Дорожная карта науки о данных 2024: комплексное руководство по освоению науки о данных

Наука о данных стала одной из наиболее перспективных областей цифрового подхода. Правильно спроектированный путь обучения может стать решающим фактором между просто получением знаний и овладением всеми необходимыми навыками, особенно с учетом того, что он продолжает становиться все более важным во многих отраслях. Эта дорожная карта по науке о данных на 2024 год поможет вам осознать это, укрощая разнообразие, ощущая свои источники истины и расширяя как глубину, так и широту по мере того, как мы путешествуем по этой серии публикаций.

1. Понимание основ науки о данных

Давайте сначала разберемся с основными понятиями, прежде чем углубляться в сложности.

• Что такое наука о данных?

Наука о данных анализирует и предоставляет данные для принятия решений. Это возможно с использованием статистики, машинного обучения и информатики.

• Значение науки о данных в 2024 году

Поскольку данные продолжают расти в геометрической прогрессии, предприятиям необходимо активизировать свои усилия с помощью оптимальных стратегий управления такими данными. Наука о данных меняет отрасли во всех сферах: от здравоохранения и финансов до маркетингового производства.

2. Основные навыки для науки о данных в 2024 году.

Прежде чем начать работать специалистом по данным, вы должны овладеть следующими важными навыками, чтобы иметь прочную основу в этой области, а именно:

А. Навыки программирования

Будучи специалистом по данным, вы должны обладать навыками программирования для манипулирования и анализа данных. Два самых популярных языка по популярности

• Питон

Отличные библиотеки, NumPy, Scikit-learn и TensorFlow делают его самым любимым языком для науки о данных. Python — отличное место для начала среди других языков благодаря своей простоте и читабельности.

• Р

R – R — это продукт языка статистических вычислений, который позволяет пользователям разрабатывать свои инструменты визуализации данных и расчеты для анализа.

Б. Математика и статистика

Большой опыт работы в области линейной алгебры, теории вероятностей и статистики для разработки моделей и интерпретации данных. Я имею в виду основные концепции; распределения вероятностей, проверка гипотез и статистическая значимость.

C. Очистка данных и манипулирование ими

Обработка данных — основа любого специалиста по данным.

• Pandas (Python): с легкостью очищайте, манипулируйте и анализируйте наборы данных, как только вы освоите pandas.
• SQL означает язык структурированных запросов и используется для управления реляционными базами данных. SQL важен, когда вам приходится работать со слишком большими наборами данных, хранящимися в базе данных.

D. Визуализация данных

С помощью визуализации данных вы можете эффективно представить результаты своих исследований. Matplotlib, Seaborn для pythonПанели для PythonTableauVisualizationsСредства визуализации беспорядочной информации, такие как MatplotLib, по-прежнему будут доминировать в этих областях рынка, облегчая жизнь BI-визуализации и в 2024 году (отрывок).

Д. Машинное обучение

Машинное обучение — это ключевая функция, которая позволяет системам учиться на данных и прогнозировать результаты с помощью шаблонов. Сосредоточьтесь на этих темах:

• Обучение с учителем — например, линейная регрессия, деревья решений и случайные леса.
• Методы кластеризации: k-средние и иерархическая кластеризация — группировка похожих объектов.
• Ограничение традиционного машинного обучения. Масштаб, в котором генерируются данные, должен будет обрабатываться нейронными сетями и фреймворками, такими как TensorFlow или Keras, что делает глубокое обучение привлекательной областью для аспирантуры в 2024 году.

3. Структурированный путь обучения: пошаговое руководство

Пошаговый план Data Scientist 2024

• Шаг 1. Python и SQL (1–3 месяцы) и

Основы Python -> Перейдите к таким библиотекам, как Pandas и NumPy, для манипулирования данными. Кроме того, начните изучать SQL для управления запросами к базе данных.

• Шаг 2: Математика и статистика (3–4 месяцы)

Получите математическую основу, которая подкрепит ваши навыки в области науки о данных. Существует множество онлайн-ресурсов, таких как онлайн-академия или Coursera.com, а также EdX для изучения таких тем, как статистика и линейная алгебра вероятностей.

• Шаг 3. Обработка и исследование данных [5–6 месяцы)

Как очистить данные: с помощью Pandas Узнайте, как манипулировать данными с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn.

• ШАГ 4: Алгоритмы машинного обучения (7-9 месяцев)

Займитесь машинным обучением и изучите алгоритмы регрессии, классификации и кластеризации. Узнайте о компромиссах между смещениями, переоснащением и перекрестной проверкой. Упражняйтесь, используя реальные наборы данных или Kaggle, репозиторий машинного обучения UCI.

• Шаг 5: (Глубокое обучение и продвинутые темы; 10–12 месяцы)$

Если вы владеете основами машинного обучения, выберите глубокое обучение и нейронные сети. Затем изучите сверточные нейронные сети (CNN) для данных изображений и рекуррентные нейронные сети (RNN) для последовательных Rata. Изучите TensorFlow, а также TC Learn PyTorch и его друзей.

4. Проекты и практический опыт

Практические проекты — лучший способ практиковать свои навыки. Сосредоточиться на:

• Соревнования Kaggle: попрактикуйтесь в задачах машинного обучения. Напишите об этом, когда почувствуете себя достаточно хорошо!
• Сотрудничайте над проектами по науке о данных с открытым исходным кодом: проекты по науке о данных с открытым исходным кодом, чтобы применить свои навыки на практике.
• Личные проекты. Сделайте что-нибудь собственное, что отражает ваши интересы (например, анализ данных социальных сетей, создание системы рекомендаций…)

5. Мягкие навыки и знание предметной области

Гибкие навыки не менее важны (разработчик блокчейна и альткоинов ZeroConstructor.

• Коммуникация: самые великие идеи — ничто, если нетехнические заинтересованные стороны не могут их понять.
• Решение проблем: вам нужно уметь принимать трудные решения, если у вас есть запутанные данные или неоднозначные проблемы.
• Знание предметной области. Чем лучше вы знаете сферу бизнеса, в которой работаете (например, здравоохранение, финансы, маркетинг), это поможет интерпретировать полезную информацию из данных.

6. Будьте в курсе: тенденции в области науки о данных на 2024 год.

Наука о данных — это постоянно меняющаяся область. В 2024 году

• AutoML (автоматическое машинное обучение): примеры Google AutoML и H2O. Чтобы упростить этот процесс, ИИ теперь помогает создавать модели машинного обучения с меньшим ручным вмешательством.
• Edge AI: модели переносятся на периферийные устройства (например, наши сотовые телефоны), поэтому требуются навыки как сжатия моделей, так и их развертывания.
• Объяснимый ИИ (XAI). Какими бы сложными ни стали современные модели машинного обучения, стремление к прозрачности и интерпретируемости только росло. Это

Заключение

Все это должно привести вас к навыкам и уверенности, необходимым любому амбициозному специалисту по данным в 2024 году. Сначала освойте основные навыки, учитесь на практике на проектах и ​​будьте в курсе новых тенденций. Оставайтесь преданными и последовательными, и вы добьетесь цели. И станьте специалистом по данным!

Часто задаваемые вопросы