แผนงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลปี 2024: คู่มือที่ครอบคลุมสำหรับการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้กลายเป็นหนึ่งในโดเมนที่มีแนวโน้มมากที่สุดในแนวทางดิจิทัล เส้นทางการเรียนรู้ที่มีการออกแบบอย่างเหมาะสมสามารถสร้างความแตกต่างระหว่างการผ่านมาและการฝึกฝนทักษะที่จำเป็นทั้งหมด โดยเฉพาะอย่างยิ่งในขณะที่เส้นทางการเรียนรู้ยังคงมีความสำคัญมากขึ้นในหลายอุตสาหกรรม แผนงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลปี 2024 นี้จะช่วยให้คุณตระหนักว่าด้วยการควบคุมความหลากหลาย สัมผัสแหล่งที่มาของความจริง และขยายทั้งเชิงลึกและความกว้างในขณะที่เราศึกษาโพสต์ชุดนี้

1. ทำความเข้าใจพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ให้เราเข้าใจแนวคิดพื้นฐานก่อนจะเข้าสู่ความซับซ้อน-

• วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

Data Science กำลังวิเคราะห์และจัดหาข้อมูลเพื่อให้สามารถตัดสินใจได้ ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้สถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และหลักปฏิบัติด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์

• ความสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูลในปี 2567

เนื่องจากข้อมูลยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ธุรกิจจึงจำเป็นต้องเสริมสร้างความพยายามด้วยกลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุดในการจัดการข้อมูลดังกล่าว วิทยาศาสตร์ข้อมูลเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมทั่วทุกด้าน ตั้งแต่การดูแลสุขภาพ การเงิน ไปจนถึงการผลิตทางการตลาด

2. ทักษะที่จำเป็นสำหรับ Data Science ในปี 2024

ก่อนที่คุณจะเริ่มทำงานเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณต้องเชี่ยวชาญทักษะที่จำเป็นต่อไปนี้เพื่อให้มีรากฐานที่มั่นคงในสาขานี้ ซึ่งมีดังต่อไปนี้:

ก. ทักษะการเขียนโปรแกรม

ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณต้องมีความเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรมเพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล สองภาษายอดนิยมในแง่ของความนิยมคือ

• หลาม

ไลบรารีชั้นยอด เช่น NumPy, Scikit-learn และ TensorFlow ทำให้เป็นภาษาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับ Data Science Python เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีเยี่ยมในภาษาอื่นเนื่องจากความเรียบง่ายและอ่านง่าย

• ร

R – R คือผลิตภัณฑ์ภาษาคอมพิวเตอร์ทางสถิติที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถออกแบบเครื่องมือการแสดงภาพข้อมูลและการคำนวณเพื่อการวิเคราะห์

ข. คณิตศาสตร์และสถิติ

พื้นหลังที่แข็งแกร่งในพีชคณิตเชิงเส้น ความน่าจะเป็นและสถิติเพื่อพัฒนาแบบจำลองและตีความข้อมูลเชิงลึกที่ฉันมีอยู่ในใจแนวคิดพื้นฐาน การแจกแจงความน่าจะเป็น การทดสอบสมมติฐาน และนัยสำคัญทางสถิติ

C. การทำความสะอาดและการจัดการข้อมูล

การถกเถียงเรื่องข้อมูล - หัวใจสำคัญของ Data Scientist

• Pandas (Python): การทำความสะอาด จัดการ และวิเคราะห์ชุดข้อมูลอย่างง่ายดายเมื่อคุณเชี่ยวชาญแพนด้าแล้ว
• SQL ย่อมาจาก Structured Query Language และใช้ในการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ SQL มีความสำคัญเมื่อคุณต้องทำงานกับชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่เกินไปและจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล

D. การแสดงข้อมูล

ด้วยการแสดงภาพข้อมูล คุณสามารถนำเสนอผลการวิจัยได้อย่างมีประสิทธิภาพ Matplotlib, Seaborn สำหรับ pythonPanels สำหรับ PythonTableauVisualizations เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่ยุ่งเหยิง เช่น MatplotLib จะยังคงครองตลาดเหล่านี้ เพื่อลดอายุการใช้งานของประสบการณ์การแสดงภาพ BI ในปี 2024 เช่นกัน (seg.)

จ. การเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นฟังก์ชันหลักที่ช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและคาดการณ์ผลลัพธ์ผ่านรูปแบบได้ มุ่งเน้นไปที่หัวข้อเหล่านี้:

• การเรียนรู้แบบมีผู้สอน เช่น การถดถอยเชิงเส้น แผนผังการตัดสินใจ และฟอเรสต์แบบสุ่ม
• เทคนิคการจัดกลุ่ม: เคมีนและการจัดกลุ่มแบบลำดับชั้น — การจัดกลุ่มวัตถุที่คล้ายกัน
• ข้อจำกัดของการเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิม: ขนาดข้อมูลที่สร้างขึ้นจะต้องได้รับการจัดการโดยโครงข่ายประสาทเทียมและเฟรมเวิร์ก เช่น TensorFlow หรือ Keras ทำให้การเรียนรู้เชิงลึกเป็นพื้นที่ที่น่าสนใจสำหรับการศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาในปี 2567

