Oltre ad essere pensatori analitici di alto livello, i Data Scientist devono essere efficaci comunicatori, leader e membri del team. Questo perché spesso esistono anche in contesti aziendali.
Ecco una tabella di marcia passo dopo passo per diventare un Data Scientist nel 2022.
Sommario
Roadmap della scienza dei dati
In questa tabella di marcia passo passo per l'apprendimento della scienza dei dati, in ogni fase, forniremo anche risorse per aiutarti a imparare.
Senza ulteriori indugi, iniziamo!
Ecco l'ordine in cui puoi iniziare efficacemente ad apprendere la scienza dei dati:
Python
Se sei un principiante assoluto senza alcuna conoscenza di programmazione, Python è il modo migliore per iniziare.
Conoscere Python ti porterà un passo più vicino all'apprendimento della scienza dei dati.
Perché prima imparare Python? Perché la scienza dei dati riguarda l'implementazione. E se non hai conoscenze di programmazione, non puoi implementare nulla.
Ora potresti pensare: "Quanto Python dovrei imparare in questo passaggio?"
A questo punto, impara solo le basi di Python. In modo da poter programmare in Python.
Di seguito sono elencate alcune risorse per l'apprendimento delle basi di Python per la scienza dei dati:
- Corso di certificazione Python di Intellipaat
- Corso di Data Science con Python di Intellipaat Academy
Matematica e Statistica
Per perseguire la scienza dei dati, si dovrebbe avere una solida conoscenza della matematica e della statistica.
Le statistiche aiutano a determinare quale algoritmo è adatto per un problema specifico.
Include test statistici, distribuzioni e stimatori di massima verosimiglianza, che sono essenziali nella scienza dei dati.
Le statistiche aiutano anche a contare, normalizzare, ottenere distribuzioni e scoprire la media della caratteristica di input e la sua deviazione standard.
La scienza dei dati richiede uno studio matematico perché gli algoritmi di apprendimento automatico, l'analisi e la scoperta di informazioni dettagliate dai dati richiedono la matematica. Sebbene non sia l'unico requisito per un percorso di carriera nella scienza dei dati, è spesso uno dei più importanti.
Di seguito sono riportate le risorse per l'apprendimento della statistica e della matematica:
- Statistiche per Data Science Couse di Intellipaat
- Competenze matematiche di scienza dei dati di Coursera
Librerie Python
I data scientist hanno per trattare i dati. Python ha un ricco set di librerie che aiutano con la manipolazione dei dati, l'analisi dei dati e la visualizzazione dei dati. Queste raccolte di funzioni e oggetti preesistenti possono essere importati in uno script per risparmiare tempo.
Di seguito sono elencate alcune delle librerie Python con cui lavorano i data scientist:
- Numpy: Viene utilizzato per eseguire operazioni numeriche sui dati. NumPy ti consente di convertire qualsiasi dato in numeri. Ogni volta che i dati non sono in forma numerica, puoi usare NumPy per convertirli in numeri.
- Panda: è uno strumento open source di manipolazione e analisi dei dati. Puoi anche lavorare con i dataframe usando Pandas.
- matplotlib: Con matplotlib, puoi disegnare grafici e grafici dei tuoi risultati. È più facile comprendere i risultati quando sono rappresentati come un grafico o un grafico.
- Scikit-Impara: Scikit-Learn contiene vari moduli e algoritmi di apprendimento automatico che aiutano nella convalida incrociata, nella pre-elaborazione, ecc.
Di seguito sono riportate le risorse per l'apprendimento delle librerie Python:
- Numpy Tutorial di Intellipaat
- Pitone Panda Tutorial di Intellipaat
- Matplotlib Python Tutorial di Intellipaat
- Scikit-Impara usando Python di Intellipaat
Competenze SQL
Ripassare le tue abilità SQL ti aiuterà a imparare come archiviare e gestire i dati in un database.
Sebbene la manipolazione dei dati possa essere eseguita utilizzando sia SQL che Pandas, ci sono alcune attività di manipolazione dei dati che possono essere eseguite più facilmente in SQL.
Di seguito sono riportate le risorse per l'apprendimento di SQL:
- Corso di formazione e certificazione SQL di Intellipaat Academy
- Formazione SQL di Intellipaat.
Algoritmi di machine learning
Dopo aver appreso le librerie Python, devi imparare i concetti di Machine Learning.
È necessario apprendere le basi dell'apprendimento automatico insieme ai diversi tipi di algoritmi di apprendimento automatico: apprendimento supervisionato, non supervisionato, semisupervisionato e per rinforzo.
Puoi consultare le seguenti risorse per apprendere il machine learning:
- Tutorial di apprendimento automatico di Intellipaat
- Tutorial di apprendimento automatico di Intellipaat
- Corso di Machine Learning di Intellipaat
Primo modello di apprendimento automatico con Scikit-Learn
Dopo aver appreso l'analisi, la manipolazione e la visualizzazione dei dati, è necessario imparare a prevedere e trovare modelli interessanti dai dati. Ora puoi iniziare a creare il tuo primo modello di Machine Learning.
Scikit-learn contiene molti utili algoritmi di Machine Learning pronti per l'uso. Devi sperimentare vari algoritmi di Machine Learning.
Cerca un problema di Machine Learning, utilizza i dati, applica diversi algoritmi di Machine Learning e identifica l'algoritmo che fornisce i risultati migliori.
Concorsi di scienza dei dati
Una volta completati i passaggi precedenti, è il momento di esercitarsi e valutare la tua presa sulle competenze di Data Science.
Il modo migliore per farlo è partecipare alle competizioni. Questi ti aiuteranno a diventare più esperto nella scienza dei dati.
Kaggle è una delle piattaforme più importanti per la scienza dei dati. Ha diverse competizioni in base al tuo livello di conoscenza.
Puoi iniziare con una competizione di livello base come Titanic. Man mano che inizi a guadagnare più sicurezza, puoi avanzare a livelli più alti.
Se vuoi espandere e consolidare le tue competenze con l'esperienza pratica, entra a far parte di a Corso di scienza dei dati è altamente raccomandato.
Di seguito è riportato un elenco di piattaforme per i concorsi di Data Science:
- Dati guidati
- CodaLab
- Ferro Viz
- Codificatore superiore.
Conclusione
Se segui i passaggi sopra indicati e fai pratica con le competenze richieste, sarai in grado di apprendere facilmente la scienza dei dati con Python. La cosa importante da ricordare è continuare a praticare le tue abilità.
Continua a cercare nuove sfide e prova a risolverle. Queste sfide e progetti miglioreranno anche il tuo portafoglio.
