A més de ser pensadors analítics d'alt nivell, els científics de dades han de ser comunicadors, líders i membres de l'equip efectius. Això es deu al fet que sovint també existeixen en entorns empresarials.
Aquí teniu un full de ruta pas a pas per esdevenir un científic de dades el 2022.
Taula de continguts
Full de ruta per a la ciència de dades
En aquest full de ruta pas a pas per aprendre ciència de dades, a cada pas, també proporcionarem recursos per ajudar-vos a aprendre.
Sense més preàmbuls, comencem!
Aquest és l'ordre en què podeu començar a aprendre de manera efectiva la ciència de dades:
Pitó
Si sou un principiant complet i sense cap coneixement de programació, Python és la millor manera de començar.
Conèixer Python us portarà un pas més a prop de l'aprenentatge de la ciència de dades.
Per què aprendre primer Python? Perquè la ciència de dades es basa en la implementació. I si no tens coneixements de programació, no pots implementar res.
Ara potser estareu pensant: "Quant Python he d'aprendre en aquest pas?"
En aquest pas, només apreneu els conceptes bàsics de Python. Perquè pugueu codificar en Python.
A continuació es mostren alguns recursos per aprendre els conceptes bàsics de Python per a Data Science:
- Curs de certificació Python per Intellipaat
- Curs de Ciència de Dades amb Python per Intellipaat Academy
Matemàtiques i estadística
Per dedicar-se a la ciència de dades, cal tenir uns coneixements sòlids de matemàtiques i estadístiques.
Les estadístiques ajuden a determinar quin algorisme és adequat per a un problema específic.
Inclou proves estadístiques, distribucions i estimadors de màxima probabilitat, que són essencials en la ciència de dades.
Les estadístiques també ajuden a comptar, normalitzar, obtenir distribucions i esbrinar la mitjana de la característica d'entrada i la seva desviació estàndard.
La ciència de dades requereix un estudi matemàtic perquè els algorismes d'aprenentatge automàtic, l'anàlisi i la descoberta d'informació a partir de dades requereixen matemàtiques. Tot i que no és l'únic requisit per a una carrera professional en ciències de dades, sovint és un dels més importants.
A continuació es mostren els recursos per a l'aprenentatge d'estadístiques i matemàtiques:
- Estadístiques per al Curs de Ciència de Dades per Intellipaat
- Data Science Math Skills per Coursera
Biblioteques Python
Els científics de dades tenen per tractar dades. Python té un conjunt ric de biblioteques que ajuden amb la manipulació de dades, l'anàlisi de dades i la visualització de dades. Aquestes col·leccions de funcions i objectes preexistents es poden importar a un script per estalviar temps.
A continuació es mostren algunes de les biblioteques de Python amb les quals treballen els científics de dades:
- Numpy: S'utilitza per realitzar operacions numèriques sobre dades. NumPy us permet convertir qualsevol dada en números. Sempre que les dades no estiguin en forma numèrica, podeu utilitzar NumPy per convertir-les en números.
- Pandes: és una eina de manipulació i anàlisi de dades de codi obert. També podeu treballar amb marcs de dades mitjançant Pandas.
- Matplotlib: Amb matplotlib, podeu dibuixar gràfics i taules de les vostres troballes. És més fàcil entendre els resultats quan es representen com un gràfic o un gràfic.
- Scikit-Learn: Scikit-Learn conté diversos mòduls i algorismes d'aprenentatge automàtic que ajuden a la validació creuada, el preprocessament, etc.
A continuació es mostren els recursos per aprendre biblioteques de Python:
- Numpy Tutorial d'Intellipaat
- Python Pandas Tutorial per Intellipaat
- Matplotlib Python Tutorial d'Intellipaat
- Scikit-Learn utilitzant Python d'Intellipaat
Habilitats SQL
Repassar les vostres habilitats SQL us ajudarà a aprendre a emmagatzemar i gestionar dades en una base de dades.
Tot i que la manipulació de dades es pot fer amb SQL i Pandas, hi ha algunes tasques de manipulació de dades que es poden realitzar més fàcilment a SQL.
A continuació es mostren els recursos per aprendre SQL:
- Curs de Formació i Certificació SQL per l'Acadèmia Intellipaat
- Formació SQL per Intellipaat.
Algoritmes d'aprenentatge automàtic
Un cop hàgiu après les biblioteques de Python, heu d'aprendre conceptes d'aprenentatge automàtic.
Heu d'aprendre els conceptes bàsics de l'aprenentatge automàtic juntament amb els diferents tipus d'algorismes d'aprenentatge automàtic: aprenentatge supervisat, no supervisat, semi-supervisat i de reforç.
Podeu consultar els recursos següents per aprendre aprenentatge automàtic:
- Tutorial d'aprenentatge automàtic per Intellipaat
- Tutorial d'aprenentatge automàtic per Intellipaat
- Curs d'aprenentatge automàtic d'Intellipaat
Primer model d'aprenentatge automàtic amb Scikit-Learn
Un cop hàgiu après l'anàlisi, la manipulació i la visualització de dades, heu d'aprendre a predir i trobar patrons interessants a partir de les dades. Ara, podeu començar a crear el vostre primer model d'aprenentatge automàtic.
Scikit-learn conté molts algorismes útils d'aprenentatge automàtic que estan llestos per utilitzar. Heu d'experimentar amb diversos algorismes d'aprenentatge automàtic.
Busqueu un problema d'aprenentatge automàtic, utilitzeu dades, apliqueu diferents algorismes d'aprenentatge automàtic i identifiqueu l'algoritme que dóna els millors resultats.
Concursos de ciència de dades
Un cop hàgiu acabat amb els passos anteriors, és hora de practicar i avaluar el vostre domini de les habilitats de ciència de dades.
La millor manera de fer-ho és participant en competicions. Això us ajudarà a ser més competent en ciència de dades.
Kaggle és una de les plataformes més destacades per a Data Science. Té diverses competicions segons el teu nivell de coneixements.
Podeu començar amb una competició de nivell bàsic com Titanic. A mesura que comences a guanyar més confiança, pots avançar a nivells més alts.
Si voleu ampliar i consolidar el vostre conjunt d'habilitats amb experiència pràctica, uniu-vos a a Curs de Ciència de Dades és molt recomanable.
A continuació es mostra una llista de plataformes per a concursos de ciència de dades:
- Driven Data
- CodaLab
- Ferro Viz
- Topcoder.
Conclusió
Si seguiu els passos indicats anteriorment i practiqueu les habilitats necessàries, podreu aprendre Ciència de dades amb Python fàcilment. El més important a recordar és seguir practicant les teves habilitats.
Segueix buscant nous reptes i intenta resoldre'ls. Aquests reptes i projectes també milloraran la vostra cartera.
