 SQL
    • 数据清洗
    • 探索性数据分析
    • 学习机器学习算法
    • 分析 Vidhya 和 Kaggle 实践
  • 结论

什么是数据科学？

数据科学是一个结合科学和技术技能来开发和分析当前问题的数据驱动解决方案的领域。 这是一个多学科领域，包括统计学、计算机科学、数学和其他相关领域的原理。

数据科学专业人士使用尖端统计、深度学习和机器智能来呈现分析并为具有挑战性的问题提供解决方案。 随着公司试图利用数据超越竞争对手，数据科学已成为许多组织的重要组成部分。

组织越来越频繁地使用数据科学来更好地了解客户的需求、发现可能性并制定更有效的策略。

数据科学随后被纳入当代商业环境。 数据科学本质上是从大量数据集中提取重要见解的研究。 它包括使用高级分析方法来过滤数据以搜索相关性、相关性和其他见解。

数据科学家分析和解释使用多种工具和方法的数据，包括深度学习、机器学习和数据挖掘。 数据科学家可能会发现有关数据的更多信息并发现隐藏的信息以使用这些方法。

学习数据科学的多种方式

学习数据科学最流行的方法之一是通过在线课程。 提供各种在线课程，从入门课程到涵盖机器学习和深度学习等特定主题的更高级课程。 这些课程中的大部分都是自定进度的，因此您可以在方便的时候学习这些课程。 许多此类课程都可以在 Coursera、edX 和 Udemy 等平台上找到。

学习数据科学的另一种方法是参加训练营。 训练营是强化课程，在短短几天内涵盖与数据科学相关的各种主题。

此外，您可以通过参加附近学院或大学的课程来学习数据科学。 许多大学都提供数据科学课程，这可能是掌握该领域基础知识的好方法。 您可以通过亲自报名参加课程来与教师和其他学生建立联系。

如果你更独立地学习，你也可以在数据科学方面自学。 您可以通过许多互联网资源学习数据科学，包括教程、书籍和网站。 您还可以通过加入 Stack Overflow 或 Reddit 等在线论坛向经验丰富的数据科学家提问。

大多数新兵训练营都是亲自举办的，但也有一些在线选择。 训练营是在短时间内深入、全面地介绍数据科学的好方法。 印度著名的训练营之一是 Intellipaat，它提供印度最好的数据科学课程。

对于那些想要学习数据科学并理解这一快速发展的技术领域的人来说，这里有一些建议：

第 1 步：选择一种编程语言 (Python / R)

学习编程语言是开始数据科学之旅的第一步。 Python 是两者中最流行的编程语言，并且被大多数数据科学家使用。

它支持众多内置库，如 Numpy、Pandas、MatplotLib、Scipy 等，操作简单，用途广泛。

第 2 步：统计

统计和概率知识对于成为一名数据科学家来说就像膳食中的盐一样必要。 了解它们将有助于数据科学家更好地解释海量数据集、从中获得见解并进行分析。

第 3 步：学习 SQL

为了从大型数据库中提取数据并与之交互，使用了 SQL。 了解多种规范化、创建嵌套查询、利用相关查询、对数据执行连接操作等，以及以原始格式提取都应该是优先事项。 然后将使用 Python 库或 Microsoft Excel 进一步清理数据。

步骤 4. 数据清洗

数据科学家花在项目上的大部分时间都花在清理数据集、解决缺失值和删除不需要的信息上。

您可以通过使用几个内置的 Python 库（例如 Pandas 和 Numpy）来实现这一点。 此外，还应该擅长在 Microsoft Excel 中处理数据。

第 5 步：探索性数据分析

数据科学只有在完成探索性数据分析后才有可能。 寻找数据模式、评估数据和识别数据中的正确趋势只是数据科学家必须完成的众多工作中的一部分。

并使用不同的图形和统计技术从中提取有用的见解等，包括：

  1. A) 基于 Pandas 和 Numpy 的数据分析
  2. B) 数据操纵
  3. C) 数据可视化。

第 6 步：学习机器学习算法

谷歌表示，“机器学习是一种数据分析技术，可以自动构建分析模型。 它是人工智能的一个分支，它基于

数据科学家就业的最关键阶段是他们使用机器学习算法构建各种版本并且必须预测并针对任何情况提出最有效的答案。

这个阶段基于这样一种想法，即系统可以从数据中学习，识别模式，并在几乎没有或没有人为干预的情况下做出决策。

第 7 步：分析 Vidhya 和 Kaggle 实践

在学习了数据科学的基础知识之后，是时候获得数据科学的实践经验了。 有多种在线资源可以为您提供实践经验，例如 Kaggle 和 Analytics Vidhya。

在基础和专家级别处理数据集的专业知识。 它们可以帮助您理解不同的机器学习算法、分析方法等。

结论

无论您决定如何学习数据科学，请记住这是一个复杂的主题，需要大量的投入和努力，这一点至关重要。 然而，数据科学可能是一个有利可图的领域，如果您准备投入工作，它可以带来新的可能性。