Ngoài việc trở thành nhà tư tưởng phân tích cấp cao, Nhà khoa học dữ liệu phải là người giao tiếp, lãnh đạo và thành viên nhóm hiệu quả. Điều này là do chúng cũng thường tồn tại trong các cơ sở kinh doanh.
Dưới đây là lộ trình từng bước để trở thành Nhà khoa học dữ liệu vào năm 2022.
Mục lục
Lộ trình Khoa học Dữ liệu
Trong lộ trình từng bước học khoa học dữ liệu này, ở mỗi bước, chúng tôi cũng sẽ cung cấp các tài nguyên để giúp bạn tìm hiểu.
Không cần thêm bất kỳ lời khuyên nào nữa, chúng ta hãy bắt đầu!
Đây là thứ tự mà bạn có thể bắt đầu học Khoa học dữ liệu một cách hiệu quả:
Python
Nếu bạn là một người mới hoàn toàn không có kiến thức lập trình, Python là cách tốt nhất để bắt đầu.
Biết Python sẽ đưa bạn đến gần hơn với việc học khoa học dữ liệu.
Tại sao phải học Python đầu tiên? Bởi vì Khoa học Dữ liệu là tất cả về triển khai. Và nếu bạn không có kiến thức lập trình, bạn không thể thực hiện bất cứ điều gì.
Bây giờ bạn có thể nghĩ, "Tôi nên học bao nhiêu Python ở bước này?"
Ở bước này, chỉ học Kiến thức cơ bản về Python. Để bạn có thể viết mã bằng Python.
Dưới đây là một số tài nguyên để học các kiến thức cơ bản về Python cho Khoa học dữ liệu:
- Khóa học chứng chỉ Python của Intellipaat
- Khoa học dữ liệu với khóa học Python bởi Intellipaat Academy
Toán và Thống kê
Để theo đuổi khoa học dữ liệu, một người nên có kiến thức vững chắc về toán học và thống kê.
Thống kê giúp xác định thuật toán nào phù hợp với một bài toán cụ thể.
Nó bao gồm các bài kiểm tra thống kê, phân phối và các công cụ ước tính khả năng xảy ra tối đa, rất cần thiết trong khoa học dữ liệu.
Thống kê cũng giúp đếm, chuẩn hóa, thu thập phân phối và tìm ra giá trị trung bình của đối tượng đầu vào và độ lệch chuẩn của nó.
Khoa học dữ liệu yêu cầu nghiên cứu toán học vì các thuật toán học máy, phân tích và khám phá thông tin chi tiết từ dữ liệu yêu cầu toán học. Mặc dù đây không phải là yêu cầu duy nhất cho con đường sự nghiệp khoa học dữ liệu, nhưng nó thường là một trong những yêu cầu quan trọng nhất.
Sau đây là các tài nguyên để học thống kê và toán học:
- Thống kê cho Hiệp hội Khoa học Dữ liệu của Intellipaat
- Kỹ năng Toán học Khoa học Dữ liệu của Coursera
Thư viện Python
Các nhà khoa học dữ liệu có để xử lý dữ liệu. Python có một bộ thư viện phong phú giúp thao tác dữ liệu, phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Những tập hợp các chức năng và đối tượng có sẵn này có thể được nhập vào một tập lệnh để tiết kiệm thời gian.
Sau đây là một số thư viện Python mà Nhà khoa học dữ liệu làm việc với:
- Nặng nề: Nó được sử dụng để thực hiện các phép toán số trên dữ liệu. NumPy cho phép bạn chuyển đổi bất kỳ dữ liệu nào thành số. Bất cứ khi nào dữ liệu không ở dạng số, bạn có thể sử dụng NumPy để chuyển nó thành số.
- Gấu trúc: nó là một công cụ phân tích dữ liệu và thao tác mã nguồn mở. Bạn cũng có thể làm việc với các khung dữ liệu bằng Pandas.
- matplotlib: Với matplotlib, bạn có thể vẽ đồ thị và biểu đồ về những phát hiện của mình. Sẽ dễ hiểu kết quả hơn khi chúng được biểu diễn dưới dạng đồ thị hoặc biểu đồ.
