Наука о данных, возможно, самая популярная карьера 21 века. В современном мире высоких технологий у каждого есть насущные вопросы, на которые необходимо ответить с помощью «больших данных». От предприятий до некоммерческих организаций и государственных учреждений существует, казалось бы, бесконечное количество информации, которую можно сортировать, интерпретировать и применять для самых разных целей.
Наука о данных предоставляет значимую информацию, основанную на больших объемах сложных данных или больших данных. Наука о данных, или наука, управляемая данными, объединяет различные области работы в области статистики и вычислений для интерпретации данных для целей принятия решений.
Считается, что вы не сможете стать специалистом по данным, пока не овладеете следующими предметами: статистикой, линейной алгеброй, исчислением, программированием, базами данных, распределенными вычислениями, машинным обучением, визуализацией, экспериментальным дизайном, кластеризацией, глубоким обучением, обработкой естественного языка и более. Это не совсем так. Однако для этого требуются некоторые базовые знания языка программирования и умение работать с данными на этом языке. И хотя вам нужна математическая беглость, чтобы стать действительно хорошим специалистом в области науки о данных, вам нужно только базовое понимание математики, чтобы начать работу.
Какой язык программирования мне следует изучить?
Сбор данных:
Для получения данных из баз данных очень полезен SQL. Также попробуйте изучить Hive и Presto. Разберитесь в экосистеме больших данных: Spark / Hadoop / AWS / Azure.
Преобразование данных:
Перед визуализацией или моделированием вам необходимо будет выполнить проверки качества данных, сортировки, фильтрации и т. Д. Если набор данных невелик, можно использовать Excel, иначе вам понадобится язык программирования, такой как R или Python.
Визуализация данных:
Если вы ищете инструмент на основе графического интерфейса, изучите Tableau или Power BI. Если вам удобно программировать, используйте Python или R.
Моделирование данных:
Python - лучший выбор для моделирования. R и SAS используются во многих компаниях. Изучите статистику, вероятность, линейную алгебру и машинное обучение вместе с Python или R.
Что необходимо для изучения данных?
Вот некоторые технические концепции, о которых вам следует знать, прежде чем начинать изучать, что такое наука о данных.
1. Машинное обучение
Машинное обучение - это основа науки о данных. Специалисты по анализу данных должны хорошо разбираться в машинном обучении в дополнение к базовым знаниям статистики.
2. Моделирование
Математические модели позволяют делать быстрые вычисления и прогнозы на основе того, что вы уже знаете о данных. Моделирование также является частью машинного обучения и включает в себя определение того, какой алгоритм наиболее подходит для решения данной проблемы и как обучать эти модели.
3. Статистика
Статистика лежит в основе науки о данных. Надежная обработка статистики может помочь вам извлечь больше информации и получить более значимые результаты.
4. Программирование
Для успешного выполнения проекта по науке о данных требуется некоторый уровень программирования. Наиболее распространенными языками программирования являются Python, и R. Python особенно популярен, потому что его легко изучить и он поддерживает несколько библиотек для науки о данных и машинного обучения.
5. Базы данных
Как опытный специалист по данным, вы должны понимать, как работают базы данных, как ими управлять и как извлекать из них данные.
Ваше путешествие в науку о данных только началось! В области науки о данных можно многому научиться, и на то, чтобы овладеть ею, потребуется больше, чем целая жизнь. Просто помните: вам не нужно овладевать всем этим, чтобы начать свою карьеру в области науки о данных, вам просто нужно начать!
