Plan działania w zakresie analityki danych na rok 2024: kompleksowy przewodnik po doskonaleniu analityki danych

Analiza danych stała się jedną z najbardziej obiecujących dziedzin podejścia cyfrowego. Właściwie zaprojektowana ścieżka uczenia się może zadecydować o tym, czy po prostu sobie poradzisz, czy opanujesz wszystkie potrzebne umiejętności, zwłaszcza że w wielu branżach staje się to coraz ważniejsze. Ten plan działania dotyczący nauki o danych na rok 2024 pomoże Ci to sobie uświadomić, oswajając różnorodność, wyczuwając źródła prawdy i poszerzając zarówno głębię, jak i szerokość w miarę przeglądania tej serii postów.

1. Zrozumienie podstaw nauki o danych

Najpierw zrozummy podstawowe pojęcia, zanim przejdziemy do złożoności -

• Co to jest nauka danych?

Data Science analizuje i dostarcza dane umożliwiające podejmowanie decyzji. Jest to możliwe dzięki statystykom, uczeniu maszynowemu i praktykom informatycznym.

• Znaczenie analityki danych w 2024 roku

Ponieważ ilość danych stale rośnie wykładniczo, przedsiębiorstwa wymagają wzmożenia swoich wysiłków dzięki optymalnym strategiom zarządzania takimi danymi. Analiza danych zmienia całe branże, od opieki zdrowotnej i finansów po produkcję marketingową.

2. Niezbędne umiejętności w dziedzinie analityki danych w 2024 r

Zanim zaczniesz pracować jako analityk danych, musisz opanować następujące niezbędne umiejętności, aby mieć solidne podstawy w tej dziedzinie, a są to:

A. Umiejętności programowania

Będąc analitykiem danych, musisz być biegły w programowaniu do manipulowania i analizowania danych. Dwa największe języki pod względem popularności to

• Pyton

Świetne biblioteki, NumPy, Scikit-learn i TensorFlow sprawiają, że jest to najpopularniejszy język w Data Science. Python to doskonałe miejsce na rozpoczęcie nauki z innym językiem ze względu na jego prostotę i czytelność.

• R

R – R to produkt w języku obliczeń statystycznych, który umożliwia użytkownikom projektowanie narzędzi do wizualizacji danych i obliczeń do analizy.

B. Matematyka i statystyka

Silne doświadczenie w algebrze liniowej, prawdopodobieństwie i statystyce umożliwiające opracowywanie modeli i interpretowanie wniosków z danych. Mam na myśli podstawowe pojęcia; rozkłady prawdopodobieństwa, testowanie hipotez i istotność statystyczna.

C. Czyszczenie i manipulacja danymi

Data Wrangling — podstawa każdego analityka danych.

• Pandy (Python): Łatwe czyszczenie, manipulowanie i analizowanie zbiorów danych po opanowaniu pand
• SQL oznacza Structured Query Language i służy do zarządzania relacyjnymi bazami danych. SQL jest ważny, gdy musisz pracować na zbyt dużych zbiorach danych przechowywanych w bazie danych.

D. Wizualizacja danych

Dzięki wizualizacji danych możesz skutecznie zaprezentować wyniki swoich badań. Matplotlib, Seaborn dla PythonaPanel dla PythonaTableauWizualizacjeNieporządne narzędzia do wizualizacji informacji, takie jak MatplotLib, nadal będą dominować w tych obszarach rynku, aby ułatwić życie wizualizacji BI również w 2024 roku (seg.)

E. Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe to kluczowa funkcjonalność, która umożliwia systemom uczenie się na podstawie danych i przewidywanie wyników na podstawie wzorców. Skoncentruj się na tych tematach:

• Uczenie się nadzorowane – takie jak regresja liniowa, drzewa decyzyjne i lasy losowe.
• Techniki grupowania: k-średnie i grupowanie hierarchiczne — grupowanie podobnych obiektów.
• Ograniczenia tradycyjnego uczenia maszynowego: Skala, w jakiej generowane są dane, musiałaby być obsługiwana przez sieci neuronowe i platformy takie jak TensorFlow lub Keras, dzięki czemu głębokie uczenie się stanie się atrakcyjnym obszarem dla studiów magisterskich w 2024 r.