- Scikit-Tìm hiểu: Scikit-Learn chứa các mô-đun và thuật toán học máy khác nhau giúp xác thực chéo, xử lý trước, v.v.
Sau đây là các tài nguyên để học Thư viện Python:
- Hướng dẫn Numpy của Intellipaat
- chảo trănHướng dẫn das bởi Intellipaat
- Hướng dẫn sử dụng Matplotlib Python bằng Intellipaat
- Scikit-Learn bằng Python của Intellipaat
Kỹ năng SQL
Nâng cao kỹ năng SQL của bạn sẽ giúp bạn học cách lưu trữ và quản lý dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.
Trong khi thao tác dữ liệu có thể được thực hiện bằng cả SQL và Pandas, có một số tác vụ thao tác dữ liệu có thể được thực hiện dễ dàng hơn trong SQL.
Sau đây là các tài nguyên để học SQL:
- Khóa đào tạo và cấp chứng chỉ SQL của Học viện Intellipaat
- Đào tạo SQL bằng Intellipaat.
Thuật toán học máy
Khi bạn đã học các thư viện Python, bạn cần tìm hiểu các khái niệm về Học máy.
Bạn cần tìm hiểu kiến thức cơ bản về Học máy cùng với các loại thuật toán Học máy khác nhau - Học có giám sát, Không giám sát, Bán giám sát và Tăng cường.
Bạn có thể xem các tài nguyên sau để tìm hiểu Học máy:
- Hướng dẫn học máy của Intellipaat
- Hướng dẫn học máy của Intellipaat
- Khóa học Máy học của Intellipaat
Mô hình học máy đầu tiên với Scikit-Learn
Sau khi bạn đã học phân tích, thao tác và hình dung dữ liệu, bạn cần học cách dự đoán và tìm ra các mẫu thú vị từ dữ liệu. Bây giờ, bạn có thể bắt đầu xây dựng Mô hình Học máy đầu tiên của mình.
Scikit-learning chứa rất nhiều thuật toán Machine Learning hữu ích đã sẵn sàng để sử dụng. Bạn cần thử nghiệm với các thuật toán Học máy khác nhau.
Tìm kiếm vấn đề về Học máy, sử dụng dữ liệu, áp dụng các thuật toán Học máy khác nhau và xác định thuật toán mang lại kết quả tốt nhất.
Cuộc thi Khoa học Dữ liệu
Khi bạn đã hoàn thành các bước trước đó, đã đến lúc thực hành và đánh giá khả năng nắm giữ của bạn về các kỹ năng Khoa học dữ liệu.
Cách tốt nhất để làm điều đó là tham gia các cuộc thi. Những điều này sẽ giúp bạn trở nên thành thạo hơn trong Khoa học Dữ liệu.
Kaggle là một trong những nền tảng nổi bật nhất cho Khoa học dữ liệu. Nó có một số cuộc thi tùy theo trình độ kiến thức của bạn.
Bạn có thể bắt đầu với một cuộc thi cấp độ cơ bản như Titanic. Khi bạn bắt đầu tự tin hơn, bạn có thể tiến lên cấp độ cao hơn.
Nếu bạn muốn mở rộng và củng cố các kỹ năng của mình bằng kinh nghiệm thực hành, hãy tham gia một Khóa học Khoa học Dữ liệu là rất khuyến khích.
Sau đây là danh sách các nền tảng cho các cuộc thi Khoa học dữ liệu:
- Dữ liệu định hướng
- CodaLab
- Sắt Viz
- mã hóa hàng đầu.
Kết luận
Nếu bạn làm theo các bước được đưa ra ở trên và thực hành các kỹ năng cần thiết, bạn sẽ có thể học Khoa học dữ liệu với Python một cách dễ dàng. Điều quan trọng cần nhớ là tiếp tục luyện tập các kỹ năng của bạn.
Tiếp tục tìm kiếm những thách thức mới và cố gắng giải quyết chúng. Những thách thức và dự án này cũng sẽ nâng cao danh mục đầu tư của bạn.
