Специалист по данным — это тот, кто берет данные в необработанном виде и выдает результаты, которые могут делать различные прогнозы на основе визуализации и анализа.
Данные повсюду. Естественно, потребность в специалистах по данным, инженерах данных и аналитиках данных становится все более важной.
В этом блоге рассказывается об основах, которые вам необходимо понять, прежде чем вы сможете подать заявку на роль специалиста по данным, а также о некоторых ресурсах, которые могут помочь вам в достижении этой цели.
- Статистика:
Первое и главное, что вам нужно изучить, это основы статистики. Вам не нужно охватывать все, что есть в статистике.
Однако очень важно иметь хорошее представление о нескольких темах, таких как медиана, мода и среднее значение. Помимо этого, также важно знать дисперсию, стандартное отклонение, нормальное распределение и оптимизацию.
Наконец, вы должны понимать, как работают графики и как их читать, чтобы получить ценные и значимые результаты.
2. Программирование:
Наука о данных неполноценна без программирования. Если вы хотите стать специалистом по данным, вы должны приобрести опыт работы с любым языком программирования по вашему выбору.
Самый популярный язык программирования, который также многие рекомендуют, — это Python. Python прост и понятен по сравнению с другими языками.
Есть много способов изучить Python. Некоторые из методов, которые я рекомендую:
- просмотр сериала на YouTube на вашем языке.
- Установка приложения для программирования «на ходу». Тот, который я использую, называется Sololearn. У него есть полная дорожная карта для того, чтобы стать специалистом по данным, и он охватывает все темы, такие как базовый, средний и сложный python, python для науки о данных, SQL, ML и другие.
- Прочитайте «Python с наукой о данных». Чтение книг имеет решающее значение для того, чтобы помочь вам узнать то, что вы могли пропустить во время просмотра видео.
3. Внешние инструменты для визуализации данных:
Визуализация данных, по сути, является основной целью специалиста по данным. Чтобы облегчить вашу работу, были разработаны инструменты, которые делают визуализацию быстрой и простой.
Эти внешние инструменты включают Microsoft Excel, Tableau, Power BI и Hadoop.
Эти инструменты относятся к категории анализа данных. Многие люди предпочитают сначала охватить все основы анализа данных, а затем перейти к анализу данных. Вы можете выбрать тот же подход или изучить основы этих инструментов, чтобы ознакомиться с ними достаточно, чтобы помочь вам преуспеть в своей работе по исследованию данных.
Лучший ресурс для изучения всех инструментов анализа данных, таких как Power BI, Tableau и Excel, — это специализация Data Analytics от Google. Вы можете найти этот курс на Coursera и приступить к работе.
4. Машинное обучение и глубокое обучение:
Вы не должны ограничиваться только изучением науки о данных. Вместо этого сделайте еще один шаг вперед и перейдите либо к машинному обучению, либо к глубокому обучению.
Вы можете выбрать область, которая кажется наиболее интересной для вас и ваших будущих целей.
Изучение ML и DL поможет вам в дальнейшем развитии вашей карьеры специалиста по данным.
Некоторые дополнительные ресурсы:
Если вам нужен полный курс по науке о данных, я бы порекомендовал два:
Курс Kaggle по науке о данных — этот курс поможет вам не только выучить, но и применить на практике все, что вы изучаете. Kaggle — замечательный ресурс, и вы можете использовать его для дальнейшего поиска данных для создания проектов, которые помогут вам учиться и расти.
Datacamp.Еще один отличный ресурс для изучения науки о данных — веб-сайт Datacamp. Этот веб-сайт специально предназначен для того, чтобы помочь вам изучить науку о данных, что делает его таким полезным и интересным в использовании. У Datacamp также есть приложение, которое вы можете использовать на ходу.
Изучение науки о данных потребует самоотверженности и тяжелой работы, но это не является недостижимым. Вы можете пробиться в мир данных, следуя дорожной карте и посвящая хотя бы час в день обучению.
