С новыми поручениями и отраслями, накапливающими различные аспекты данных в своей повседневной работе, масштабы магии, которую наука о данных может использовать для получения прибыли, неизмеримы. Наряду со страшными терминами, такими как хранилище данных, глубокое обучение и нейронные сети, будущие энтузиасты или соискатели должны получить необходимые в отрасли навыки, чтобы справиться с огромными требованиями рекрутеров. После рецессии, подорвавшей выживание нескольких областей, индустрия данных продолжала расти до пика. Несмотря на дороговизну отрасли, она по-прежнему процветает!
По наиболее очевидным причинам в его основе лежат данные, которые каждый день увеличиваются в несколько раз. Однако сегодня мы здесь не для того, чтобы обсуждать прогресс в отрасли. По определенным причинам, если вы читаете это, вы уже это знаете! Вы здесь, чтобы начать свое путешествие.
Следовательно, давайте сразу сосредоточимся на основных предпосылках, чтобы стать лучшим специалистом по данным.
- Статистика
- питон
- Машинное обучение
- Сбор данных
СТАТИСТИКА:
Начнем с первого, статистика! Статистика лежит в основе науки о данных. Обычно претенденты на работу в области науки о данных не понимают необходимости статистики! Они склонны упускать из виду секреты и тайны, которые может открыть для них статистика. Вот обзор важных тем статистики.
Статистика дает вам возможность ответить на вопросы, возникающие из данных. Это поможет вам понять, что содержат данные, на которые нельзя взглянуть, просто взглянув на данные. Вам нужно понять несколько концепций статистики, прежде чем делать следующие шаги в науке о данных. Самые важные темы — это те, которых вы обычно боитесь! В конце концов, самая сексуальная работа века не дается так просто, она требовательна, как и ваша любовь — недостижимая, но желанная.
Сконцентрируйся-
Вероятность, перестановка и комбинация
Описательная статистика
Распределения и оценки
Методы отбора проб
Проверка гипотезы
Корреляция и регрессия
ПИТОН:
После того, как вы хорошо разберетесь со статистическим пониманием своих данных, вы, возможно, захотите сосредоточиться на практическом использовании языка программирования, без которого абсолютно ничего невозможно. В конце концов, вы хотите работать в индустрии кодирования. Зачем изучать Python? Чем это мне поможет?
Python является самым популярным языком в 21 веке, и на данный момент он позволяет легко делать все, что вы хотите. Тем не менее, его легко освоить, легко понять, и вы можете очень легко найти чит-трюки повсюду в Интернете.
Тем не менее, базовый Python имеет решающее значение для вашего кодирования в науке о данных, поскольку вы не можете бежать за небольшими ошибками и время от времени обращаться к StackOverflow. Если вы понимаете, о чем я! ;) Это будет стоить вам много времени. Следовательно, базовые функции и концепции в Python являются необходимостью. По крайней мере, вы должны быть знакомы с синтаксисом, по крайней мере.
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ:
Переходим к моделирующей части науки о данных, которая делает все это привлекательным и горячим, к машинному обучению. Обычно машинное обучение — это часть, в которой ваши данные передаются в модель, и на ее основе генерируются выходные данные.
Машинное обучение, как следует из определений, заставляет машины учиться, обучая их. Важным аспектом является то, что вы узнаете, как создавать несколько моделей, и узнаете, как использовать модели для конкретных целей. У вас должно быть четкое представление о модели с точки зрения — когда использовать конкретную модель, какие данные могут быть переданы в нее, какие вероятные типы выходных данных она может предоставить, каковы ее гиперпараметры и как вы можете улучшить его эффективность. Ну а чтобы освоить процесс построения модели в ML, вы должны ознакомиться с библиотеками, которые избавят вас от всех хлопот написания кода с нуля.
Овладейте:
Matplotlib.pyplot
ScikitLearn
Панды и Нампи
Тензорфлоу и Керас
OpenCV
Это несколько основных библиотек, которые вы будете использовать для своей науки о данных, однако хорошей идеей будет приобрести библиотеки визуализации, такие как Bokeh, это просто облегчит вашу работу.
Лучший способ получить доступ к этим библиотекам — "зайти в их официальную документацию и приступить к реализации".
СБОР ДАННЫХ:
Ну, это включает в себя много почесывания головы и беспокойства о ваших стрессах. По сути, это сердце науки о данных, а кровь — это данные. Итак, наука о данных в основном перестает жить, если вы пропустите это.
Интеллектуальный анализ данных — это процесс вывода и выявления закономерностей в огромных наборах данных, включающий процессы на стыке машинного обучения, статистики и правил баз данных. Теперь вы, возможно, уже думаете: чувак, ты сказал интеллектуальный анализ данных, почему это звучит как SQL? Возможно, вам понадобится SQL, чтобы идентифицировать несколько закономерностей в данных. Тем не менее, Python способен на это, просто вам нужно разумно установить нужные функции.
ВЫВОД
Наука о данных, безусловно, является одной из самых высокооплачиваемых профессий, и деньги — причина, по которой она продолжает привлекать так много людей из разных областей. Однако то, что нужно для того, чтобы стать успешным специалистом по данным, — это не легкая прогулка, которую может пройти каждый. Вы должны быть последовательными и практичными. Получайте удовольствие от просмотра данных и понимания того, что они могут вам сказать, и вы будете в поле прыгать на вершину.
