🦊Я считаю науку о данных увлекательной областью, которая сочетает в себе принципы математики, статистики, программирования и предметных знаний для извлечения осмысленной информации из данных. Приятно видеть, что спрос на специалистов по данным растет, поскольку все больше и больше организаций осознают ценность использования данных для принятия обоснованных решений. Если вы заинтересованы в карьере в области науки о данных, я настоятельно рекомендую это подробное руководство. Он предоставит вам четкую дорожную карту, которой нужно следовать, и порекомендует ценные источники и материалы, которые помогут вам в вашем путешествии. Следуя шагам, описанным в этом руководстве, вы создадите прочную основу в области математики, статистики, программирования и концепций науки о данных, разработаете портфолио проектов по науке о данных и наладите контакт с другими учеными по данным, чтобы учиться и расти в своей карьере.

🦊Шаг 1. Создайте прочную основу в области математики и статистики

Наука о данных включает в себя много математики и статистики. Таким образом, важно иметь прочную основу в этих предметах. Вы должны стремиться изучить исчисление, линейную алгебру, вероятность и статистику. Вот несколько ресурсов, которые помогут вам начать работу:

Математика:

  • Академия Хана: Академия Хана — отличный ресурс для изучения математики, от базовой арифметики до продвинутого исчисления. Курсы бесплатны и предназначены для самостоятельного изучения, и вы можете отслеживать свой прогресс.
  • MIT OpenCourseWare: MIT OpenCourseWare предоставляет бесплатные онлайн-курсы по математике и другим предметам. Курсы основаны на учебной программе бакалавриата и магистратуры Массачусетского технологического института, а лекции читают профессора Массачусетского технологического института.

Статистика:

  • Введение в вероятность и статистику: эта книга Уильяма Менденхолла, Роберта Дж. Бивера и Барбары М. Бивер представляет собой введение в вероятность и статистику. Книга проста для понимания и охватывает основы вероятности, случайных величин и статистического вывода.
  • Статистика 101: Статистика 101 — это бесплатный онлайн-курс от Udacity. Курс охватывает основные понятия статистики, такие как описательная статистика, вероятность и проверка гипотез.

🦊Шаг 2. Изучите язык программирования

Специалисты по данным должны владеть хотя бы одним языком программирования. Самый популярный язык для науки о данных — Python, но R также широко используется. Вот несколько ресурсов, которые помогут вам начать работу:

Питон:

  • Справочник по Python для науки о данных: эта книга Джейка Вандерпласа представляет собой введение в Python для науки о данных. Он охватывает основы Python, а также такие библиотеки, как NumPy, Pandas и Matplotlib.
  • Python для Data Science Bootcamp: этот курс Хосе Портилья на Udemy представляет собой всестороннее введение в Python для науки о данных. Он охватывает основы Python, анализ данных с помощью Pandas, визуализацию данных с помощью Matplotlib и машинное обучение с помощью Scikit-learn.

R:

  • R для науки о данных: эта книга Хэдли Уикхема и Гаррета Гролемунда представляет собой введение в R для науки о данных. Он охватывает основы R, а также такие библиотеки, как dplyr, ggplot2 и tidyr.
  • Программирование на R: этот курс Роджера Пэна на Coursera представляет собой всестороннее введение в программирование на R. Он охватывает основы R, анализ данных с помощью dplyr, визуализацию данных с помощью ggplot2 и статистические выводы.

🦊Шаг 3. Изучите концепции науки о данных

Теперь, когда у вас есть прочная основа в математике, статистике и программировании, пришло время изучить концепции науки о данных. Вы должны стремиться научиться очистке данных, визуализации данных, статистическому выводу и машинному обучению. Вот несколько ресурсов, которые помогут вам начать работу:

Очистка данных:

  • Очистка данных с помощью Python: этот курс Кевина Маркхэма в Data School представляет собой введение в очистку данных с помощью Python. Он охватывает такие методы, как обработка пропущенных значений, работа с выбросами и преобразование данных.
  • Обработка данных с помощью dplyr: этот курс Хэдли Уикхэма на DataCamp представляет собой введение в очистку данных с помощью R. Он охватывает такие методы, как фильтрация, упорядочивание, суммирование и объединение данных.

