Когда вы представляете себя специалистом по данным или студентом, изучающим науку о данных, возникает много предположений и завышенных ожиданий. Практиковать или учиться в самой сексуальной области двадцать первого века звучит интересно. И растет с безумной скоростью, это правда. Почти все компании используют науку о данных и глубокое обучение, будь то через IBM Watson, Amazon AWS или беспилотный автомобиль Tesla!
Существует ряд предпосылок науки о данных, в том числе:
- Согласно общепринятому мнению, специалисты по данным получаютвысокие зарплаты, потому что они пользуются большим спросом.
- Алгоритмы, машинное обучение и искусственный интеллект — это все.
- Предположим, что работа будет заключаться в чистой математике. Вы собираете данные, проводите исследования, предоставляете информационные продукты и обрабатываете цифры.
- Обладать знаниями о бизнесе и делиться этими важными выводами со значительными членами руководящего состава организации.
Однако существует существенное расхождение между тем, как люди, рассматривающие возможность карьеры в науке о данных, воспринимают ее, и тем, чем на самом деле занимается специалист по данным.
Те же мысли пришли мне в голову, когда я решил получить степень бакалавра в области науки о данных. Я закончил два из четырех лет обучения на степень бакалавра и погрузился в различные возможности для изучения науки о данных, и еще многому предстоит научиться. Интернет переполнен документами, видео, курсами и другими ресурсами, связанными с этой областью.
Я провел небольшое исследование, чтобы найти лучший способ двигаться вперед, и прошел несколько известных курсов, в том числе Специализация Университета Джона Хопкинса по науке о данных с использованием R. Курс дал четкое понимание того, что нам нужно знать, чтобы изучать науку о данных, продемонстрировав, что это не просто числа и работа с CSV и файлами Excel, но и математика, необходимая для успеха, например линейная алгебра, статистика, вероятность, прикладное моделирование, байесовское обучение .
После нескольких месяцев изучения и исследований я понял этот факт, однако большинство людей дезинформированы из-за обилия дешевых онлайн-курсов и доступных видео на YouTube. Следовательно, не в состоянии выбрать правильный путь.
В этой обширной области очень легко заблудиться, поэтому при выборе курса обучения нужно тщательно учитывать учебный план и предварительные условия.
Некоторые моменты, которые следует учитывать:
- Математика играет жизненно важную роль в науке о данных.
- Вам нужно хорошо разбираться в базах данных.
- Необходимо упростить проблемы с данными
- Навыки общения, необходимые для поддержания связи с командой.
- Идти в ногу с изменениями
- Наука о данных, искусственный интеллект и машинное обучение связаны между собой, поэтому вы должны быть знакомы со всеми ними.
Если вышеупомянутые пункты приемлемы для вас, то упорный труд и настойчивость позволят вам преуспеть в мастерстве с большим удовольствием.
"Начало, возможно, сложнее всего, но держись, все будет хорошо."
Согласно моим исследованиям, можно пойти по следующему пути.
1. Языки для программирования:
- R: Компьютерный язык, используемый для статистических вычислений. R часто используется для создания статистических инструментов и анализа данных.
- Python: высокоуровневый универсальный язык программирования под названием Python. Python широко используется в широком спектре приложений и отраслей, от простого программирования до квантовых вычислений.
С Python проще начать.
2. Базы данных:
Данные находятся в центре науки о данных. Науку о данных иногда называют искусством использования данных для передачи истории.
Начните с SQL и переходите к более сложным технологиям, таким как MongoDb. Большинство учебных программ бакалавриата также охватывают SQL.
3. Математика:
Как было сказано ранее, вам необходимо иметь базовое понимание математики, лежащей в основе различных принципов науки о данных, чтобы понять, как они работают.
Важными понятиями являются исчисление, линейная алгебра, вероятность и статистика.
4. Основы науки о данных:
Фраза «наука о данных» широка и включает в себя множество идей и инструментов. Но сначала вам нужно ознакомиться с ключевыми основами, прежде чем с головой погрузиться в огромный мир науки о данных. Вам нужно будет понять, как данные визуализируются, изменяются, извлекаются и обрабатываются.
После этого вы можете перейти к более сложным темам, таким как машинное обучение, глубокое обучение, анализ временных рядов, проверка модели и т. д.
Начнем с популярных курсов, на которые стоит записаться:
1. 2022 г. Завершите учебный курс Python «От нуля до героя в Python»
2. Машинное обучение от А до Я™: Python и R в науке о данных
3. Наука о данных: основы использования специализации R (если вы хотите использовать R)
4. Основы: данные, данные, везде (от Google)
Помните: знания бесполезны, если вы не применяете их на практике.
Вы должны применять полученные знания после того, как освоите основы на практике. Вы можете начать работу над проектами по обработке и анализу данных на ряде платформ, например Kaggle.
Пока я печатаю эту статью, в быстро развивающемся секторе изучаются новые алгоритмы и стратегии. Таким образом, быть студентом означает, что вы будете постоянно учиться. По мере продвижения ваши знания будут расти.
Самое важное, что нужно помнить, отправляясь в это путешествие, это то, что вы можете его выполнить; вам просто нужно быть непредубежденным и приложить достаточно времени и усилий, чтобы добиться успеха.
