Введение
Наука о данных — популярная область в наши дни, и стать специалистом по данным — самая сексуальная карьера в наши дни. Но как начать изучать науку о данных? В этом блоге я предоставлю дорожную карту для всех новичков, заинтересованных в изучении науки о данных. Вам не нужно иметь докторскую степень. в науке о данных. В настоящее время у всех нас есть доступ к Интернету, в котором есть множество материалов. Однако для новичков, которые хотят понять науку о данных, инструменты, доступные в Интернете, могут сбить с толку.
Итак, я рассмотрю области, которые, по моему мнению, вы должны понимать, чтобы стать специалистом по данным и монетизировать свои способности. Давайте запустим этот мяч.
Что такое наука о данных?
Наука о данных — это междисциплинарный предмет, который сочетает в себе научные методы, процедуры, алгоритмы и системы для извлечения информации и идей из широкого спектра организованных и неструктурированных данных. Наука о данных позволяет вам работать с огромными объемами данных для получения аналитических идей и важной информации. Эти идеи могут быть чрезвычайно ценными для организаций.
Как вы изучаете науку о данных?
Изучить науку о данных несложно. Вы можете изучать науку о данных, если готовы потратить время и силы. В науке о данных есть несколько подполей. Я постараюсь осветить некоторые из наиболее важных аспектов науки о данных и способы их изучения.
1. Изучайте Python
С чего начать? В науке о данных есть несколько начальных точек, и люди подходят к ней по-разному. Поскольку я программист, я бы посоветовал вам начать с основ языка программирования.
Python и R — два самых популярных языка программирования для исследования данных. Эти два языка прекрасны. Вы можете выбрать любой из них в зависимости от ваших предпочтений.
Я рекомендую вам изучить Python. Python — это простой, широко используемый и мощный язык программирования. Поскольку я ничего не знаю о R, я не могу ничего сказать. Тем не менее, Python является отличной альтернативой. Я полностью поддерживаю это.
2. Изучайте математику
Математические способности чрезвычайно важны в науке о данных. Особенно важны линейная алгебра, исчисление, статистика и вероятность. Эти способности необходимы для понимания того, что происходит внутри при работе над проектами по науке о данных.
Например, когда мы изучаем данные в Python, данные переводятся в матричную форму. Такие задания должны быть простыми, если вы понимаете основы матриц и их операций. В результате овладение арифметикой имеет важное значение. Однако вам не нужно быть экспертом по математике.
Онлайн-платформы могут научить вас основам линейной алгебры, исчисления, статистики и вероятности.
3. Изучите Python Data Science Library
Существуют различные библиотеки Python для упрощения сложных задач по науке о данных. Теперь, когда вы освоили основы Python, давайте изучим некоторые библиотеки Python.
NumPy
NumPy — это первая библиотека Python, которую вы должны изучить. NumPy — это числовая библиотека Python. Этот модуль упрощает числовые вычисления в Python. NumPy может помочь вам с линейной алгеброй. Линейная алгебра — это математическая дисциплина, которая имеет дело с матрицами. В программировании матрицы иногда называют массивами или списками.
Панды
Pandas Теперь, когда вы освоили основы NumPy, перейдите к Pandas. Pandas — это пакет Python, построенный на NumPy, который позволяет быстрее анализировать, очищать и предварительно обрабатывать данные. Пакет Pandas упрощает импорт наборов данных, очистку наборов данных и создание фреймов данных. Чтобы помочь вам, я разработал руководство для начинающих по библиотеке Pandas.
Seaborn и Matplotlib
Мы должны передать данные в графическом стиле, используя различные диаграммы и графики. Это известно как визуализация данных. Python предлагает два замечательных пакета для визуализации данных: matplotlib и seaborn.
Matplotlib — это мощный набор инструментов Python для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций. Он имеет различные графики и графики в качестве встроенных методов, чтобы все было проще.
Seaborn сравним с matplotlib, но содержит больше функций. Он предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания визуально привлекательных визуальных статистических данных. Seaborn включает большое количество наборов данных предварительной загрузки, которые могут помочь нам быстро понять визуализацию.
4. Ознакомьтесь с алгоритмами машинного обучения
Алгоритмы машинного обучения могут быть весьма полезны, когда речь идет об оценке наборов данных и извлечении ценных данных. Машинное обучение — это научное исследование алгоритмов и статистических моделей, которые позволяют компьютерным системам обучаться самостоятельно, без явного программирования.
В настоящее время создается ряд алгоритмов машинного обучения. Тем не менее, вы не обязаны изучать их все. Следует изучить линейную регрессию, логистическую регрессию, K-ближайших соседей, машину опорных векторов (SVM), деревья решений, случайные леса, нейронные сети и другие ключевые методы.
Визуальная творческая дорожная карта для науки о данных
Это был только учебник по науке о данных. Как уже говорилось ранее, наука о данных — это обширная область, в которой нужно многому научиться. Вы можете узнать больше о науке о данных, проведя собственное интернет-исследование. Чтобы быть компетентным специалистом по данным, вы должны сначала быть отличным исследователем. Так что проведите небольшое исследование и узнайте, что вы ищете. Фильтруйте данные так же, как это делают специалисты по данным, и удаляйте то, что вам не нужно. Сконцентрируйтесь на фактах, которые помогут вам быстрее продвигаться вперед.
Я надеюсь, что вы нашли этот блог информативным. Пожалуйста, дайте мне знать в разделе комментариев ниже, если это так. Если у вас есть какие-либо вопросы или проблемы, пожалуйста, дайте мне знать. Буду признателен, если вы поможете распространить информацию об этой статье. Это побудит меня писать больше информативных сообщений, подобных этому.
