Полное руководство
Дорожная карта Data Science: 6 этапов магистратуры.
Дорожная карта Data Science Roadmap проведет вас на каждом этапе вашего пути от начального до продвинутого уровня в Data Science.
В 21 веке развитие информатики, развитие интеллектуальных машин и генерация огромных объемов данных привели к развитию новых областей исследований, модных словечек, науки о данных и машинного обучения. От простых задач, таких как прогнозирование продаж в отрасли, до амбициозных проектов, таких как самоуправляемые автомобили, - все становится возможным благодаря использованию алгоритмов и методов Data Science.
Я сам долго был в замешательстве и наделал много ошибок, выбирая правильное направление в области Data-Science. Я надеюсь, что к концу этой статьи я помогу многим начинающим специалистам по анализу данных найти четкий путь для выбора в изучении науки о данных.
Беспилотные автомобили и роботы Google широко освещаются в прессе, но настоящее будущее компании - за машинным обучением - технологией, которая позволяет компьютерам становиться умнее и персональнее.
- Эрик Шмидт (председатель Google)
ПОВЕСТКА ДНЯ:
Повестка дня этой дорожной карты - устранить шум в области науки о данных. Это постоянный источник путаницы для новичков и профессионалов в области Data Science.
План развития науки о данных разделен на следующие этапы:
- Основы математики
- Программирование
- SQL и хранилище данных
- Анализ и визуализация данных
- Алгоритмы машинного обучения
- Облачное развертывание
Основы математики:
Математика - это основа всего ключевого процесса обработки данных. Он включает в себя статистику, линейную алгебру, дифференциальное исчисление, дискретную математику и т. Д.
Лучший ресурс: - Математика для специализации в области науки о данных (Coursera)
Программирование:
Это действительно необходимо, чтобы овладеть языком программирования, связанным с наукой о данных, и наиболее часто используемыми языками в области науки о данных являются языки Python и R. Лучше изучать Python, так как он проще и широко используется по сравнению с языком R.
Лучший ресурс: - Специализация на Python для всех (Coursera)
SQL и хранилище данных:
Концепции SQL и хранилища данных - одни из самых важных навыков, которые вам необходимо развить. Большинство людей совершают ошибку, недооценивая SQL, а затем осознают его важность позже в своей карьере. Поэтому всегда лучше получить твердое представление об этих концепциях.
Лучший ресурс: - хранилище данных
Анализ и визуализация данных:
Анализ данных - очень важное понятие в науке о данных. он помогает находить значимые данные путем анализа нескольких источников данных. Источник данных и тип данных могут быть разными в разных организациях. Аналитика данных - наука о изучении необработанных данных для вывода этой информации. Аналитика данных включает применение алгоритмического или механического процесса для получения информации.
Лучший ресурс: Аналитик данных с Python
Визуализация данных превращает огромные объемы обработанных данных в значимые визуальные эффекты для ключевых заинтересованных сторон в бизнесе. Бизнес-аналитик может использовать эту полезную информацию, чтобы найти возможности для роста бизнеса.
Визуализация данных - это процесс создания интерактивных визуальных элементов для понимания тенденций, вариаций и извлечения значимой информации из данных. Визуализация данных используется в основном для проверки и очистки данных, исследования и обнаружения, а также для передачи результатов заинтересованным сторонам бизнеса. Большинство специалистов по анализу данных уделяют мало внимания графикам и сосредотачиваются только на численных расчетах, которые иногда могут вводить в заблуждение.
Лучший ресурс: - Визуализация данных: практический подход для абсолютных новичков
Алгоритмы машинного обучения
Машинное обучение - это программирование компьютеров для оптимизации критерия производительности с использованием примеров данных или прошлого опыта. Машинное обучение - это метод анализа данных, автоматизирующий построение аналитических моделей. Это ветвь искусственного интеллекта, основанная на идее, что системы могут учиться на данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека.
Лучший ресурс: - Машинное обучение A – Z ™: практический опыт Python и R в науке о данных
Алгоритмы машинного обучения
- Алгоритм линейной регрессии
- Алгоритм логистической регрессии
- Алгоритм дерева решений
- Алгоритм SVM
- Алгоритм случайного леса
- Алгоритмы уменьшения размерности
Выше приведены примеры широко используемых алгоритмов машинного обучения, которые необходимо знать и в конечном итоге освоить.
Облачное развертывание:
В связи с возможным ростом числа различных поставщиков облачных услуг развертывание моделей машинного обучения в облаке становится реальностью и быстро растет. Следовательно, использование различных API-интерфейсов машинного обучения, доступных у нескольких поставщиков облачных вычислений, помогает в массовом анализе и развертываниях.
Такие инструменты, как управляемые среды Hadoop и структура рабочего процесса машинного обучения, действительно меняют правила игры, поскольку они, безусловно, упрощают создание и развертывание крупномасштабных моделей.
На этом этапе вы познакомитесь с платформами анализа облачного машинного обучения. Кроме того, как использовать их для рабочих нагрузок в области науки о данных 21 века.
Часто задаваемые вопросы, связанные с наукой о данных
Как стать специалистом по данным?
- Начните работу с технологиями, связанными с наукой о данных.
- Получите специализацию в определенном навыке.
- Получите практический опыт, работая над общедоступным проектом или запишитесь на курс с реальным проектом.
- Создайте очень хорошее резюме с хорошими проектами
- Создайте портфолио. Блог было бы здорово. Вы можете опубликовать там свой опыт и знания.
Какие навыки необходимы, чтобы стать специалистом по данным?
Общие наборы навыков, необходимые для ИТ-программирования, анализа данных, машинного обучения, математики, связанной со статистикой, аналитикой и т. Д.
Что такое зарплата специалиста по данным?
Средняя зарплата специалиста по данным составляет 96 072 долларов США по шкале заработной платы.
Вывод:
В этой статье с дорожной картой по науке о данных мы увидели ключевые этапы науки о данных и связанных ресурсов. Этот список будет постоянно расти, поскольку каждый день появляются новые инструменты и технологии, подходящие для различных вариантов использования в науке о данных.
Пожалуйста, дайте мне знать свои мысли в разделе комментариев, чтобы добавить больше идей к статье. В случае затруднений при выборе курсов или любого другого запроса оставьте комментарий ниже или можете связаться со мной через контактную страницу, указанную ниже.
https://pythonmanin.wordpress.com/contact/
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/manan-b-shah-b6a9b2184/
