Практика навыков обработки данных в рамках бюджета

Мои студенты часто спрашивают меня, как они могут практиковать свои навыки в области науки о данных, не тратя слишком много денег. Не у всех есть средства на дорогостоящее оборудование или программное обеспечение. Хотя всегда наступит переломный момент, когда вам придется «тратить деньги, чтобы заработать деньги», существуют альтернативы покупке ноутбука за 1500 долларов. И вот как я начал.

Хотя мне нравятся R и RStudio, я не всегда рекомендую их новичкам, но я рекомендую бесплатные инструменты с открытым исходным кодом. Но простое наличие нескольких бесплатных инструментов не означает, что вы можете легко загружать наборы данных и запускать проекты по науке о данных. Вам нужно недорогое оборудование, а также недорогое программное обеспечение.

Вот почему я почти всегда рекомендую студентам приобрести Chromebook. В настоящее время я использую Хромбук Acer с диагональю 14 дюймов это стоит 279 долларов. У него 3 ГБ ОЗУ — я знаю, о чем вы думаете — как я могу запустить рабочий процесс обработки данных, используя только 3 ГБ ОЗУ с оборудованием, работающим под управлением процессора Atom?

Давайте на мгновение отложим этот вопрос и рассмотрим некоторые замечательные причины, по которым Chromebook приносит много пользы.

Почему я рекомендую Chromebook

Одна из причин, по которой я люблю свой Chromebook, — это его вес или его отсутствие! Они очень портативны, и мой Chromebook — мой любимый инструмент для времяпровождения в точках доступа Wi-Fi. Его легко носить с собой, легко закрепить и просто использовать. Кроме того, у них отличное время автономной работы, а обновления безопасности устанавливаются автоматически.

Чудеса веб-программного обеспечения

В наши дни существует так много онлайн-приложений, что мне почти никогда не нужен мой ноутбук. Начнем с приложения Google. Я пишу этот блог в Google Документы на моем Chromebook. Для редактирование PDF-файловя использую Мы. А для редактирования изображений? Я использую Пиксельр. А как насчет обмен файламипреобразование файлов, интеллект-картысетевые диаграммы, канбан, чат? Я использую проверка грамматики инструмент. Практически для всего есть веб-приложение. А как насчет науки о данных?

Вы рассматриваете профессию в области Data Science? Тогда получите сертификат в нашей программе последипломного образования Калифорнийского технологического института в области науки о данных сегодня!

Да, даже наука о данных

Вы также можете бесплатно запустить R и RStudio из Интернета! Вам просто нужна учетная запись Amazon, чтобы вы могли настроить экземпляр AWS бесплатного уровня для запуска сервера Linux и сервера RStudio. Следуйте этим легко следовать шагам для настройки, и вы готовы начать. После того, как все настроено, вы можете подключиться к среде RStudio и запустить R, вот так. Просто не забывайте следить за сервисами AWS, чтобы не превысить параметры уровня бесплатного пользования. В противном случае с вас будет взиматься комиссия.

Вы также можете найти множество других веб-решений, работающих в Chrome. Один из моих любимых сайтов — редактор регулярных выражений. Как вы, возможно, знаете, регулярные выражения — это «поиск» на стероидах — обязательный инструмент в наборе инструментов любого специалиста по данным.

Единственный недостаток использования Chromebook — вы не можете одновременно запускать 40-50 открытых вкладок, потому что вам не хватает памяти. Эту проблему легко исправить с помощью замечательного расширения Chrome под названием The Great Suspender.

Облачные практические лаборатории

Практика без давления имеет решающее значение на старте в области науки о данных, особенно на студенческом этапе. Именно по этой причине большинство курсов Simplilearn по науке о данных включают лабораторные занятия. Например, Data Science с сертификацией R включает функцию CloudLabs, к которой студенты могут получить доступ непосредственно из системы управления обучением на протяжении всего курса. Аналогичным образом, обучение Python включает лабораторные занятия по блокнотам Jupyter.

Поэтому, если вы только начинаете, независимо от того, используете ли вы Simplilearn или самостоятельно, вы можете запускать все свои тестовые коды в облаке, не загрязняя свою производственную среду, одновременно осваивая науку о данных.