3. Ustrukturyzowana ścieżka uczenia się: przewodnik krok po kroku

Plan krok po kroku dla Data Scientist 2024

• Krok 1: Python i SQL (miesiące 1-3) i

Podstawy Pythona -> Przejdź do bibliotek takich jak Pandas i NumPy, aby manipulować danymi. Rozpocznij także naukę języka SQL, aby zarządzać zapytaniami do bazy danych.

• Krok 2: Matematyka i statystyka (miesiące 3–4)

Zdobądź podstawy matematyczne, które wzmocnią Twoje umiejętności w zakresie analityki danych. Istnieje wiele zasobów internetowych, takich jak Akademia internetowa lub Coursera.com i EdX, które pozwalają studiować takie tematy, jak statystyka i algebra liniowa prawdopodobieństwa.

• Krok 3: przetwarzanie i eksploracja danych [5–6 miesięcy)

Jak czyścić dane: za pomocą Pand Dowiedz się, jak manipulować danymi za pomocą bibliotek Matplotlib i Seaborn.

• KROK 4: Algorytmy uczenia maszynowego (7–9 miesięcy)

Zajmij się uczeniem maszynowym i poznaj algorytmy regresji, klasyfikacji i grupowania. Dowiedz się więcej na temat kompromisów w zakresie odchyleń, nadmiernego dopasowania i walidacji krzyżowej. Ćwicz, korzystając z rzeczywistych zbiorów danych lub Kaggle, repozytorium uczenia maszynowego UCI.

• Krok 5: (Głębokie uczenie się i tematy zaawansowane; Miesiące 10–12) $

Jeśli znasz podstawy uczenia maszynowego, wybierz głębokie uczenie się i sieci neuronowe. Następnie przestudiuj konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) w celu uzyskania danych obrazu i rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) w przypadku sekwencyjnej raty. Dowiedz się TensorFlow także TC Dowiedz się PyTorch i jego przyjaciele

4. Projekty i doświadczenia praktyczne

Projekty praktyczne to najlepszy sposób na ćwiczenie swoich umiejętności. Skoncentruj się na:

• Konkursy Kaggle: Ćwicz wyzwania związane z uczeniem maszynowym. Napisz o tym, kiedy poczujesz się wystarczająco dobrze!
• Współpracuj przy projektach związanych z analizą danych typu open source: Projekty typu open source związane z analizą danych, dzięki którym możesz wykorzystać swoje umiejętności w praktyce.
• Projekty osobiste — Zrób coś według własnego projektu, który odzwierciedla Twoje zainteresowania (np. analizowanie danych z mediów społecznościowych, budowanie systemu rekomendacji…)

5. Umiejętności miękkie i wiedza dziedzinowa

Umiejętności miękkie są równie ważne (programista Blockchain i Altcoin ZeroConstructor.

• Komunikacja: Największe spostrzeżenia są niczym, jeśli interesariusze nietechniczni nie mogą ich zrozumieć.
• Rozwiązywanie problemów: Musisz umieć podejmować trudne decyzje, jeśli masz niejasne dane lub niejednoznaczne problemy.
• Znajomość domeny: im lepiej znasz domenę biznesową, w której pracujesz (np. opieka zdrowotna, finanse, marketing), pomoże to zinterpretować wnikliwe informacje z danych.

6. Bądź na bieżąco: trendy w nauce danych na rok 2024

Analityka danych to dziedzina, która podlega ciągłym zmianom. W 2024 r

• AutoML (automatyczne uczenie maszynowe): przykłady Google AutoML i H2O. Aby usprawnić ten proces, sztuczna inteligencja pomaga teraz w budowaniu modeli uczenia maszynowego przy mniejszej interwencji ręcznej.
• Edge AI: modele są przenoszone na urządzenia brzegowe (takie jak nasze telefony komórkowe), co wymaga zarówno umiejętności kompresji modeli, jak i wdrażania.
• Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI) — dzisiejsze modele uczenia maszynowego są tak złożone, że wzrosło zapotrzebowanie na przejrzystość i możliwość interpretacji. To

Wniosek

Wszystko to powinno doprowadzić Cię do umiejętności i pewności siebie, których oczekuje każdy aspirujący analityk danych w roku 2024. Najpierw zdobądź podstawowe umiejętności, ucz się poprzez praktykę projektową i bądź na bieżąco z pojawiającymi się trendami. Bądź oddany i konsekwentny, a dotrzesz do celu. I zostań analitykiem danych!

Często zadawane pytania