Die wichtigsten Schritte zur Beherrschung der Datenwissenschaft, glauben Sie mir, ich habe sie ausprobiert

Thulasiram erhielt sein PG-Diplom in Datenanalyse von UpGrad und IIIT-Bangalore und arbeitet jetzt bei UpGrad als Programmmitarbeiter für Datenanalyse bei UpGrad .
Vor Jahren las ich eine Geschichte in dem Buch „ Der Mönch, der seinen Ferrari verkaufte “ , eine Geschichte, an die ich mich bis heute erinnere.
Es war einmal ein Lehrer, der für seine Fähigkeiten im Bogenschießen bekannt war. Es wurde gesagt, dass der Pfeil des Lehrers niemals das Bullauge verfehlen würde. Seine Fähigkeiten zogen viele Studenten an. Eines Tages bat der Lehrer einen seiner Schüler, ihm die Augen zu verbinden. Dann bat er den Schüler, ein Ziel aufzustellen und ihm Pfeil und Bogen zu geben. Alle Schüler hielten den Atem an und beobachteten den Lehrer. In ihrem Herzen waren sie sich sicher, dass der Pfeil des Lehrers das Ziel treffen würde. Während alle mit angehaltenem Atem zusahen, verließ der Pfeil des Lehrers den Bogen und verfehlte das Ziel! Die Schüler blieben fassungslos zurück. Einer der Schüler nahm dem Meister die Augenbinde ab und fragte ihn: „Wie konntest du nur das Ziel verfehlen?“ Der Meister antwortete –

„Man kann kein Ziel treffen, das man nicht sieht!“

Vor langer Zeit habe ich an einer Lehrerfortbildungsveranstaltung teilgenommen. In einer der Vorlesungen wurde uns gesagt, dass wir die Studenten im Voraus darüber informieren sollten, was sie in einer bestimmten Sitzung lernen werden, da dies ihnen hilft, sich besser auf das Kommende vorzubereiten. Lernen findet am besten statt, wenn die Schüler wissen, warum sie lernen, was sie lernen, und wie es genutzt werden kann. Der Kontext erleichtert das Lernen. Beim Versuch, ein schwieriges Problem auf kreative Weise zu lösen, geschieht Lernen auf natürliche Weise, und was wir lernen, bleibt bei uns.
Wie können wir diese allgemeinen Prinzipien auf die Datenwissenschaft anwenden? Der erste Schritt zur Beherrschung der Datenwissenschaft besteht darin, ein messbares Ziel zu haben. Sie sollten eine Leidenschaft und Liebe für Daten haben. Im heutigen Digi-Vers kann man sich leicht verirren oder abgelenkt werden. Die Vereinbarkeit von Beruf, Familie und Lernen macht es umso komplizierter. Daher ist es wichtig, sich ein Lernziel zu setzen und es akribisch zu verfolgen.
Ein Leitfaden für Startups zur Datenanalyse

Zweitens ist Übung ein Muss, um jede Fertigkeit zu meistern. In dem Buch Outliers behauptet Malcolm Gladwell, dass es 10.000 Stunden dauert, um eine Fertigkeit zu beherrschen. Es gibt einige Kontroversen um diese Zahl, aber eines ist klar: Ohne Übung kann keine Meisterschaft in irgendeiner Fertigkeit erreicht werden. Data Science ist da keine Ausnahme. Der beste Ansatz ist, an einem Problem zu arbeiten, das Ihnen wichtig ist und das Sie inspiriert. Lernen um des Lernens willen wird nicht lange dauern, und die Theorie wird auf dem Weg vergessen werden.
Kürzlich las ich einen Artikel über einen Studenten, der half, das Problem der Erkennung von Augenkrebs zu lösen, indem er öffentlich zugängliche Bilder analysierte. Sie hat unterwegs alles gelernt, was nötig ist, um das Problem zu lösen, und etwas Großartiges erreicht. Data Science ist per Definition ein interdisziplinäres Fach. Es umfasst lineare Algebra, Programmierung, Statistik, Computerinfrastruktur und viele weitere Bereiche. Diese lange Liste ist für uns alle einschüchternd, die durch die Tore der Datenwissenschaft gehen möchten.

Daher ist es gut, wenn Sie sich zunächst auf zwei oder drei Algorithmen konzentrieren und versuchen, diese auf die von Ihnen gewählten Probleme anzuwenden. Anstatt ein wenig über alle Algorithmen unter der Sonne zu lernen, erkunden Sie einige eingehend. Derzeit sind die Ressourcen in unserer Welt sehr knapp und die Nachfrage nach ihnen ist viel zu hoch. Die optimale Nutzung von Data Science kann uns dabei helfen, Wege zu finden, diese knappen Ressourcen optimal zu nutzen.
Versuchen Sie außerdem zu experimentieren, wenn Sie an einem Problem arbeiten. Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie Sie vorgehen könnten, und Sie werden die richtige erst kennen, wenn Sie es versucht haben. Experimente bereiten Sie darauf vor, datenwissenschaftliche Aufgaben auszuführen, z. B. die Verbesserung der Genauigkeit von Algorithmen, die Verkürzung der Ausführungszeit, die Parallelisierung der Ausführung, die Herstellung des Modells für die Produktion usw. In vielen der von mir gegebenen Vorstellungsgespräche ein gemeinsames Die Frage betraf die Datensätze, die ich bearbeitet hatte, oder die realen Probleme, die ich gelöst hatte. Die Arbeit an einem Problem wird sicherlich auch bei Ihrer Jobsuche ein großer Vorteil sein.

Die Kommunikation der Ergebnisse ist ebenso wichtig wie die Analyse selbst. Bei Data Science dreht sich alles um Storytelling. In einem anderen Interview wurde ich gefragt:

„Wie wirst du deiner Großmutter den Median erklären?“

Ich musste improvisieren, um den komplexen Jargon in vereinfachten Worten zu erklären. In einer Organisation ist sich das Management oft des Jargons nicht bewusst, und eine einfache und effektive Kommunikation ist der Schlüssel. Versuchen Sie, Kindern (oder Großeltern!) datenwissenschaftliche Konzepte zu erklären, und prüfen Sie, ob sie sie verstehen.
Gehälter von Data Scientists und Analysten

Schließlich läuft alles auf Sichtbarkeit und Präsenz hinaus. Als angehender Datenwissenschaftler ist es entscheidend, Ihre digitale Sichtbarkeit zu verbessern. Erstellen Sie ein GitHub-Konto und laden Sie alle Ihre Projekte zur Präsentation hoch. Beteiligen Sie sich an Blogs über Data Science. Treten Sie Data-Science-Gruppen bei und tragen Sie zu den laufenden Diskussionen bei. Versuchen Sie, Fragen auf Quora, Reddit und anderen beliebten Foren zu beantworten.

Dies sind einige meiner Meditationen über den langen Weg zur Beherrschung der Datenwissenschaft. Sie haben bestimmt noch andere Ideen oder Vorschläge. Bitte teilen Sie Ihre Gedanken, Artikel, Videos und Podcasts oder alles andere, von dem Sie glauben, dass es für Ihre Kollegen hilfreich sein könnte, während sie diesen beschwerlichen, aber aufregenden und äußerst erfüllenden Weg mit Ihnen gehen!