Визуализация данных:

  • Визуализация данных с помощью Matplotlib и Seaborn: этот курс Хосе Портилья на Udemy представляет собой введение в визуализацию данных с помощью Python. Он охватывает методы создания линейных графиков, точечных графиков, гистограмм и тепловых карт.
  • Визуализация данных с помощью ggplot2: этот курс Хэдли Уикхема на DataCamp представляет собой введение в визуализацию данных с помощью R. Он охватывает методы создания гистограмм, коробчатых диаграмм, точечных диаграмм и линейных диаграмм.

Статистические выводы:

  • Введение в статистическое обучение: эта книга, написанная Гаретом Джеймсом, Даниэлой Виттен, Тревором Хасти и Робертом Тибширани, представляет собой введение в статистический вывод и машинное обучение. Он охватывает основы регрессии, классификации и кластеризации, а также более сложные темы, такие как древовидные методы, методы опорных векторов и глубокое обучение.
  • Логическая статистика: этот курс Майкла Фримена и Джоэла Росса на Udacity представляет собой введение в статистический вывод. Он охватывает такие методы, как проверка гипотез, доверительные интервалы и регрессионный анализ.

Машинное обучение:

  • Введение в машинное обучение с помощью Python: эта книга Андреаса Мюллера и Сары Гвидо представляет собой введение в машинное обучение с помощью Python. Он охватывает основы машинного обучения, а также популярные библиотеки, такие как Scikit-learn и TensorFlow.
  • Машинное обучение: этот курс Эндрю Нг на Coursera представляет собой всестороннее введение в машинное обучение. Он охватывает такие темы, как линейная регрессия, логистическая регрессия, нейронные сети и машины опорных векторов.

В дополнение к этим ресурсам вам также следует попрактиковаться в реализации этих концепций, работая над проектами по науке о данных. Kaggle и GitHub — отличные места для поиска наборов данных и идей для проектов. Работая над проектами, вы столкнетесь с новыми проблемами и приобретете ценный опыт, который подготовит вас к карьере в области науки о данных.

🦊Шаг 4. Создайте портфолио проектов по науке о данных

Если у вас есть прочная основа в математике, статистике, программировании и концепциях науки о данных, пришло время создать портфолио проектов по науке о данных. Это поможет вам продемонстрировать свои навыки потенциальным работодателям и продемонстрировать свою способность применять науку о данных к реальным проблемам. Вот несколько идей проекта, которые помогут вам начать:

  • Прогнозное моделирование: создайте модель, которая прогнозирует непрерывную или категориальную переменную на основе других переменных в наборе данных.
  • Анализ текста. Анализируйте большой объем текста и извлекайте ценную информацию с помощью методов обработки естественного языка.
  • Распознавание изображений: создайте модель, которая может распознавать объекты или узоры на изображениях.
  • Анализ временных рядов: проанализируйте данные временных рядов и создайте модель, которая может прогнозировать будущие значения.
  • Веб-скрапинг: Соберите данные с веб-сайтов и проанализируйте их, чтобы получить представление.

🦊Шаг 5. Общайтесь и учитесь у других специалистов по данным

Наконец, важно общаться с другими специалистами по данным и учиться у них. Вот несколько способов сделать это:

  • Посещайте встречи и конференции по науке о данных: Meetup.com и Eventbrite.com — хорошие ресурсы для поиска местных событий по науке о данных. Посещение конференций, таких как PyData и Data Science Summit, также является отличным способом учиться у других специалистов по данным и сети.
  • Участвуйте в онлайн-сообществах по науке о данных. Присоединяйтесь к онлайн-сообществам, таким как Kaggle, Stack Overflow и r/datascience Reddit, чтобы задавать вопросы и отвечать на них, делиться своей работой и учиться у других.
  • Сотрудничайте в проектах с открытым исходным кодом: участвуйте в проектах по науке о данных с открытым исходным кодом на GitHub, чтобы создать свое портфолио, работать с другими учеными по данным и учиться на их коде.

Стать специалистом по данным — сложное, но полезное путешествие. Следуя этой дорожной карте и используя рекомендуемые источники и материалы, вы можете заложить прочную основу в области математики, статистики, программирования и концепций науки о данных, создать портфолио проектов и пообщаться с другими учеными, занимающимися данными. Удачи на вашем пути!

🦊Я также приглашаю вас ознакомиться с моими сообщениями о контролируемом и неконтролируемом обучении, которые можно найти в следующих списках тем: Темы о контролируемом обучении, Темы о неконтролируемом обучении, и Общие темы машинного обучения.