Data Science Roadmap 2024: Ein umfassender Leitfaden zur Beherrschung von Data Science

Die Datenwissenschaft hat sich zu einem der vielversprechendsten Bereiche im digitalen Ansatz entwickelt. Ein richtig gestalteter Lernpfad kann den Unterschied zwischen dem einfachen Durchkommen und dem Erlernen aller erforderlichen Fähigkeiten ausmachen, insbesondere da er in vielen Branchen immer wichtiger wird. Diese Data Science Roadmap 2024 wird Ihnen helfen, dies zu erkennen, indem wir die Vielfalt zähmen, Ihre Wahrheitsquellen erspüren und im Laufe dieser Beitragsreihe sowohl die Tiefe als auch die Breite erweitern.

1. Die Grundlagen der Datenwissenschaft verstehen

Lassen Sie uns zunächst die Grundkonzepte verstehen, bevor wir auf die Komplexität eingehen.

• Was ist Data Science?

Data Science analysiert und liefert Daten, um Entscheidungen zu ermöglichen. Dies ist mithilfe von Statistiken, maschinellem Lernen und Informatikpraktiken möglich.

• Die Bedeutung von Data Science im Jahr 2024

Da die Datenmengen weiterhin exponentiell zunehmen, müssen Unternehmen ihre Anstrengungen mit optimalen Strategien für die Verwaltung dieser Daten verstärken. Die Datenwissenschaft verändert Branchen in allen Bereichen, vom Gesundheitswesen über das Finanzwesen bis hin zur Marketingproduktion.

2. Grundlegende Fähigkeiten für Data Science im Jahr 2024

Bevor Sie mit der Arbeit als Datenwissenschaftler beginnen, müssen Sie die folgenden wesentlichen Fähigkeiten beherrschen, um eine solide Grundlage in diesem Bereich zu haben:

A. Programmierkenntnisse

Als Datenwissenschaftler müssen Sie sich mit der Programmierung zur Bearbeitung und Analyse von Daten auskennen. Die beiden beliebtesten Sprachen sind

• Python

Tolle Bibliotheken, NumPy, Scikit-learn und TensorFlow machen es zur beliebtesten Sprache für Data Science. Python ist aufgrund seiner Einfachheit und Lesbarkeit ein ausgezeichneter Ausgangspunkt neben anderen Sprachen.

• R

R – R ist ein statistisches Computersprachenprodukt, mit dem Benutzer ihre Datenvisualisierungstools und Berechnungen für die Analyse entwerfen können.

B. Mathematik und Statistik

Umfangreiche Kenntnisse in linearer Algebra, Wahrscheinlichkeit und Statistik zur Entwicklung von Modellen und zur Interpretation von Datenerkenntnissen. Ich denke an die Grundkonzepte; Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Hypothesentests und statistische Signifikanz.

C. Datenbereinigung und -manipulation

Data Wrangling – das Kernstück eines jeden Datenwissenschaftlers.

• Pandas (Python): Bereinigen, Bearbeiten und Analysieren von Datensätzen mit Leichtigkeit, sobald Sie Pandas beherrschen
• SQL steht für Structured Query Language und wird zur Verwaltung relationaler Datenbanken verwendet. SQL ist wichtig, wenn Sie mit zu großen Datensätzen arbeiten müssen, die in einer Datenbank gespeichert sind.

D. Datenvisualisierung

Mit der Datenvisualisierung können Sie Ihre Forschungsergebnisse effektiv präsentieren. Matplotlib, Seaborn für PythonPanels für PythonTableauVisualisierungenUnordentliche Informationsvisualisierungstools wie MatplotLib werden diese Marktbereiche immer noch dominieren, um das Leben der Visualisierungserfahrung BI auch im Jahr 2024 zu erleichtern(seg.)

E. Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine Schlüsselfunktion, die es Systemen ermöglicht, aus Daten zu lernen und Ergebnisse anhand von Mustern vorherzusagen. Konzentrieren Sie sich auf diese Themen:

• Überwachtes Lernen – wie lineare Regression, Entscheidungsbäume und Zufallswälder.
• Clustering-Techniken: k-means und hierarchisches Clustering – Gruppierung ähnlicher Objekte.
• Einschränkungen des traditionellen maschinellen Lernens: Der Umfang, in dem Daten generiert werden, müsste von neuronalen Netzen und Frameworks wie TensorFlow oder Keras bewältigt werden, was Deep Learning im Jahr 2024 zu einem attraktiven Bereich für Graduiertenstudien macht.

