Введение: 🌟

Мой интерес к науке о данных и машинному обучению стал более ярким, поскольку небольшие вводные курсы в кампусе вызвали у меня больший интерес, чем кодирование веб-приложений и мобильных приложений для новичков. Не поймите меня неправильно, я не ненавижу программирование, но и не получаю от него удовольствия. Когда я впервые услышал слово «данные», я был взволнован, даже не зная, что в современном мире растет сообщество таких людей, как я, которые любят данные и являются пионерами в этой любви, чтобы продемонстрировать, насколько ценны эти «сырые факты». . 💻

Проблемы в начале: 🤔

Моя страсть никогда не приводила меня в лучшие места 😂. Я бы солгал тебе, если бы сказал, что это легко. В отличие от программирования, здесь нет указаний, с чего начать и что делать. Я погрузился в бесчисленное количество руководств, книг и исследований на YouTube, даже в TikTok 😂, просто чтобы найти четко определенный путь к тому, что мне нужно делать. Так много людей имеют разные взгляды. Я наблюдал, как кто-то говорит, что мне нужно начать с Power BI, а на следующий день кто-то говорит, что мне просто нужен Excel. Я пытался пройти онлайн-курс и нашел очень сложные математические уравнения, жонглировать всем этим может быть очень утомительно. 💭

Важность практики: 💪

Если вы похожи на меня, это может немного демотивировать. Я помню, как впервые поговорил с кем-то из Data Science. Тридцатиминутный звонок, который заставил меня почувствовать, что эта страсть не была проклятием. Я упомянул все, чему я научился и откуда я это узнал 😂 даже вставил пару громких слов, чтобы она увидела, что я знаю эти вещи. Я не был полным любителем, знаете ли! Я помню, она только рассмеялась и сказала мне помедленнее. Она не спрашивала о том, чему я научился или что знал; все, что она спросила, было, вы работали над проектом? Самое ироничное в том, что за все время, пока я пытался получить весь этот контекст, я никогда не думал о том, чтобы применить его. 🤯

Я никогда не слышал, чтобы кто-то говорил о его применении. Понизив голос, я сказал ей, что нет. Она не осуждала это; она просто сказала мне перестать пытаться зубрить все эти вещи, искать проект и пытаться применить к нему свои навыки. Это легко!!! правильно ✅ неправильно! Я считаю, что кенийская система образования научила нас зубрежке. Это дает нам так много информации, но ноль практики. Я считаю, что тенденция приучила нас к тому, что это и есть практика. Так и должно быть. И это неправильно. 🚫

Зашел на Kaggle, скачал три набора данных, которые помню 😂. Один для ChatGPT, другой о Covid и кое-что об успеваемости учащихся. Ну и что дальше? Я знал, что мне нужно очистить данные, но как мне это сделать? Я знал все шаги, как будто они были набальзамированы на моей ладони, но как это сделать на практике, это была совсем другая история. Я хотел вернуться и учиться, но она посоветовала мне сделать что-то практическое, так что если бы я узнал об этом снова, это просто вернуло бы меня к тому же шагу. Меня смутило отсутствие практики. Итак, я вернулся на YouTube и попытался сделать проект, который был объяснен от начала до конца, и были предоставлены наборы данных. Шестнадцатиминутное видео ребята 😂. Я верила всеми фибрами своего существа, что займу максимум десять минут 😌. Ребята, мне потребовалось два дня, чтобы закончить это видео 🤯. Два дня!!! и с каждой ошибкой я узнавал больше, чем могли научить эти учебники и книги. В мире технологий, если вы заинтересованы в этом, вам нужно делать больше. Делая больше, я имею в виду, что практические занятия обязательны. Вам нужно иметь терпение, чтобы часами сидеть перед экраном, чтобы просто исправить запятую, или скобку, или отступ, который вы поставили там, где его не должно было быть.

🙇‍♀️ 🔚 Вывод:

В заключение хочу сказать, что мой путь в науке о данных и машинном обучении был непростым. Он был наполнен проблемами, путаницей и разочарованием, но также и волнением, любопытством и ростом. Я понял, что чтение и просмотр учебных пособий могут только увести вас далеко вперед, и что практический опыт необходим для овладения навыками, необходимыми в этой области. Выполнение проекта стало для меня поворотным моментом, так как оно дало мне четкую цель и практическое руководство по применению моих знаний. Это также научило меня ценить терпение, настойчивость и внимание к деталям.

📝 Документирование моего прогресса:

Это только начало моего пути, и я с нетерпением жду, куда он меня приведет. Я буду документировать свой прогресс и делиться своими знаниями в надежде, что это может помочь другим, которые также начинают работать в этой области. Я считаю, что наука о данных и машинное обучение могут изменить наш мир бесчисленными способами, от улучшения здравоохранения и образования до решения проблемы изменения климата и социального неравенства. Я благодарен за возможность быть частью этого сообщества и внести свой небольшой вклад.

👋 Добро пожаловать на мою страницу:

Итак, добро пожаловать на мою страницу! Я самопровозглашенный специалист по данным, который увлечен использованием данных для создания позитивных изменений. Я надеюсь, что мой путь и мои знания вдохновят и побудят вас преследовать свои собственные цели и никогда не отказываться от своей мечты. Продолжаем учиться, расти и совершенствоваться вместе! 💪