Навыки, необходимые для того, чтобы стать специалистом по анализу данных в 2021 году
Наука о данных является наиболее актуальной темой для многих студентов, поскольку она стала одной из высокооплачиваемых должностей в отрасли, и нет сомнений в том, что специалисты по анализу данных очень востребованы в эти годы.
При этом все еще очень сложно найти роли начального уровня в качестве новичков на позицию Data Scientist. Но нет сомнений в том, что роли искусственного интеллекта и науки о данных будут только расти в будущем, поэтому это хороший навык в сегодняшнем мире, управляемом данными.
В этой статье я предоставлю вам пошаговый обзор того, как начать работу с Data Science:
Шаг 1. Основные принципы
На самом деле это несложная часть, но многие люди пропускают этот шаг, поскольку он связан с математикой. Базовое понимание математики в средней школе поможет вам понять, как работают алгоритмы.
Это включает в себя линейную алгебру, исчисление, перестановку и комбинацию и градиентный спуск. В конце статьи я бы добавил несколько ресурсов, которые помогут вам легко изучить эти темы.
Шаг 2: язык программирования
Два самых популярных языка программирования - это R и Python. Вы можете выбрать любой язык и начать практиковаться с инструментами и библиотеками для Analytics. Основные концепции программирования и понимание структур данных очень важны.
Если вы новичок, я бы посоветовал перейти на Python, потому что, согласно опросу StackOverflow 2020, Python пользуется большим спросом для работающих профессионалов, особенно в области науки о данных.
Шаг 3: Вероятность и статистика
Статистика - это основа индустрии данных. На любом собеседовании, на которое вы пойдете, ваши статистические навыки будут проверены. Требуются следующие темы:
- Вероятность: пространство вероятностей, случайная величина, ожидание, дисперсия и ковариация, распределения вероятностей
- Статистика: описательная статистика, статистический вывод, дифференциальная статистика, ассоциативная статистика.
Вы можете посмотреть этот учебник youtube от Great Learning, чтобы узнать все по этой теме.
Шаг 4: Анализ данных
В большинстве работ в области Data Science Data Scientist тратит большую часть своего времени на очистку и обработку данных, чем на внедрение машинного обучения.
Понимание данных и поиск закономерностей и корреляций между данными - самая важная часть работы. Это даст вам представление о предметной области и о том, какой алгоритм выбрать для этого конкретного типа проблемы.
В Python инструменты анализа данных, такие как «Pandas» и «Numpy», очень популярны.
Шаг 6: Визуализация данных
Клиенты и заинтересованные стороны не поймут статистический язык или прогноз модели. Визуализация данных очень важна для демонстрации закономерностей в наглядной форме с использованием различных диаграмм и графиков для отображения поведения данных и анализа.
Самый популярный инструмент для визуализации данных в Tableau. Различные методы визуализации данных включают линейную диаграмму, коробчатую диаграмму, гистограмму, точечную диаграмму, гистограмму и тепловую карту.
Шаг 7. Машинное обучение
Машинное обучение - обширная тема и ядро науки о данных и искусственного интеллекта. Существует множество блогов, в которых объясняется, что такое машинное обучение и как оно работает (ссылки в ресурсах).
В этом разделе я хотел бы дать вам контрольный список того, чему следует научиться:
- Контролируемые и неконтролируемые алгоритмы
- Алгоритмы классификации и регрессии
- Кластеризация, уменьшение размерности, рекомендации и ассоциация
- Методы оценки модели, недостаточное и переобучение
Алгоритмы, которые необходимо изучить:
Классификация: наивный байесовский метод, логистическая регрессия, деревья решений, K-ближайшие соседи, машины опорных векторов, XGBoost
Регрессия: линейная регрессия, деревья решений, K-ближайшие соседи
Неконтролируемые алгоритмы: K-средних, анализ главных компонентов, априорный алгоритм, система рекомендаций для совместной и контентной фильтрации.
Наука о данных и машинное обучение - это большая область, и вы никогда не сможете закончить все темы за один раз. Первый шаг - понять основы, а затем работать над проектами и постепенно улучшать свои навыки, изучая сложные темы в машинном обучении, глубоком обучении и т. Д.
Выполнив вышеуказанные шаги, вы готовы начать свое путешествие по науке о данных, но еще не готовы к работе. Возьмите несколько проектов по науке о данных, участвуйте в конкурсах Kaggle и создайте портфолио.
Набор навыков Data Scientist отличается от компании к компании. Основными ролями, на которые следует ориентироваться в Data Science Domain, являются специалист по анализу данных, инженер по машинному обучению, аналитик данных, инженер по данным и бизнес-аналитик.
Ресурсы:
Analytics Vidhya, 3Blue1Brown Calculus, Free Code Camp, Khan Academy
Спасибо, что дочитали до конца, и я надеюсь, что эта статья поможет вам в вашем путешествии по науке о данных. Всего наилучшего !!!