3. Strukturierter Lernpfad: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Ein Schritt-für-Schritt-Plan für Data Scientist 2024

• Schritt 1: Python und SQL (Monat 1-3) &

Python-Grundlagen -> Wechseln Sie zur Datenbearbeitung zu Bibliotheken wie Pandas und NumPy. Beginnen Sie außerdem mit dem Erlernen von SQL, um Ihre Datenbankabfragen zu verwalten.

• Schritt 2: Mathematik und Statistik (Monat 3–4)

Erwerben Sie eine mathematische Grundlage, um Ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten zu untermauern. Es gibt viele Online-Ressourcen wie Online Academy oder Coursera.com und EdX, um Themen wie Statistik und lineare Wahrscheinlichkeitsalgebra zu studieren.

• Schritt 3: Datenverarbeitung und -exploration [5.–6. Monat]

So bereinigen Sie Daten: mit Pandas Erfahren Sie, wie Sie Daten mit Matplotlib- und Seaborn-Bibliotheken manipulieren.

• SCHRITT 4: Algorithmen für maschinelles Lernen (Monate 7–9)

Steigen Sie in das maschinelle Lernen ein und lernen Sie Regressions-, Klassifizierungs- und Clustering-Algorithmen kennen. Erfahren Sie mehr über Bias-Varianz-Kompromisse, Überanpassung und Kreuzvalidierung. Übung mit tatsächlichen Datensätzen oder Kaggle, UCI Machine Learning Repository.

• Schritt 5: (Deep Learning und fortgeschrittene Themen; Monat 10–12)$

Wenn Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens beherrschen, dann entscheiden Sie sich für Deep Learning und neuronale Netze. Als nächstes studieren Sie Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bilddaten und Recurrent Neural Networks (RNNs) für sequentielles Rata Learn TensorFlow sowie TC Learn PyTorch und seine Freunde

4. Projekte und praktische Erfahrungen

Praktische Projekte sind die beste Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten zu üben. Konzentrieren Sie sich auf:

• Kaggle-Wettbewerbe: Üben Sie in Herausforderungen des maschinellen Lernens. Schreiben Sie darüber, wenn Sie sich gut genug fühlen!
• Arbeiten Sie an Open-Source-Data-Science-Projekten mit: Data Science Open-Source-Projekte, um Ihre Fähigkeiten in die Tat umzusetzen.
• Persönliche Projekte – Machen Sie etwas, ein eigenes Projekt, das Ihre Interessen widerspiegelt (z. B. Analyse von Social-Media-Daten, Aufbau eines Empfehlungssystems …)

5. Soft Skills und Fachwissen

Soft Skills sind ebenso wichtig (Blockchain- und Altcoin-Entwickler ZeroConstructor.

• Kommunikation: Die größten Erkenntnisse nützen nichts, wenn technisch nicht versierte Stakeholder sie nicht verstehen können.
• Problemlösung: Sie müssen in der Lage sein, schwierige Entscheidungen zu treffen, wenn Sie unübersichtliche Daten oder mehrdeutige Probleme haben.
• Domänenwissen: Je besser Sie den Geschäftsbereich kennen, in dem Sie arbeiten (z. B. Gesundheitswesen, Finanzen, Marketing), desto hilfreicher können Sie aufschlussreiche Informationen aus Daten interpretieren.

6. Bleiben Sie auf dem Laufenden: Trends in der Datenwissenschaft für 2024

Datenwissenschaft ist ein sich ständig veränderndes Feld. Im Jahr 2024

• AutoML (Automatisiertes Maschinelles Lernen): Beispiele Google AutoML und H2O. Um den Prozess zu rationalisieren, hilft KI jetzt dabei, Modelle für maschinelles Lernen mit weniger manuellen Eingriffen zu erstellen.
• Edge-KI: Modelle werden auf Edge-Geräte (wie unsere Mobiltelefone) verschoben und erfordern daher sowohl Fähigkeiten zur Modellkomprimierung als auch zur Bereitstellung.
• Erklärbare KI (XAI) – So komplex die heutigen Modelle des maschinellen Lernens auch geworden sind, der Wunsch nach Transparenz und Interpretierbarkeit ist nur noch gewachsen. Es

Abschluss

All dies sollte Ihnen die Fähigkeiten und das Selbstvertrauen vermitteln, die jeder angehende Datenwissenschaftler im Jahr 2024 verlangt. Erlernen Sie zunächst die Kernkompetenzen, lernen Sie durch Projektpraxis und bleiben Sie über neue Trends auf dem Laufenden. Bleiben Sie engagiert und konsequent, dann werden Sie Ihr Ziel erreichen. Und werden Sie Datenwissenschaftler!

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