Абстрактный
В этой статье я расскажу, как сделать карьерный переход из любой области в область науки о данных. Наука о данных — самая требовательная и высокооплачиваемая работа во всем мире. Разные области подпадают под одну марку, и вы можете быть экспертом в любой из областей науки о данных и успешно сделать карьеру.
Шаги обучения в науке о данных
Первым и самым важным шагом в науке о данных должно быть изучение языка программирования (например, Python). Из-за своей простоты, гибкости и предварительной установки мощных библиотек (таких как NumPy, SciPy и Pandas), необходимых для анализа данных и других частей науки о данных, Python является наиболее распространенным языком сценариев, используемым большинством специалистов по данным. Python — это бесплатный язык программирования с открытым исходным кодом, который поставляется с множеством библиотек.
Если наука о данных похожа на язык, то статистика — это грамматика. Статистика — это процесс изучения и интерпретации больших наборов данных. Статистика так же важна для нас, как кислород, когда речь идет об обработке данных и извлечении информации. Мы можем использовать статистику, чтобы раскрыть скрытые детали в огромных наборах данных.
Также знание предметной области. Для знания предметной области вам необходимо наблюдать за деятельностью внутри вашей организации.
Пример: если у вас есть собственный магазин, вы можете проверить, сколько клиентов посетило ваш магазин и сколько продуктов они купили в вашем магазине? И задать много вопросов из данных.
Другие инструменты, которые могут улучшить ваши навыки.
Узнайте, как использовать Git и GitHub, участвуйте в групповых проектах по обработке и анализу данных, попробуйте различные инструменты визуализации, такие как Power BI, и многое другое. который поможет не проходить еще одну крутую кривую обучения, чтобы понять и адаптироваться к нескольким инструментам и методам науки о данных, как только вы станете настоящим специалистом по данным, это поможет вам освоить различные инструменты науки о данных.
Совет и практика
Обучение на практике — это ключ к науке о данных. Это влечет за собой выделение достаточного количества времени для изучения искусства науки о данных. Найдите время каждый день или каждую неделю, чтобы открыть для себя науку о данных, если вы новичок в этой области. Невозможно стать специалистом по данным всего за несколько часов практики. Это явно невыполнимо. Некоторые люди утверждают, что для того, чтобы стать экспертом в области данных, требуется 10 000 часов работы. Чтобы получить свою первую работу по науке о данных, вам больше не нужно 10 000 часов практики. Вы должны, однако, посвятить некоторые серьезные усилия для обучения.
Вывод
В то время как бесплатные материалы по науке о данных — это здорово, но они не представляют реальный сценарий. Вы не будете работать так, как специалист по корпоративным данным. Итак, с того момента, как вы начнете изучать науку о данных, ваша цель должна состоять в том, чтобы разрабатывать модели так же, как это делают настоящие специалисты по данным. Вы хотите работать с теми же инструментами и в той же среде, что и они.