3. เส้นทางการเรียนรู้ที่มีโครงสร้าง: คำแนะนำทีละขั้นตอน

แผนทีละขั้นตอนสำหรับ Data Scientist ปี 2024

• ขั้นตอนที่ 1: Python และ SQL (เดือน 1-3) &

Python Basics -> ย้ายไปยังไลบรารีเช่น Pandas และ NumPy สำหรับการจัดการข้อมูล เริ่มเรียนรู้ SQL เพื่อจัดการการสืบค้นฐานข้อมูลของคุณ

• ขั้นตอนที่ 2: คณิตศาสตร์และสถิติ (เดือน 3–4)

รับพื้นฐานทางคณิตศาสตร์เพื่อเสริมทักษะวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ มีแหล่งข้อมูลออนไลน์มากมาย เช่น Academy ออนไลน์หรือ Coursera.com และ EdX สำหรับศึกษาหัวข้อต่างๆ เช่น สถิติและพีชคณิตเชิงเส้นความน่าจะเป็น

• ขั้นตอนที่ 3: การถกเถียงและสำรวจข้อมูล [เดือนที่ 5–6)

วิธีทำความสะอาดข้อมูล: ด้วย Pandas เรียนรู้วิธีจัดการข้อมูลด้วยไลบรารี Matplotlib และ Seaborn

• ขั้นตอนที่ 4: อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง (เดือนที่ 7-9)

เข้าสู่การเรียนรู้ของเครื่อง และเรียนรู้การถดถอย การจัดหมวดหมู่ และอัลกอริธึมการจัดกลุ่ม เรียนรู้เกี่ยวกับการแลกเปลี่ยนความแปรปรวนอคติ การปรับมากเกินไป และการตรวจสอบข้าม ออกกำลังกายโดยใช้ชุดข้อมูลจริงหรือ Kaggle, UCI Machine Learning Repository

• ขั้นตอนที่ 5: (การเรียนรู้เชิงลึกและหัวข้อขั้นสูง เดือน-10–12)$

หากคุณมีความเชี่ยวชาญเกี่ยวกับพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง ให้ลองใช้การเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียม ถัดไป ศึกษา Convolutional Neural Networks (CNN) สำหรับข้อมูลภาพ และ Recurrent Neural Networks (RNN) สำหรับ Rata แบบต่อเนื่อง เรียนรู้ TensorFlow รวมถึง TC Learn PyTorch และเพื่อนๆ

4. โครงการและประสบการณ์ปฏิบัติ

การลงมือปฏิบัติจริงเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการฝึกฝนทักษะของคุณ มุ่งเน้นไปที่:

• การแข่งขัน Kaggle: ฝึกฝนความท้าทายด้านการเรียนรู้ของเครื่อง เขียนเกี่ยวกับเรื่องนี้เมื่อคุณรู้สึกดีพอ!
• ทำงานร่วมกันในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลโอเพ่นซอร์ส: โครงการโอเพ่นซอร์สวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อนำทักษะของคุณไปปฏิบัติจริง
• โครงการส่วนบุคคล — ทำโครงการของคุณเองที่สะท้อนความสนใจของคุณ (เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลโซเชียลมีเดีย การสร้างระบบการแนะนำ...)

5. ทักษะทางอารมณ์และความรู้โดเมน

ทักษะทางอารมณ์มีความสำคัญพอๆ กัน (ZeroConstructor ผู้พัฒนา Blockchain และ Altcoin

• การสื่อสาร: ข้อมูลเชิงลึกที่ยิ่งใหญ่ที่สุดจะไม่มีความหมายเลยหากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคไม่สามารถเข้าใจได้
• การแก้ปัญหา: คุณต้องสามารถตัดสินใจได้ยากหากคุณมีข้อมูลที่ยุ่งเหยิงหรือปัญหาที่ไม่ชัดเจน
• ความรู้ด้านโดเมน: ยิ่งคุณรู้จักโดเมนธุรกิจที่คุณทำงานอยู่ดีเพียงใด (เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน การตลาด) ก็จะช่วยตีความข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลได้

6. อัพเดทอยู่เสมอ: แนวโน้มด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลในปี 2024

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ในปี 2567

• AutoML (การเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ): ตัวอย่าง Google AutoML และ H2O เพื่อปรับปรุงกระบวนการให้ดีขึ้น ขณะนี้ AI กำลังช่วยสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยมีคนเข้ามาแทรกแซงน้อยลง
• Edge AI: โมเดลถูกย้ายไปยังอุปกรณ์ Edge (เช่น โทรศัพท์มือถือของเรา) ดังนั้นจึงต้องใช้ทั้งทักษะการบีบอัดโมเดลและการปรับใช้
• AI ที่อธิบายได้ (XAI) — แม้ว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในปัจจุบันจะมีความซับซ้อนมากขึ้น ความต้องการความโปร่งใสและความสามารถในการตีความก็เพิ่มมากขึ้นเท่านั้น มัน

บทสรุป

ทั้งหมดนี้จะนำคุณไปสู่ทักษะและความมั่นใจที่ต้องการโดยนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่มีความมุ่งมั่นในปี 2024 เรียนรู้ทักษะหลักก่อน เรียนรู้ผ่านการฝึกฝนในโครงการ และติดตามแนวโน้มใหม่ๆ อยู่เสมอ มุ่งมั่นและสม่ำเสมอ แล้วคุณจะไปถึงจุดนั้น และมาเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล!

คำถามที่พบบ่อย