Дорожная карта науки о данных: навыки, инструменты и направления

Наука о данных — это солидная, быстро развивающаяся область с множеством неиспользованных потенциалов. Отчет LinkedIn о новых вакансиях показывает, что рынок, как ожидается, значительно вырастет в течение семи лет, начиная с От $37,9 млрд в 2019 году до $230,80 млрд к 2026 году. Следовательно, начинающим ИТ-специалистам, заинтересованным в долгосрочной карьере, следует рассмотреть науку о данных как свою точку приземления. Однако изучение новой дисциплины может оказаться непростой задачей. Эту трудность можно смягчить, создав и реализовав четкий образовательный план, другими словами, дорожную карту.

В этой статье представлена ​​вся информация, необходимая для создания дорожной карты по науке о данных на 2025 год. Мы объясним, что такое дорожная карта по науке о данных, различные компоненты и этапы дорожной карты по науке о данных, отслеживаем ваш прогресс в дорожной карте по науке о данных и другие соответствующие ресурсы. .

Важность специалиста по данным

Потребность в науке о данных и, по сути, в овладении навыками науки о данных становится все более важной в современном мире из-за огромного количества данных, генерируемых предприятиями, организациями и отдельными людьми. Наука о данных предоставляет инструменты и методы для извлечения значимой информации из этих данных, позволяя принимать обоснованные решения, и стала важной для бизнеса, чтобы получить конкурентное преимущество и улучшить свою деятельность. Он также играет решающую роль в решении некоторых наиболее острых мировых проблем, таких как здравоохранение, изменение климата и социальное неравенство. Короче говоря, потребность в науке о данных жизненно важна в современном мире, управляемом данными, для раскрытия потенциала данных и принятия обоснованных решений.

Наука о данных — это междисциплинарная область, которая опирается на различные инструменты и методы для извлечения информации из данных, в том числе:

1. Языки программирования: Python, R и SQL.
2. Библиотеки машинного обучения: TensorFlow, Keras и Scikit-learn.
3. Инструменты визуализации данных: инструменты визуализации, такие как Tableau, Power BI и Matplotlib.
4. Системы хранения и управления данными: такие базы данных, как MySQL, MongoDB и PostgreSQL.
5. Платформы облачных вычислений: AWS, Azure и Google Cloud Platform.

Дорожная карта науки о данных

1. Изучение программирования или разработки программного обеспечения

Когда вы начинаете свой путь в области науки о данных, у вас должен быть прочный фундамент. Область науки о данных требует навыков и опыта в разработке программного обеспечения или программировании. Вам следует изучить как минимум один язык программирования, например Python, SQL, Scala, Java или R.

Программирование тем для включения

Ученые, работающие с данными, должны изучить общие структуры данных (например, словари, типы данных, списки, наборы, кортежи), алгоритмы поиска и сортировки, логику, поток управления, функции записи, объектно-ориентированное программирование и способы работы с внешними библиотеками.

Кроме того, начинающие специалисты по данным должны быть знакомы с использованием Git и элементов, связанных с GitHub, таких как терминалы и контроль версий.

Наконец, специалисты по данным должны быть знакомы со сценариями SQL.

Читайте также: Как стать специалистом по данным в 2025 году?

Изучение Git и GitHub

Существует множество ресурсов для изучения Git и GitHub. Например, ознакомьтесь с руководством по Git здесь или пройдите обучение Git и GitHub здесь.

Решение проблем и построение проекта

Как только вы освоите функциональные знания вышеперечисленных концепций, примените свои новые знания, занимаясь строительными проектами, такими как написание сценариев Python, выполняющих извлечение данных, или создание простого веб-приложения, которое блокирует нежелательные веб-сайты. Вы также можете прочитать эту статью, чтобы узнать больше о решении проблем.

2. Изучение сбора и очистки данных

Специалистам по данным часто приходится находить достаточно ценные данные, которые решают проблемы. Они собирают эти данные из множества различных источников, включая API, базы данных, общедоступные репозитории данных и даже парсинг, если сайт это позволяет.

