Foaia de parcurs pentru știința datelor 2024: un ghid cuprinzător pentru stăpânirea științei datelor

Știința datelor a apărut ca unul dintre cele mai promițătoare domenii în abordarea digitală. O cale de învățare proiectată în mod corespunzător poate fi diferența între doar a te descurca și a stăpâni toate abilitățile necesare, mai ales că aceasta continuă să devină mai importantă în mai multe industrii. Această foaie de parcurs 2024 pentru știința datelor vă va ajuta să realizați că îmblânzind varietatea, simțindu-vă sursele adevărului și extinzând atât profunzimea cât și lățimea pe măsură ce călătorim prin această serie de postări.

1. Înțelegerea elementelor de bază ale științei datelor

Să înțelegem mai întâi conceptele de bază înainte de a intra în complexitate -

• Ce este Data Science?

Data Science analizează și furnizează date pentru a permite luarea deciziilor. Acest lucru este posibil folosind statistici, învățarea automată și practicile informatice.

• Semnificația științei datelor în 2024

Pe măsură ce datele continuă să crească exponențial, companiile au nevoie să-și întărească eforturile cu strategiile optime pentru gestionarea acestor date. Știința datelor schimbă industriile în general, de la asistență medicală și finanțe la producția de marketing.

2. Abilități esențiale pentru știința datelor în 2024

Înainte de a începe să lucrați ca cercetător de date, trebuie să stăpâniți următoarele abilități esențiale pentru a avea o bază solidă în acest domeniu, care sunt următoarele:

A. Abilități de programare

Fiind un om de știință a datelor, trebuie să fii competent în programare pentru manipularea și analiza datelor. Primele două limbi în ceea ce privește popularitatea sunt

• Piton

Bibliotecile grozave, NumPy, Scikit-learn și TensorFlow îl fac cel mai preferat limbaj pentru Data Science. Python este un loc excelent pentru a începe printre alte limbi datorită simplității și lizibilității sale.

• R

R – R este un limbaj de calcul statistic care permite utilizatorilor să-și proiecteze instrumentele de vizualizare a datelor și calcule pentru analiză.

B. Matematică și Statistică

Experiență solidă în algebră liniară, probabilitate și statistică pentru a dezvolta modele și a interpreta informații despre date. Am în vedere conceptele de bază; distribuțiile de probabilitate, testarea ipotezelor și semnificația statistică.

C. Curățarea și manipularea datelor

Data Wrangling - de bază pentru orice Data Scientist.

• Pandas (Python): curățați, manipulați și analizați cu ușurință seturile de date după ce ați stăpânit panda
• SQL înseamnă Structured Query Language și este folosit pentru a gestiona bazele de date relaționale. SQL este important atunci când trebuie să lucrați la seturi de date prea mari și stocate într-o bază de date.

D. Vizualizarea datelor

Cu vizualizarea datelor, puteți prezenta eficient rezultatele cercetării dvs. Matplotlib, Seaborn pentru pythonPaneluri pentru PythonTableauVisualizations Instrumentele de vizualizare a informațiilor dezordonate, cum ar fi MatplotLib, vor domina în continuare aceste zone de piață pentru a ușura viața experienței de vizualizare BI și în 2024 (seg.)

E. Învățare automată

Învățarea automată este o funcționalitate cheie care permite sistemelor să învețe din date și să prezică rezultatele prin modele. Concentrați-vă pe aceste subiecte:

• Învățare supravegheată - cum ar fi regresia liniară, arbori de decizie și păduri aleatorii.
• Tehnici de grupare: k-means și grupare ierarhică — gruparea obiectelor similare.
• Limitarea învățării automate tradiționale: scara la care sunt generate datele ar trebui gestionată de rețele neuronale și cadre precum TensorFlow sau Keras, făcând învățarea profundă o zonă atractivă pentru studii postuniversitare în 2024.

