Дорожная карта науки о данных: углубленное руководство (2024 г.)

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 2023 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. .

Требуется специалист 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.

Что такое дорожная карта науки о данных?

Самый простой способ ответить на этот вопрос — сначала определить термин «дорожная карта». Дорожные карты — это стратегические планы, которые определяют цель или желаемый результат и содержат важные шаги или вехи, необходимые для ее достижения.

С другой стороны, наука о данных, согласно этой статье, это:

«…область, которая имеет дело с неструктурированными, структурированными и полуструктурированными данными. Он включает в себя такие практики, как очистка данных, подготовка данных, анализ данных и многое другое.

Наука о данных — это сочетание статистики, математики, программирования и решения проблем; сбор данных изобретательными способами; способность смотреть на вещи по-другому; а также деятельность по очистке, подготовке и согласованию данных».

Таким образом, дорожная карта науки о данных — это визуальное представление стратегического плана, призванного помочь начинающему ИТ-специалисту узнать и добиться успеха в области науки о данных.

Давайте внимательно посмотрим на эту дорожную карту для науки о данных. Чтобы начать свой путь в качестве специалиста по анализу данных, посетите наш учебный курс по науке о данных.

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.

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 2022 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

После того как 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.

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, ТМДБ, Твиттер 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.

Если вы хотите изучить область науки о данных от Аризоны до ведущих должностей в лучших компаниях по найму, а также востребованные навыки, чтобы стать экспертом по науке о данных, изучите нашу эксклюзивную страницу ресурсов о карьере в области науки о данных сегодня!

Тенденции в области науки о данных

Наука о данных — это развивающаяся область, и существуют различные тенденции, которые формируют будущее отрасли. Искусственный интеллект и машинное обучение продолжают оставаться в авангарде тенденций в области науки о данных. Они используются для автоматизации задач, разработки прогнозных моделей и улучшения процесса принятия решений. Большие данные также становятся все более важными: организации используют данные из широкого спектра источников, включая социальные сети, Интернет вещей (IoT) и датчики. Еще одной важной тенденцией является использование DataOps, которое предполагает интеграцию гибких методологий и инструментов автоматизации для оптимизации процесса управления данными. Наконец, все большее внимание уделяется этике и ответственному использованию данных, при этом повышенное внимание уделяется таким вопросам, как конфиденциальность, предвзятость и прозрачность. Поскольку сфера науки о данных продолжает развиваться, вполне вероятно, что мы увидим дальнейшие инновации в этих и других областях.

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 это книга: 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?

В соответствии с Стеклянная дверьУченые, 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!

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 практикующих специалистов со всего мира и практические лаборатории.

Часто задаваемые вопросы:

1. Какова карьера специалиста по данным?

Карьерный путь специалиста по данным обычно предполагает приобретение навыков в области анализа данных, статистики, машинного обучения и программирования, а также работу в отраслях, требующих анализа данных. Чтобы получить подробный карьерный путь, загрузите наше руководство по карьере в области науки о данных сегодня.

2. Могу ли я изучить науку о данных самостоятельно?

Да, вы можете изучать науку о данных самостоятельно с помощью наших онлайн-ресурсов и курсов.