Однако данные, собранные из этих источников, редко готовы к использованию. Вместо этого его необходимо очистить и отформатировать перед использованием, используя такие инструменты, как многомерный массив, манипуляции с фреймами данных или научные и описательные вычисления. Ученые, работающие с данными, обычно используют такие библиотеки, как Pandas и NumPy, чтобы превратить информацию из необработанных, неформатированных данных в данные, готовые к анализу.

Избранные проекты по сбору данных

Практика ведет к совершенству, поэтому попробуйте выбрать общедоступный набор данныхразработайте набор вопросов, связанных с предметной областью набора данных, а затем потренируйтесь в обработке данных с помощью Pandas или NumPy, чтобы получить ответы.

Альтернативно, соберите данные с веб-сайта или API (например, quandl, ТМДБTwitter API), который позволяет публично использовать и преобразовывать информацию, хранящуюся из разных источников, в агрегированную таблицу или файл базы данных.

Подробнее: Хорхе Марио Гусман Олайя, энтузиаст данных, любит оставаться на вершине области данных, постоянно повышая квалификацию. Поклонница Simplilearn, Олайя уже прошла с нами более 5 курсов, последний из которых — курс по науке о данных с сертификацией R. Прочтите о его карьерном пути и обо всех курсах, которые он прошел вместе с нами, в его обзоре Data Science Simplilearn Review.

Как вы можете научиться деловой хватке, исследовательскому анализу данных и рассказыванию историй

Пришло время перейти к следующему этапу вашей дорожной карты по науке о данных: анализу данных и рассказыванию историй. Аналитики данных, которые тесно связаны с учеными, занимающимися данными, извлекают ценную информацию из данных, а затем передают свои выводы руководству в простых для понимания терминах и визуализациях.

Что касается рассказывания историй, вышеперечисленные обязанности требуют навыков визуализации данных (построение графиков данных с использованием таких библиотек, какplotly или seaborn) и сильных коммуникативных навыков. Кроме того, вам следует научиться:

• Деловая хватка: практикуйтесь задавать вопросы, нацеленные на бизнес-показатели. Кроме того, попрактикуйтесь в написании кратких и понятных отчетов, блогов и презентаций, посвященных бизнесу.
• Разработка информационных панелей: этот предмет предполагает использование Excel или специализированных инструментов, таких как Power BI и Tableau, для создания информационных панелей, которые обобщают или агрегируют данные, которые помогают руководству принимать обоснованные и действенные решения.
• Исследовательский анализ данных. Эти знания охватывают определение вопросов, форматирование, фильтрацию, обработку пропущенных значений, выбросов, а также одномерный и многомерный анализ.

Проект анализа данных

Проведите исследовательский анализ наборов данных о фильмах и разработайте формулу для создания прибыльных фильмов, используя данные прошлых переписей населения или финансовых/медицинских/демографических баз данных.

Карьера в области науки о данных

Наука о данных предлагает многообещающие возможности для карьеры с высоким спросом на специалистов, обладающих навыками анализа данных, машинного обучения и статистики. Ожидается, что с учетом исчерпывающего объема генерируемых данных перспективы карьерного роста для специалистов по данным будут расти, открывая возможности в ряде отраслей, включая здравоохранение, финансы и технологии.

Как вы можете узнать о прикладной статистике и математике

Статистические методы являются неотъемлемой частью науки о данных, где большинство интервью по науке о данных сосредоточены на умозаключениях и описательной статистике. Математика и статистика облегчают путь к лучшему пониманию того, как работают алгоритмы.

Поэтому на этом этапе вашей дорожной карты по науке о данных вам следует сосредоточиться на освоении следующего:

• Описательная статистика. Узнайте об оценках местоположения (среднее, медиана, мода, усеченная статистика и взвешенная статистика), а также об изменчивости, используемой для описания данных.
• Инференциальная статистика. Эта форма статистики включает в себя определение бизнес-показателей, A/B-тестов, разработку тестов гипотез, а также анализ собранных данных и результатов экспериментов с использованием доверительных интервалов, значений p и альфа-значений.
• Линейная алгебра и одно- и многомерное исчисление. Эти предметы помогут вам лучше понять градиент, функции потерь и оптимизаторы, используемые в машинном обучении.

