Saturs
- Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
- Secinājums
Avots: Bplanet / iStockphoto
Izņemšana:
Datu zinātne ir viena no karstākajām jomām tehnoloģiju jomā, bet kā jūs varat iekļūt šajā jomā? Šeit ir daži pamati, kurus varat iemācīties pats.
Ziņa satur saistītās saites
Datu zinātne ir sarežģīta disciplīna, kas identificē būtisku informāciju, kas iegūta no gigantiskiem strukturētu un nestrukturētu datu apjomiem. Iespējams, ka vissmagākā šīs zināšanu jomas daļa ir iemācīties saprast visu šo datu jēgu un pārveidot šo milzīgo izkaisītās informācijas daudzumu jēgpilnā un praktiskā izpratnē. Kompetents datu analītiķis zina, kā pamanīt modeļus, kas organizācijām ļauj izstrādāt efektīvas stratēģijas, atrast jaunas iespējas un uzlabot mārketinga pasākumus.
Darbs datu zinātnē ir viens no visvairāk labi apmaksātajiem pieejamajiem, un datu zinātniekus vienmēr meklē pat lielākais uzņēmums. Vai tiešām ir iespējams iemācīt sevi datu zinātnei? Vai jūs varat pāriet no IT pamatprasmēm tikai par galveno analītiķi? Atbilde ir "jā", ja jūs izvēlaties pareizos kursus un tos uztverat ar pienācīgu rūpību. Šeit mēs iepazīstināsim jūs ar svarīgāko datu zinātnes jēdzienu kopumu, kas jums jāiemācās, lai kļūtu par pašmācītu datu zinātnieku - to visu jūs varat iemācīties no savām mājām. Jūs varat apmeklēt visus šos kursus, izmantojot Coursera, par katru mazāk par 100 USD. (Lai uzzinātu vairāk par to, ko dara datu zinātnieks, skatiet Darba lomu: datu zinātnieks.)
Vienkārši un vienkārši, vispirms jau pirmās lietas. Jūs nevarat kļūt par datu zinātnieku, ja vien nesaprotat, kas patiesībā ir datu zinātne, un pirmais solis, kas jums jāveic, ir ievadkurss, kas sniedz pārskatu par šo disciplīnu. Pamatjēdzieni ietver to, kāpēc un kā datu zinātne ir tik svarīga biznesam un kā to var pielietot. Jums jāprot saprast, kas ir regresijas analīze un kā darbojas datu kopas ieguves process, kā arī to, kādus rīkus un algoritmus jūs katru dienu izmantosit, lai apgūtu šo disciplīnu.
Labākie kursi ir tie, kas koncentrējas arī uz metodoloģiju, tāpēc varat būt pārliecināti, ka apkopotie dati tiks izmantoti praktiskā problēmu risināšanai atbilstošā veidā. Pamatos jāiekļauj izpratne par to, kā ar to pareizi manipulēt, lai risinātu visizplatītākos jautājumus, un kā saprast jēgu no atgriezeniskās saites pēc modeļa izveidošanas un ieviešanas.
Ievadkurss, kurā māca statistiku pēc lietojumprogrammas, ir labākā vieta, kur sākt mācīties datu zinātni, un Python programmēšana ir visprasīgākā prasme, kas nepieciešama, lai izprastu šo jomu. Pirms strādāt ar datiem, jums ir jāsaprot, kā iegūt tos visjaunākajā formā, un Python ir visvienkāršākais instruments, lai ar to manipulētu un uzlabotu.
Pirmajos kursos, kas jums jāveic, vajadzētu iemācīt jums Python programmēšanas vides pamatus, kas nepieciešami, lai saprastu CSV failus un atrastu ceļu caur sarežģītām datu struktūrām. Pamatjēdzieni ietver izpratni par t-testiem, paraugu ņemšanu un izplatīšanu, kā meklēt Pandas DataFrame struktūru un kā iegūt, notīrīt un apstrādāt tabulas datus.
Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
Jūs nevarat uzlabot savas programmēšanas prasmes, ja nevienam nerūp programmatūras kvalitāte.
Lielāko daļu datu iegūst no datu bāzēm, un vismaz daļa no tiem pastāv strukturētā formā. SQL apzīmē “strukturētu vaicājumu valodu”, un tā ir visspēcīgākā valoda, ar kuras palīdzību “var runāt” ar datu bāzēm, lai tās saprastu, izpētītu katru skatu un izliekumu un iegūtu visus nozīmīgos datus, kas nepieciešami šīs problēmas risināšanai. Zināšanas, kā strādāt ar SQL, izveidot datu bāzes gadījumus mākonī, palaist SQL vaicājumus un piekļūt datu bāzēm un reālās pasaules datu kopām no Jupyter piezīmjdatoriem, ir obligāts prasmju komplekts jebkuram datu zinātniekam.
Datu līmeņa zināšanas statistikā ir datu zinātnes nepieciešamība. Lai arī statistika ir patiešām plašs lauks, datu analītiķim ir nepieciešams vismaz dažu statistikas jēdzienu un varbūtības teorijas izpratne, lai sniegtu praktisku ieskatu uzņēmumiem un organizācijām. (Plašāku informāciju par datu zinātni skat. 12 galvenajos padomos datu zinātnes apguvei.)
Teorija jāapvieno ar praksi, apgūstot tādus pamatjēdzienus kā sadalījums, hipotēžu pārbaude un regresija, kā arī pamata Bajesija varbūtības teorija. Lielākā daļa mašīnmācīšanās moduļu faktiski ir veidoti pēc Bajesijas varbūtības modeļiem. Bajesijas pieeja ir intuitīva, kas pārvietojas no varbūtības uz datu analīzi un ļauj labāk uzskaitīt nenoteiktību, kā arī sniedz praktiski izmantojamus pieņēmumu paziņojumus.
Lai apgūtu datu zinātni, jums jāapgūst, kā ar algoritmiskām metodēm atrisināt dažādas skaitļošanas problēmas. Algoritmi tiek izmantoti, lai manipulētu ar datiem, izmantojot efektīvas datu struktūras. Jums jāiemācās ieviest šīs struktūras dažādās programmēšanas valodās, ko no tām sagaidīt un kā sadalīt lielas problēmas granulētākos gabalos. Ir daudzas stratēģijas, kas jāapgūst, lai izstrādātu efektīvu algoritmu, piemēram, kā saglabāt līdzsvarotu bināro koku, kā mainīt dinamiskā masīva izmērus un kā problēmas rekursīvi risināt.
Mašīnmācība ir zinātne, kas datoriem ļauj darboties ārpus to skriptu robežām, kuru programmēšana ir paredzēta. Tā ir visaptveroša zinātne, kurai ir daudz lietojumu reālajā pasaulē, un datu ieguve ir viena no tām. Bet, lai tuvotos mašīnmācībai, jums ir jābūt visām iepriekšminētajām prasmēm. Mašīnmācīšanās algoritmi jāprogrammē ar Python, un statistikas pieejas ir visefektīvākās, lai “iemācītu” mašīnai kļūt gudrākai.
Visa mašīnmācības joma ir ārkārtīgi plaša, un tajā ir iekļautas dažādas apakštēmas, piemēram, uzraudzīta un neuzraudzīta mācīšanās, modeļa novērtēšana un dziļa mācīšanās. Lai gan jums nav obligāti jāiedziļinās tikpat dziļi, kā iemācīties programmēt vismodernākos neironu tīklus, jo vairāk zināt par daudzajām mašīnmācīšanās programmām datu zinātnē, jo labāk.
Secinājums
Nav nozīmes tam, vai tu esi universitātes students, kurš meklē jaunus veidus, kā paplašināt savu redzesloku, vai profesionālis, kurš vēlas uzlabot savu atsākšanu. Šo galveno datu zinātnes jēdzienu apgūšana ir viss, kas jums nepieciešams, lai sev piešķirtu konkurences priekšrocības nozarē.