3. Calea de învățare structurată: un ghid pas cu pas

Un plan pas cu pas pentru Data Scientist 2024

• Pasul 1: Python și SQL (Luna 1-3) &

Python Basics -> Mutați la biblioteci precum Pandas și NumPy pentru manipularea datelor. De asemenea, începeți să învățați SQL pentru a vă gestiona interogările bazei de date.

• Pasul 2: Matematică și statistică (Luna 3-4)

Obțineți o bază matematică pentru a vă susține abilitățile de știință a datelor. Există multe resurse online, cum ar fi online Academy sau Coursera.com și EdX pentru a studia subiecte precum statistica și algebra liniară a probabilităților.

• Pasul 3: Cercetarea și explorarea datelor [Luna 5–6)

Cum să curățați datele: cu Pandas Aflați cum să manipulați datele cu bibliotecile Matplotlib și Seaborn.

• PASUL 4: Algoritmi de învățare automată (Lunile 7-9)

Intră în învățarea automată și învață algoritmi de regresie, clasificare și grupare. Aflați despre compromisuri, supraadaptare și validare încrucișată. Exercițiu folosind seturi de date reale sau Kaggle, depozitul de învățare automată UCI.

• Pasul 5: (Învățare profundă și subiecte avansate; Luna-10-12)$

Dacă sunteți competent cu elementele de bază ale învățării automate, atunci alegeți învățarea profundă și rețelele neuronale. Apoi, studiați rețelele neuronale convoluționale (CNN) pentru date de imagine și rețelele neuronale recurente (RNNs) pentru Rata Learn TensorFlow secvenţial, de asemenea, TC Learn PyTorch și prietenii săi

4. Proiecte și experiență practică

Proiectele practice sunt cea mai bună modalitate de a vă exersa abilitățile. Se concentreze pe:

• Concursuri Kaggle: Exersați în provocările de învățare automată. Scrie despre asta când te simți suficient de bine!
• Colaborați la proiecte open-source de știință a datelor: Data Science Open Source Projects pentru a vă pune abilitățile în acțiune.
• Proiecte personale — Faceți ceva un proiect propriu care să reflecte interesul dvs. (de exemplu, analizarea datelor din rețelele sociale, construirea unui sistem de recomandare...)

5. Abilități soft și cunoștințe de domeniu

Abilitățile soft sunt la fel de importante (Blockchain și Altcoin Developer ZeroConstructor.

• Comunicare: cele mai mari perspective nu sunt nimic dacă părțile interesate non-tehnice nu le pot înțelege.
• Rezolvarea problemelor: trebuie să fiți capabil să luați decizii grele dacă aveți date dezordonate sau probleme ambigue.
• Cunoașterea domeniului: Cu cât cunoașteți mai bine domeniul de afaceri în care lucrați (de exemplu, asistență medicală, finanțe, marketing), vă va ajuta să interpretați informațiile perspicace din date.

6. Rămâi la curent: tendințe în știința datelor pentru 2024

Știința datelor este un domeniu în continuă schimbare. În 2024

• AutoML (învățare automată automată): exemple Google AutoML și H2O. Pentru a eficientiza procesul, AI ajută acum la construirea modelelor de învățare automată cu o intervenție manuală mai mică.
• Edge AI: Modelele sunt mutate pe dispozitive de vârf (cum ar fi telefoanele noastre mobile), prin urmare necesită atât abilități de compresie a modelului, cât și de implementare.
• Explainable AI (XAI) — Oricât de complexe au devenit modelele de învățare automată de astăzi, dorința de transparență și interpretabilitate a crescut. Ea

Concluzie

Toate acestea ar trebui să vă conducă la abilitățile și încrederea cerute de orice om de știință de date aspirațional în anul 2024. Învață mai întâi abilitățile de bază, învață prin practica de proiect și fii la curent cu tendințele emergente. Rămâneți dedicat și consecvent și veți ajunge acolo. Și deveniți un cercetător al datelor!

Întrebări frecvente