Дорожная карта Data Scientist 2023

Помимо того, что они являются аналитическими мыслителями высокого уровня, специалисты по данным должны быть эффективными коммуникаторами, лидерами и членами команды. Это потому, что они часто существуют и в бизнес-среде.

Вот пошаговая дорожная карта, как стать Data Scientist в 2022 году.

Дорожная карта Data Science

В этой пошаговой дорожной карте изучения науки о данных на каждом этапе мы также будем предоставлять ресурсы, которые помогут вам учиться.

Без дальнейших церемоний, давайте начнем!

Вот порядок, в котором вы можете эффективно начать изучать науку о данных:

Питон

Если вы полный новичок без каких-либо знаний в области программирования, Python — лучший способ начать.

Знание Python сделает вас на один шаг ближе к изучению науки о данных.

Зачем сначала изучать Python? Потому что наука о данных — это все о реализации. А если у вас нет знаний в области программирования, вы ничего не сможете реализовать.

Теперь вы можете подумать: «Как много Python я должен изучить на этом этапе?»

На этом этапе изучайте только основы Python. Так что вы можете кодировать на Python.

Ниже перечислены несколько ресурсов для изучения основ Python для науки о данных:

• Сертификационный курс Python от Intellipaat
• Наука о данных с курсом Python Академия Intellipaat

Математика и статистика

Чтобы заниматься наукой о данных, нужно хорошо знать математику и статистику. 

Статистика помогает определить, какой алгоритм подходит для конкретной задачи.

Он включает в себя статистические тесты, распределения и оценки максимального правдоподобия, которые необходимы в науке о данных.

Статистика также помогает при подсчете, нормализации, получении распределений и определении среднего значения входного признака и его стандартного отклонения.

Наука о данных требует математического изучения, потому что алгоритмы машинного обучения, анализ и получение информации из данных требуют математики. Хотя это не единственное требование для карьеры в области науки о данных, оно часто является одним из самых важных. 

Ниже приведены ресурсы для изучения статистики и математики:

• Статистика для Data Science Couse от Intellipaat
• Навыки математики в науке о данных от Coursera

Библиотеки Python

Специалисты по данным иметь дело с данными. Python имеет богатый набор библиотек, которые помогают с манипулированием данными, анализом данных и визуализацией данных. Эти наборы уже существующих функций и объектов можно импортировать в скрипт для экономии времени.

Ниже приведены некоторые библиотеки Python, с которыми работают специалисты по данным:

• Нумпи: Он используется для выполнения числовых операций над данными. NumPy позволяет преобразовывать любые данные в числа. Всякий раз, когда данные не представлены в числовой форме, вы можете использовать NumPy для преобразования их в числа.
• Панды: это инструмент манипулирования и анализа данных с открытым исходным кодом. Вы также можете работать с фреймами данных, используя Pandas.
• Матплотлиб: С помощью matplotlib вы можете рисовать графики и диаграммы своих выводов. Результаты легче понять, когда они представлены в виде графика или диаграммы.
• Scikit-Learn: Scikit-Learn содержит различные модули и алгоритмы машинного обучения, которые помогают в перекрестной проверке, предварительной обработке и т. д.

Ниже приведены ресурсы для изучения библиотек Python:

• Учебник по Numpy от Intellipaat
• Питон Панучебник от Intellipaat
• Учебник Matplotlib Python от Intellipaat
• Scikit-Learn с использованием Python от Intellipaat

SQL навыки

Совершенствование навыков SQL поможет вам научиться хранить данные в базе данных и управлять ими.

Хотя манипулирование данными можно выполнять как с помощью SQL, так и с помощью Pandas, есть некоторые задачи по манипулированию данными, которые проще выполнять в SQL. 

Ниже приведены ресурсы для изучения SQL:

• Курс обучения и сертификации SQL от Intellipaat Academy
• Обучение SQL от Intellipaat.

Алгоритмы машинного обучения

После того, как вы изучили библиотеки Python, вам необходимо изучить концепции машинного обучения. 

Вам необходимо изучить основы машинного обучения, а также различные типы алгоритмов машинного обучения — контролируемое, неконтролируемое, полуконтролируемое и обучение с подкреплением.

Вы можете воспользоваться следующими ресурсами для изучения машинного обучения:

• Учебник по машинному обучению от Intellipaat
• Учебник по машинному обучению от Intellipaat
• Курс машинного обучения от Intellipaat

Первая модель машинного обучения с помощью Scikit-Learn

После того, как вы изучили анализ данных, обработку и визуализацию, вам нужно научиться прогнозировать и находить интересные закономерности в данных. Теперь вы можете приступить к созданию своей первой модели машинного обучения. 

Scikit-learn содержит множество полезных алгоритмов машинного обучения, готовых к использованию. Вам нужно поэкспериментировать с различными алгоритмами машинного обучения.

Ищите проблему машинного обучения, используйте данные, применяйте различные алгоритмы машинного обучения и определяйте алгоритм, дающий наилучшие результаты.

Соревнования по науке о данных

После того, как вы выполните предыдущие шаги, пришло время попрактиковаться и оценить свои навыки в области науки о данных.

Лучший способ сделать это – участвовать в конкурсах. Это поможет вам стать более опытным в науке о данных.

Kaggle — одна из самых известных платформ для Data Science. Он имеет несколько конкурсов в зависимости от вашего уровня знаний.

Вы можете начать с соревнований базового уровня, таких как «Титаник». Когда вы начнете обретать больше уверенности, вы сможете перейти на более высокий уровень.

Если вы хотите расширить и укрепить свои навыки с помощью практического опыта, присоединяйтесь к Курс Data Science Настоятельно рекомендуется.

Ниже приведен список платформ для соревнований по науке о данных:

• Управляемые данные
• КодаЛаб
• Железная виза
• Топкодер.

Заключение

Если вы выполните шаги, указанные выше, и попрактикуетесь в необходимых навыках, вы сможете легко изучить науку о данных с помощью Python. Важно помнить, что нужно продолжать практиковать свои навыки. 

Продолжайте искать новые проблемы и пытаться их решить. Эти задачи и проекты также пополнят ваше портфолио.