2024 年資料科學路線圖：掌握資料科學的綜合指南

數據科學已成為數位方法中最有前途的領域之一。正確設計的學習路徑可能是勉強應付和掌握所有所需技能的區別，特別是當它在多個行業中變得越來越重要時。當我們閱讀這一系列文章時，這份 2024 年資料科學路線圖將幫助您認識到這一點，方法是馴服多樣性、感知真理來源並擴展深度和廣度。

1.了解數據科學的基礎知識

在討論複雜性之前，讓我們先了解基本概念 -

• 什麼是數據科學？

數據科學正在分析和提供數據以支援決策。這可以透過統計學、機器學習和電腦科學實踐來實現。

• 2024 年資料科學的意義

隨著數據持續呈指數級增長，企業需要加強努力，採用最佳策略來管理此類數據。數據科學全面改變了各個行業，從醫療保健、金融到行銷製造。

2. 2024年資料科學的基本技能

在開始擔任資料科學家之前，您必須掌握以下基本技能，以便在該領域打下堅實的基礎，具體如下：

A. 程式設計技巧

作為資料科學家，您必須精通用於操作和分析資料的程式設計。最受歡迎的兩種語言是

• Python

出色的函式庫、NumPy、Scikit-learn 和 TensorFlow 使其成為資料科學最受歡迎的語言。由於其簡單性和可讀性，Python 在其他語言中是一個很好的起點。

• 右

R – R是一種統計計算語言產品，允許使用者設計自己的資料視覺化工具和計算進行分析。

B. 數學和統計學

在線性代數、機率與統計方面有很強的背景，可以發展模型並解釋資料見解，我牢記基本概念；機率分佈、假設檢定和統計顯著性。

C. 資料清理與操作

資料整理—任何資料科學家的核心。

• Pandas (Python)：一旦掌握了 pandas，就可以輕鬆清理、操作和分析資料集
• SQL代表結構化查詢語言，它用於管理關係資料庫。當您必須處理太大並儲存在資料庫中的資料集時，SQL 就非常重要。

D. 數據視覺化

透過資料視覺化，您可以有效地展示您的研究成果。 Matplotlib、Seaborn for pythonPanels for PythonTableauVisualizations 凌亂的資訊視覺化工具（例如 MatplotLib）仍將在這些市場領域佔據主導地位，以在 2024 年緩解視覺化體驗 BI 的生命週期（分段）

E. 機器學習

機器學習是一項關鍵功能，使系統能夠從資料中學習並透過模式預測結果。重點關注這些主題：

• 監督學習－例如線性迴歸、決策樹和隨機森林。
• 聚類技術：k-means 和層次聚類－將相似的物件進行分組。
• 傳統機器學習的限制：資料生成的規模需要由 TensorFlow 或 Keras 等神經網路和框架來處理，這使得深度學習成為 2024 年研究生學習的一個有吸引力的領域。

3. 結構化學習路徑：逐步指南

資料科學家 2024 年分步計劃

• 第 1 步：Python 和 SQL（第 1-3 個月）&

Python 基礎 -> 轉向 Pandas 和 NumPy 等函式庫進行資料操作。另外，開始學習 SQL 來管理資料庫查詢。

• 第 2 步：數學和統計學（第 3-4 個月）

獲得數學基礎來鞏固您的數據科學技能。有許多線上資源，例如線上 Academy 或 Coursera.com 以及 EdX，可用於學習統計和機率線性代數等主題。

• 第 3 步：資料整理與探索 [第 5-6 月）

如何清理資料：使用 Pandas 了解如何使用 Matplotlib 和 Seaborn 函式庫操作資料。

• 第 4 步：機器學習演算法（第 7-9 個月）

進入機器學習領域，學習迴歸、分類和聚類演算法。了解偏差-方差權衡、過度擬合和交叉驗證。使用實際資料集或 Kaggle、UCI 機器學習儲存庫進行練習。

• 第 5 步：（深度學習和高級主題；10-12 月）$

如果您精通機器學習的基礎知識，那麼就選擇深度學習和神經網路。接下來，研究用於影像資料的捲積神經網路 (CNN) 和用於順序 Rata 的循環神經網路 (RNN) Learn TensorFlow 以及 TC Learn PyTorch 及其朋友

四、專案及實務經驗

實踐項目是練習技能的最佳方式。重點關注：

• Kaggle 競賽：機器學習挑戰練習。當你覺得夠好的時候就寫下來吧！
• 合作進行開源資料科學專案：資料科學開源項目，將您的技能付諸實現。
• 個人專案－做一些反映你興趣的自己的專案（例如分析社群媒體數據、建立推薦系統…）

5. 軟技能與領域知識

軟技能同樣重要（區塊鏈和山寨幣開發人員 ZeroConstructor。

• 溝通：如果非技術利害關係人無法理解，那麼再偉大的見解也毫無意義。
• 解決問題：如果您有混亂的數據或模糊的問題，您需要能夠做出艱難的決定。
• 領域知識：您對所從事的業務領域（例如醫療保健、金融、行銷）了解得越多，將有助於從數據中解釋富有洞察力的資訊。

6. 保持更新：2024 年資料科學趨勢

數據科學是一個不斷變化的領域。 2024年

• AutoML（自動機器學習）：範例 Google AutoML 和 H2O。為了簡化流程，人工智慧現在正在幫助建立機器學習模型，減少人工幹預。
• 邊緣人工智慧：模型被轉移到邊緣設備（例如我們的手機），因此需要模型壓縮和部署技能。
• 可解釋的人工智慧 (XAI) — 儘管當今的機器學習模型變得越來越複雜，但對透明度和可解釋性的渴望卻與日俱增。它

結論

所有這些應該會讓您在 2024 年獲得任何有抱負的資料科學家所需的技能和信心。首先學習核心技能，透過專案實踐進行學習並跟上新興趨勢。保持專注和始終如一，你就會到達那裡。並成為數據科學家！

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