Neist it wêzen fan analytyske tinkers op heech nivo, moatte gegevenswittenskippers effektive kommunikators, lieders en teamleden wêze. Dit is om't se faak ek besteane yn bedriuwsynstellingen.
Hjir is in stap-foar-stap roadmap om in Data Scientist te wurden yn 2022.
Table of Contents
Data Science Roadmap
Yn dizze stap-foar-stap roadmap foar it learen fan gegevenswittenskip sille wy by elke stap ek boarnen leverje om jo te helpen learen.
Sûnder fierdere ado, litte wy begjinne!
Hjir is de folchoarder wêryn jo effektyf kinne begjinne mei it learen fan Data Science:
Python
As jo in folsleine novice binne mei gjin programmearkennis, is Python de bêste manier om te begjinnen.
Python kennen sil jo ien stap tichterby bringe by it learen fan gegevenswittenskip.
Wêrom earst Python leare? Omdat Data Science alles giet oer ymplemintaasje. En as jo gjin programmearkennis hawwe, kinne jo neat útfiere.
No kinne jo tinke, "Hoefolle Python moat ik leare op dizze stap?"
Learje op dizze stap allinich Python Basics. Sadat jo kinne koade yn Python.
Hjirûnder steane in pear boarnen foar it learen fan de Python-basis foar Data Science:
- Python Certification Course troch Intellipaat
- Data Science mei Python Course troch Intellipaat Academy
Wiskunde en Statistyk
Om gegevenswittenskip te folgjen, moat men in goede kennis hawwe fan wiskunde en statistyk.
Statistiken helpe om te bepalen hokker algoritme geskikt is foar in spesifyk probleem.
It omfettet statistyske tests, distribúsjes, en skatters foar maksimale kâns, dy't essensjeel binne yn gegevenswittenskip.
Statistiken helpe ek by it tellen, normalisearjen, it krijen fan distribúsjes en it finen fan it gemiddelde fan 'e ynfierfunksje en syn standertdeviaasje.
Gegevenswittenskip fereasket wiskundige stúdzje, om't algoritmen foar masinelearen, analyze en ûntdekken fan ynsjoch út gegevens wiskunde fereaskje. Hoewol it net de ienige eask is foar in karriêrepaad foar gegevenswittenskip, is it faaks ien fan 'e wichtichste.
Folgje binne de boarnen foar it learen fan statistiken en wiskunde:
- Statistiken foar Data Science Couse troch Intellipaat
- Data Science Math Skills troch Coursera
Python-biblioteken
Data Wittenskippers hawwe om te gean mei gegevens. Python hat in rike set fan bibleteken dy't helpe mei gegevens manipulaasje, gegevens analyze, en gegevens fisualisaasje. Dizze kolleksjes fan foarôf besteande funksjes en objekten kinne wurde ymportearre yn in skript om tiid te besparjen.
Folgje binne guon fan 'e Python-biblioteken wêrmei't Data Scientists wurkje:
- Numpy: It wurdt brûkt om numerike operaasjes út te fieren op gegevens. NumPy kinne jo alle gegevens konvertearje yn sifers. Wannear't gegevens net yn 'e numerike foarm binne, kinne jo NumPy brûke om it yn sifers te konvertearjen.
- Panda's: it is in ark foar iepen boarne manipulaasje en gegevensanalyse. Jo kinne ek wurkje mei dataframes mei Pandas.
- matplotlib: Mei matplotlib kinne jo grafiken en diagrammen tekenje fan jo befinings. It is makliker om de resultaten te begripen as se wurde fertsjintwurdige as in grafyk as in diagram.
- Scikit-Learn: Scikit-Learn befettet ferskate masine-learmodules en algoritmen dy't helpe by cross-validation, pre-ferwurking, ensfh.
Folgje binne de boarnen foar it learen fan Python-biblioteken:
- Numpy Tutorial troch Intellipaat
- Python Pandat Tutorial by Intellipaat
- Matplotlib Python Tutorial troch Intellipaat
- Scikit-Learn mei Python troch Intellipaat
SQL Skills
It oppoetsen fan jo SQL-feardigens sil jo helpe te learen hoe't jo gegevens opslaan en beheare yn in database.
Wylst gegevensmanipulaasje kin wurde dien mei sawol SQL as Pandas, binne d'r guon taken foar gegevensmanipulaasje dy't makliker kinne wurde útfierd yn SQL.
Folgje binne de boarnen foar it learen fan SQL:
- SQL Training and Certification Course by Intellipaat Academy
- SQL Training troch Intellipaat.
Machine Learning Algoritmen
As jo ienris Python-biblioteken hawwe leard, moatte jo begripen fan Machine Learning leare.
Jo moatte de basis fan Machine Learning leare tegearre mei de ferskate soarten Machine Learning-algoritmen - Supervised, Unsupervised, Semi-Supervised, and Reinforcement Learning.
Jo kinne de folgjende boarnen kontrolearje om Machine Learning te learen:
- Machine Learning Tutorial troch Intellipaat
- Machine Learning Tutorial troch Intellipaat
- Machine Learning Course troch Intellipaat
Earste Machine Learning Model mei Scikit-Learn
Neidat jo gegevensanalyse, manipulaasje en fisualisaasje hawwe leard, moatte jo leare hoe't jo ynteressante patroanen kinne foarsizze en fine út gegevens. No kinne jo begjinne mei it bouwen fan jo earste Machine Learning Model.
Scikit-learn befettet in protte nuttige Machine Learning-algoritmen dy't klear binne foar gebrûk. Jo moatte eksperimintearje mei ferskate Machine Learning-algoritmen.
Sykje nei in Machine Learning-probleem, brûk gegevens, tapasse ferskate Machine Learning-algoritmen, en identifisearje it algoritme dat de bêste resultaten jout.
Data Science Kompetysjes
As jo ienris troch binne mei de foarige stappen, is it tiid om jo hâlding op Data Science-feardigens te oefenjen en te beoardieljen.
De bêste manier om dat te dwaan is troch mei te dwaan oan kompetysjes. Dizze sille jo helpe om better te wurden yn Data Science.
Kaggle is ien fan 'e meast foaroansteande platfoarms foar Data Science. It hat ferskate kompetysjes neffens jo kennisnivo.
Jo kinne begjinne mei in kompetysje op basisnivo lykas Titanic. As jo mear fertrouwen begjinne te winnen, kinne jo foarútgean nei hegere nivo's.
As jo wolle útwreidzje en solidify jo feardigens sets mei praktyske ûnderfining, join a Kursus Data Science is tige oan te rieden.
Folgje is in list mei platfoarms foar Data Science-kompetysjes:
- DrivenData
- CodaLab
- Iron t.w.z
- Topcoder.
Konklúzje
As jo de hjirboppe jûne stappen folgje en de fereaske feardigens oefenje, sille jo maklik Data Science kinne leare mei Python. It wichtichste ding om te ûnthâlden is om jo feardigens te oefenjen.
Bliuw op syk nei nije útdagings en besykje se op te lossen. Dizze útdagings en projekten sille jo portfolio ek ferbetterje.
