2024 年数据科学路线图：掌握数据科学的综合指南

数据科学已成为数字方法中最有前途的领域之一。正确设计的学习路径可能是勉强应付和掌握所有所需技能的区别，特别是当它在多个行业中变得越来越重要时。在我们阅读这一系列文章时，这份 2024 年数据科学路线图将帮助您认识到这一点，方法是驯服多样性、感知真理来源并扩展深度和广度。

1.了解数据科学的基础知识

在讨论复杂性之前，让我们首先了解基本概念 -

• 什么是数据科学？

数据科学正在分析和提供数据以支持决策。这可以通过统计学、机器学习和计算机科学实践来实现。

• 2024 年数据科学的意义

随着数据持续呈指数级增长，企业需要加强努力，采用最佳策略来管理此类数据。数据科学全面改变了各个行业，从医疗保健、金融到营销制造。

2. 2024年数据科学的基本技能

在开始担任数据科学家之前，您必须掌握以下基本技能，以便在该领域打下坚实的基础，具体如下：

A. 编程技巧

作为一名数据科学家，您必须精通用于操作和分析数据的编程。最受欢迎的两种语言是

• Python

出色的库、NumPy、Scikit-learn 和 TensorFlow 使其成为数据科学最受欢迎的语言。由于其简单性和可读性，Python 在其他语言中是一个很好的起点。

• 右

R – R是一种统计计算语言产品，允许用户设计自己的数据可视化工具和计算进行分析。

B. 数学和统计学

在线性代数、概率与统计方面有很强的背景，可以开发模型并解释数据见解，我牢记基本概念；概率分布、假设检验和统计显着性。

C. 数据清理和操作

数据整理——任何数据科学家的核心。

• Pandas (Python)：一旦掌握了 pandas，就可以轻松清理、操作和分析数据集
• SQL代表结构化查询语言，它用于管理关系数据库。当您必须处理太大并存储在数据库中的数据集时，SQL 非常重要。

D. 数据可视化

通过数据可视化，您可以有效地展示您的研究成果。 Matplotlib、Seaborn for pythonPanels for PythonTableauVisualizations 凌乱的信息可视化工具（例如 MatplotLib）仍将在这些市场领域占据主导地位，以在 2024 年缓解可视化体验 BI 的生命周期（分段）

E. 机器学习

机器学习是一项关键功能，使系统能够从数据中学习并通过模式预测结果。重点关注这些主题：

• 监督学习——例如线性回归、决策树和随机森林。
• 聚类技术：k-means 和层次聚类——对相似的对象进行分组。
• 传统机器学习的局限性：数据生成的规模需要由 TensorFlow 或 Keras 等神经网络和框架来处理，这使得深度学习成为 2024 年研究生学习的一个有吸引力的领域。

3. 结构化学习路径：分步指南

数据科学家 2024 年分步计划

• 第 1 步：Python 和 SQL（第 1-3 个月）&

Python 基础知识 -> 转向 Pandas 和 NumPy 等库进行数据操作。另外，开始学习 SQL 来管理数据库查询。

• 第 2 步：数学和统计学（第 3-4 个月）

获得数学基础来巩固您的数据科学技能。有许多在线资源，例如在线 Academy 或 Coursera.com 以及 EdX，可用于学习统计和概率线性代数等主题。

• 第 3 步：数据整理和探索 [第 5-6 月）

如何清理数据：使用 Pandas 了解如何使用 Matplotlib 和 Seaborn 库操作数据。

• 第 4 步：机器学习算法（第 7-9 个月）

进入机器学习领域，学习回归、分类和聚类算法。了解偏差-方差权衡、过度拟合和交叉验证。使用实际数据集或 Kaggle、UCI 机器学习存储库进行练习。

• 第 5 步：（深度学习和高级主题；10-12 月）$

如果您精通机器学习的基础知识，那么就选择深度学习和神经网络。接下来，研究用于图像数据的卷积神经网络 (CNN) 和用于顺序 Rata 的循环神经网络 (RNN) Learn TensorFlow 以及 TC Learn PyTorch 及其朋友

四、项目及实践经验

实践项目是练习技能的最佳方式。重点关注：

• Kaggle 竞赛：机器学习挑战练习。当你感觉足够好的时候就写下来吧！
• 合作开展开源数据科学项目：数据科学开源项目，将您的技能付诸实践。
• 个人项目——做一些反映你兴趣的自己的项目（例如分析社交媒体数据、建立推荐系统……）

5. 软技能和领域知识

软技能同样重要（区块链和山寨币开发人员 ZeroConstructor。

• 沟通：如果非技术利益相关者无法理解，那么再伟大的见解也毫无意义。
• 解决问题：如果您有混乱的数据或模糊的问题，您需要能够做出艰难的决定。
• 领域知识：您对所从事的业务领域（例如医疗保健、金融、营销）了解得越多，将有助于从数据中解释富有洞察力的信息。

6. 保持更新：2024 年数据科学趋势

数据科学是一个不断变化的领域。 2024年

• AutoML（自动机器学习）：示例 Google AutoML 和 H2O。为了简化流程，人工智能现在正在帮助构建机器学习模型，减少人工干预。
• 边缘人工智能：模型被转移到边缘设备（例如我们的手机），因此需要模型压缩和部署技能。
• 可解释的人工智能 (XAI) — 尽管当今的机器学习模型变得越来越复杂，但对透明度和可解释性的渴望却与日俱增。它

结论

所有这些应该会让您在 2024 年获得任何有抱负的数据科学家所需的技能和信心。首先学习核心技能，通过项目实践进行学习并紧跟新兴趋势。保持专注和始终如一，你就会到达那里。并成为一名数据科学家！

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