Идеи статистических проектов

Проанализируйте такие цифры, как цены на акции или стоимость криптовалюты, а затем сформулируйте гипотезу на основе средней доходности или другого показателя по вашему выбору. Наконец, используйте критические значения, чтобы определить, можете ли вы отвергнуть нулевую гипотезу.

Разрабатывайте и проводите небольшие эксперименты со своими коллегами, предлагая им отвечать на вопросы, взаимодействовать с приложением или отвечать. Затем примените статистические методы к данным, как только вы соберете значительную сумму за определенный период.

Подведем итоги, узнав о машинном обучении и искусственном интеллекте

Когда вы приближаетесь к концу своей дорожной карты по науке о данных, пришло время завершить свое путешествие, узнав о двух областях, которые в значительной степени зависят от науки о данных: искусственном интеллекте и машинном обучении. Эти темы делятся на три категории:

• Обучение с подкреплением. Эта дисциплина помогает вам создавать системы самовознаграждения. Если вы хотите понять обучение с подкреплением, узнайте, как оптимизировать вознаграждения, создавать Deep Q-сети и использовать библиотеку TF-Agents, и это лишь некоторые из них.
• Обучение под учителем: эта дисциплина охватывает проблемы регрессии и классификации. Было бы полезно, если бы вы изучили простую линейную регрессию, логистическую регрессию, множественную регрессию, KNN, полиномиальную регрессию, наивный Байес, древовидные модели и ансамблевые модели. Завершите обучение, изучив показатели оценки.
• Обучение без учителя. Обучение без учителя включает в себя такие приложения, как кластеризация и уменьшение размерности. Углубитесь в иерархическую кластеризацию, кластеризацию K-средних, PCA и гауссовы смеси.

Ресурсы, которые научат вас машинному обучению

Существует множество идеальных ресурсов, которые могут научить вас машинному обучению. Подумайте о том, чтобы взять эту книгу: Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow, 2-е издание.

Или, если вы хотите получить качественное интенсивное обучение, посетите учебный курс по машинному обучению Калифорнийского технологического института. В этом учебном лагере по искусственному интеллекту и машинному обучению изучаются статистика, Python, машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка и обучение с учителем.

Отслеживайте свой процесс обучения

Если вы беретесь за долгосрочный проект, например изучение науки о данных, у вас должны быть средства отслеживания вашего прогресса. Таким образом, вы будете знать, что уже рассмотрели, предотвращая ненужную избыточность, и сможете лучше визуализировать, что вам нужно делать дальше.

Вот трекер обучения вы можете использовать для отслеживания своего прогресса и поддержания организованности.

Хотите узнать больше о науке о данных?

По данным Glassdoor, ученые, работающие с данными, зарабатывают в среднем 120 256 долларов в год. Миру нужно больше ученых, занимающихся данными, и он готов предложить привлекательные стимулы и стабильную, надежную карьеру. Если это похоже на вашу профессию, попробуйте Simplilearn и сделайте первые несколько шагов к новой карьере. Посетите Simplilearn сегодня!

Лучшие курсы по науке о данных

1. Магистр Data Scientist

Курс Data Scientist, предлагаемый Simplilearn, предназначен для комплексного обучения науке о данных и аналитике. Эта программа охватывает такие важные навыки, как анализ данных, машинное обучение, визуализация данных и программирование на Python и R. Участники будут участвовать в реальных проектах и ​​тематических исследованиях, улучшая свое практическое понимание этой области. Этот курс идеально подходит для начинающих специалистов по обработке данных, которые ищут глубокие знания и передовые знания, чтобы преуспеть в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение и технологии.

2. Последипломная программа в области науки о данных

Программа последипломного образования в области науки о данных, проводимая Simplilearn в сотрудничестве с Университетом Пердью и IBM, представляет собой строгий учебный курс, предназначенный для ускорения карьеры в области науки о данных. Эта программа охватывает различные темы, включая статистику, машинное обучение, визуализацию данных и анализ больших данных. Участники получат пользу от практических лабораторий, отраслевых проектов и экспертного наставничества. Учебная программа разработана таким образом, чтобы обеспечить практический опыт и навыки, необходимые для решения реальных задач, связанных с данными, что делает выпускников высококонкурентными на рынке труда.

