Roadmap 2024 della scienza dei dati: una guida completa per padroneggiare la scienza dei dati

La scienza dei dati è emersa come uno dei settori più promettenti nell’approccio digitale. Un percorso di apprendimento adeguatamente strutturato può fare la differenza tra semplicemente andare avanti e padroneggiare tutte le competenze necessarie, soprattutto perché continua a diventare più importante in molteplici settori. Questa roadmap per la scienza dei dati del 2024 ti aiuterà a rendertene conto domando la varietà, percependo le tue fonti di verità ed espandendo sia la profondità che l'ampiezza mentre viaggiamo attraverso questa serie di post.

1. Comprendere le basi della scienza dei dati

Cerchiamo innanzitutto di comprendere i concetti di base prima di addentrarci nella complessità-

• Cos'è la scienza dei dati?

Data Science analizza e fornisce dati per consentire il processo decisionale. Ciò è possibile utilizzando la statistica, l’apprendimento automatico e le pratiche informatiche.

• L'importanza della scienza dei dati nel 2024

Poiché i dati continuano ad aumentare in modo esponenziale, le aziende devono rafforzare i propri sforzi con strategie ottimali per la gestione di tali dati. La scienza dei dati cambia i settori a tutti i livelli, dalla sanità, alla finanza, al marketing e alla produzione.

2. Competenze essenziali per la scienza dei dati nel 2024

Prima di iniziare a lavorare come data scientist, devi padroneggiare le seguenti competenze essenziali per avere una solida base in questo campo, che sono le seguenti:

A. Capacità di programmazione

Essendo uno scienziato dei dati, devi essere abile nella programmazione per la manipolazione e l'analisi dei dati. Le prime due lingue in termini di popolarità sono

• Pitone

Grandi librerie, NumPy, Scikit-learn e TensorFlow lo rendono il linguaggio preferito per Data Science. Python è un ottimo punto di partenza tra un altro linguaggio grazie alla sua semplicità e leggibilità.

• R

R – R è un prodotto in linguaggio di calcolo statistico che consente agli utenti di progettare i propri strumenti di visualizzazione dei dati e calcoli per l'analisi.

B. Matematica e Statistica

Forte background in algebra lineare, probabilità e statistica per sviluppare modelli e interpretare informazioni approfondite sui dati. Ho in mente i concetti di base; distribuzioni di probabilità, verifica delle ipotesi e significatività statistica.

C. Pulizia e manipolazione dei dati

Data Wrangling: fondamentale per qualsiasi Data Scientist.

• Panda (Python): pulisci, manipola e analizza i set di dati con facilità una volta che hai imparato a usare i panda
• SQL sta per Structured Query Language e viene utilizzato per gestire i database relazionali. SQL è importante quando devi lavorare su set di dati troppo grandi e archiviati in un database.

D. Visualizzazione dei dati

Con la visualizzazione dei dati, puoi presentare in modo efficace i risultati della tua ricerca. Matplotlib, Seaborn per pythonPanels for PythonTableauVisualizationsStrumenti disordinati di visualizzazione delle informazioni come MatplotLib continueranno a dominare queste aree di mercato per facilitare la vita dell'esperienza di visualizzazione BI anche nel 2024(seg.)

E. Apprendimento automatico

L’apprendimento automatico è una funzionalità chiave che consente ai sistemi di apprendere dai dati e prevedere i risultati attraverso modelli. Concentrati su questi argomenti:

• Apprendimento supervisionato: come regressione lineare, alberi decisionali e foreste casuali.
• Tecniche di clustering: k-mean e clustering gerarchico: raggruppamento di oggetti simili.
• Limitazione dell’apprendimento automatico tradizionale: la scala su cui vengono generati i dati dovrebbe essere gestita da reti neurali e framework come TensorFlow o Keras, rendendo il deep learning un’area attraente per gli studi universitari nel 2024.

3. Percorso di apprendimento strutturato: una guida passo passo

Un piano passo passo per Data Scientist 2024

• Passaggio 1: Python e SQL (mesi 1-3) e

Nozioni di base su Python -> Passa a librerie come Pandas e NumPy per la manipolazione dei dati. Inoltre, inizia a imparare SQL per gestire le query del database.

• Passaggio 2: matematica e statistica (mese 3-4)

Ottieni una base matematica per sostenere le tue capacità di scienza dei dati. Esistono molte risorse online, come Online Academy o Coursera.com, ed EdX per studiare argomenti come la statistica e l'algebra lineare delle probabilità.

• Passaggio 3: discussione ed esplorazione dei dati [mese 5-6)

Come pulire i dati: con Panda Scopri come manipolare i dati con le librerie Matplotlib e Seaborn.

• FASE 4: Algoritmi di machine learning (mesi 7-9)

Entra nel machine learning e apprendi gli algoritmi di regressione, classificazione e clustering. Scopri i compromessi tra bias e varianza, l'overfitting e la convalida incrociata. Esercitati utilizzando set di dati reali o Kaggle, UCI Machine Learning Repository.

• Fase 5: (Apprendimento approfondito e argomenti avanzati; Mese-10–12)$

Se hai familiarità con le basi dell'apprendimento automatico, scegli il deep learning e le reti neurali. Successivamente, studia le reti neurali convoluzionali (CNN) per i dati di immagine e le reti neurali ricorrenti (RNN) per Rata sequenziale. Impara TensorFlow anche TC Impara PyTorch e i suoi amici

4. Progetti ed esperienze pratiche

I progetti pratici sono il modo migliore per mettere in pratica le tue abilità. Concentrarsi su:

• Gare Kaggle: esercitati nelle sfide di machine learning. Scrivilo quando ti senti abbastanza bene!
• Collabora a progetti di data science open source: Progetti Open Source di Data Science per mettere in pratica le tue competenze.
• Progetti personali: realizza qualcosa di tuo progetto che rifletta il tuo interesse (ad esempio analizzare i dati dei social media, costruire un sistema di raccomandazioni...)

5. Competenze trasversali e conoscenza del dominio

Le competenze trasversali sono altrettanto importanti (ZeroConstructor, sviluppatore di Blockchain e Altcoin.

• Comunicazione: le intuizioni più importanti non servono a nulla se gli stakeholder non tecnici non riescono a comprenderle.
• Risoluzione dei problemi: devi essere in grado di prendere decisioni difficili se hai dati disordinati o problemi ambigui.
• Conoscenza del dominio: meglio conosci il dominio aziendale in cui lavori (ad esempio sanità, finanza, marketing), ti aiuterà a interpretare informazioni approfondite dai dati.

6. Restare aggiornati: tendenze nella scienza dei dati per il 2024

La scienza dei dati è un campo in continua evoluzione. Nel 2024

• AutoML (Automated Machine Learning): esempi Google AutoML e H2O. Per semplificare il processo, l’intelligenza artificiale sta ora aiutando a creare modelli di apprendimento automatico con un minore intervento manuale.
• Edge AI: i modelli vengono spostati su dispositivi edge (come i nostri telefoni cellulari), richiedendo quindi sia competenze di compressione che di distribuzione dei modelli.
• Explainable AI (XAI): per quanto complessi siano diventati gli odierni modelli di machine learning, il desiderio di trasparenza e interpretabilità non ha fatto altro che crescere. Esso

Conclusione

Tutto ciò dovrebbe portarti alle competenze e alla fiducia richieste da qualsiasi aspirante data scientist nell’anno 2024. Apprendi prima le competenze di base, impara attraverso la pratica del progetto e rimani aggiornato sulle tendenze emergenti. Rimani dedicato e coerente e ci arriverai. E diventa un data scientist!

Domande frequenti