如何學習數據科學？

已發表: 2023-01-12

成為一名數據科學家是一份回報豐厚的職業，但學習這個領域需要畢生的奉獻和努力。 你不可能在一年或六個月內成為一名數據科學家。 在數據科學路線圖的幫助下，下面列出的能力是成為數據科學家必須首先學習的能力。

如何學習數據科學

如果您真的對學習數據科學感興趣，Intellipaat 提供的 Data Scientist Course 課程將對您大有裨益。

下面提到的以下主題將包含在此博客中：

  • 什麼是數據科學？
  • 學習數據科學的多種方式
    • 選擇編程語言
    • 統計數據
    • 學習 SQL
    • 數據清洗
    • 探索性數據分析
    • 學習機器學習算法
    • 分析 Vidhya 和 Kaggle 實踐
  • 結論

什麼是數據科學？

數據科學是一個結合科學和技術技能來開發和分析當前問題的數據驅動解決方案的領域。 這是一個多學科領域，包括統計學、計算機科學、數學和其他相關領域的原理。

數據科學專業人士使用尖端統計、深度學習和機器智能來呈現分析並為具有挑戰性的問題提供解決方案。 隨著公司試圖利用數據超越競爭對手，數據科學已成為許多組織的重要組成部分。

組織越來越頻繁地使用數據科學來更好地了解客戶的需求、發現可能性並製定更有效的策略。

數據科學隨後被納入當代商業環境。 數據科學本質上是從大量數據集中提取重要見解的研究。 它包括使用高級分析方法來過濾數據以搜索相關性、相關性和其他見解。

數據科學家分析和解釋使用多種工具和方法的數據，包括深度學習、機器學習和數據挖掘。 數據科學家可能會發現有關數據的更多信息並發現隱藏的信息以使用這些方法。

學習數據科學的多種方式

學習數據科學最流行的方法之一是通過在線課程。 提供各種在線課程，從入門課程到涵蓋機器學習和深度學習等特定主題的更高級課程。 這些課程中的大部分都是自定進度的，因此您可以在方便的時候學習這些課程。 許多此類課程都可以在 Coursera、edX 和 Udemy 等平台上找到。

學習數據科學的另一種方法是參加訓練營。 訓練營是強化課程，在短短幾天內涵蓋與數據科學相關的各種主題。

此外，您可以通過參加附近學院或大學的課程來學習數據科學。 許多大學都提供數據科學課程，這可能是掌握該領域基礎知識的好方法。 您可以通過親自報名參加課程來與教師和其他學生建立聯繫。

如果你更獨立地學習，你也可以在數據科學方面自學。 您可以通過許多互聯網資源學習數據科學，包括教程、書籍和網站。 您還可以通過加入 Stack Overflow 或 Reddit 等在線論壇向經驗豐富的數據科學家提問。

大多數新兵訓練營都是親自舉辦的，但也有一些在線選擇。 訓練營是在短時間內深入、全面地介紹數據科學的好方法。 印度著名的訓練營之一是 Intellipaat，它提供印度最好的數據科學課程。

對於那些想要學習數據科學並理解這一快速發展的技術領域的人來說，這裡有一些建議：

第 1 步：選擇一種編程語言 (Python / R)

學習編程語言是開始數據科學之旅的第一步。 Python 是兩者中最流行的編程語言，並且被大多數數據科學家使用。

它支持眾多內置庫，如 Numpy、Pandas、MatplotLib、Scipy 等，操作簡單，用途廣泛。

第 2 步：統計

統計和概率知識對於成為一名數據科學家來說就像膳食中的鹽一樣必要。 了解它們將有助於數據科學家更好地解釋海量數據集、從中獲得見解並進行分析。

第 3 步：學習 SQL

為了從大型數據庫中提取數據並與之交互，使用了 SQL。 了解多種規範化、創建嵌套查詢、利用相關查詢、對數據執行連接操作等，以及以原始格式提取都應該是優先事項。 然後將使用 Python 庫或 Microsoft Excel 進一步清理數據。

步驟 4. 數據清洗

數據科學家花在項目上的大部分時間都花在清理數據集、解決缺失值和刪除不需要的信息上。

您可以通過使用幾個內置的 Python 庫（例如 Pandas 和 Numpy）來實現這一點。 此外，還應該擅長在 Microsoft Excel 中處理數據。

第 5 步：探索性數據分析

數據科學只有在完成探索性數據分析後才有可能。 尋找數據模式、評估數據和識別數據中的正確趨勢只是數據科學家必須完成的眾多工作中的一部分。

並使用不同的圖形和統計技術從中提取有用的見解等，包括：

  1. A) 基於 Pandas 和 Numpy 的數據分析
  2. B) 數據操縱
  3. C) 數據可視化。

第 6 步：學習機器學習算法

谷歌表示，“機器學習是一種數據分析技術，可以自動構建分析模型。 它是人工智能的一個分支，它基於

數據科學家就業的最關鍵階段是他們使用機器學習算法構建各種版本並且必須預測並針對任何情況提出最有效的答案。

這個階段基於這樣一種想法，即係統可以從數據中學習，識別模式，並在幾乎沒有或沒有人為乾預的情況下做出決策。

第 7 步：分析 Vidhya 和 Kaggle 實踐

在學習了數據科學的基礎知識之後，是時候獲得數據科學的實踐經驗了。 有多種在線資源可以為您提供實踐經驗，例如 Kaggle 和 Analytics Vidhya。

在基礎和專家級別處理數據集的專業知識。 它們可以幫助您理解不同的機器學習算法、分析方法等。

結論

無論您決定如何學習數據科學，請記住這是一個複雜的主題，需要大量的投入和努力，這一點至關重要。 然而，數據科學可能是一個有利可圖的領域，如果您準備投入工作，它可以帶來新的可能性。