3. Профессиональный сертификационный курс в области науки о данных

Профессиональный сертификационный курс по науке о данных от Simplilearn, проводимый в партнерстве с IIT Kanpur, предлагает углубленное обучение принципам и практикам науки о данных. В этом курсе рассматриваются такие важные темы, как обработка данных, машинное обучение, статистическое моделирование и программирование на Python. Он включает в себя виртуальные занятия в реальном времени, практические задания и отраслевые проекты, позволяющие участникам получить практический опыт. Эта сертификация идеально подходит для профессионалов, стремящихся улучшить свои навыки в области науки о данных и реализовать расширенные возможности карьерного роста.

Заключение

Наука о данных стала неотъемлемой частью современной ИТ-среды, влияя на все: от интеллектуального анализа данных до машинного обучения. Если вы хотите начать карьеру в области науки о данных, в Simplilearn есть все необходимое, чтобы облегчить ваше путешествие по дорожной карте науки о данных.

Учебный курс по науке о данных Caltech CTME Simplilearn, проводимый в партнерстве с IBM, включает мастер-классы выдающихся преподавателей Калифорнийского технологического института и экспертов IBM, а также включает эксклюзивные хакатоны и сессии Ask Me Anything, проводимые IBM.

Программа охватывает жизненно важные темы науки о данных, такие как программирование на Python, программирование на R, машинное обучение, глубокое обучение и инструменты визуализации данных с помощью интерактивной модели обучения, которая включает в себя живые занятия со стороны мировых практиков и практические лаборатории.

Часто задаваемые вопросы

1. Достаточно ли 3 месяцев для науки о данных?

Трех месяцев может быть достаточно, чтобы изучить основы науки о данных, включая фундаментальные концепции статистики, программирования (особенно Python) и вводного машинного обучения. Однако освоение науки о данных обычно требует больше времени, включая обширную практику и реальный опыт. Короткие интенсивные учебные курсы могут обеспечить хороший старт, но дальнейшее обучение и работа над проектами имеют важное значение.

2. Каковы лучшие ресурсы для изучения науки о данных?

Лучшие ресурсы для изучения науки о данных включают онлайн-платформы, такие как Coursera, edX и Simplilearn; такие книги, как «Python для анализа данных» Уэса МакКинни; и такие сайты, как Kaggle, для практической практики. Кроме того, ценную информацию можно найти в учебных пособиях от DataCamp, на каналах YouTube, таких как StatQuest, и в блогах, таких как Towards Data Science.

3. Сколько времени нужно, чтобы стать специалистом по данным?

Чтобы стать специалистом по данным, обычно требуется от шести месяцев до двух лет, в зависимости от предварительных знаний и глубины обучения. Это включает в себя прохождение соответствующих курсов, получение практического опыта посредством проектов или стажировок, а также развитие навыков в таких ключевых областях, как статистика, программирование и машинное обучение.

4. Какие навыки наиболее востребованы для специалистов по данным?

Наиболее востребованные навыки для специалистов по данным включают знание языков программирования (Python, R), знание алгоритмов машинного обучения, статистического анализа, инструментов визуализации данных (Tableau, Power BI) и знание технологий больших данных (Hadoop, Spark). . Сильные аналитические способности и способности к решению проблем также имеют решающее значение.

5. Как перейти от другой карьеры к науке о данных?

Переход к науке о данных из другой карьеры предполагает получение базовых знаний на курсах или учебных курсах, создание портфолио проектов и использование передаваемых навыков, таких как аналитическое мышление и опыт в предметной области. Общение, посещение отраслевых мероприятий и поиск наставничества также могут помочь облегчить переход.

6. Важен ли Python DSA для науки о данных?

Да, структуры данных и алгоритмы Python (DSA) необходимы для науки о данных. Понимание DSA помогает оптимизировать код, эффективно управлять большими наборами данных и решать сложные проблемы. Владение Python DSA расширяет возможности специалиста по обработке данных реализовывать эффективные алгоритмы манипулирования данными и машинного обучения.