Ścieżka kariery w Data Science: kompleksowy przewodnik po karierze

Ścieżki nauki odnoszą się do listy konkretnych kursów związanych z określonym zawodem lub zainteresowaniami zawodowymi. Wybrana ścieżka będzie zależeć bezpośrednio od zestawów umiejętności, których będziesz potrzebować, aby odnieść sukces w swojej karierze. Opanowanie i rozwijanie umiejętności w dziedzinie Data Science to ścieżka edukacyjna Data Science. Jest to bardzo popularna ścieżka, którą wielu studentów rozpoczyna, aby osiągnąć swój cel, jakim jest zostanie naukowcami danych.

Wysoce ustrukturyzowany moduł oferuje studentom zbiór zasobów, które są wszechstronne i cenne, przynosząc korzyści zarówno profesjonalistom, jak i osobom wchodzącym w dziedzinę po raz pierwszy. Uczniowie, którzy nie są zaznajomieni z Data Science lub jej ścieżką nauczania, mogą łatwo pomylić się z dostępnymi opcjami. Ten wpis na blogu ma na celu pomóc Ci zrozumieć podstawy, aby wyjaśnić swoje zamieszanie i pomóc w podjęciu świadomej decyzji.

Co to jest nauka o danych?

Ciekawe, co to jest nauka o danych? Jeśli spojrzeć na te terminy dosłownie, oznacza to, że nauką, która zajmuje się badaniem danych, jest Data Science. Rzeczywistość jest daleka od tego prostego wyjaśnienia. Już w 2010 roku Hugh Conway, ekspert ds. ekonomii pracy w Stanach Zjednoczonych, stworzył diagram Venna, który oddaje zawiły i rozległy charakter Data Science. Spójrz na to poniżej:

Źródło

Jak widać na powyższym diagramie, istnieją trzy główne obszary lub okręgi, które obejmują Data Science:

1. Matematyka i wiedza statystyczna
2. Rozległe doświadczenie
3. Umiejętności hakerskie

Data Science leży w miejscu, w którym trzy kręgi nakładają się i tworzą połączenie. Spotkanie pierwszego i trzeciego kręgu matematyki i statystyki oraz umiejętności hakerskich to obszar uczenia maszynowego. Negatywne skutki hakowania przekształciły się teraz w hakowanie etyczne i nieetyczne.

Data Scientist musi posiadać etyczne umiejętności hakerskie oraz duże doświadczenie w analizie matematycznej i statystycznej. Chociaż tradycyjne badania i uczenie maszynowe są ważnymi narzędziami, prawdopodobieństwo, że badacz danych wykorzysta swoje doświadczenie do przejścia z etycznego na nieetyczny, jest wysokie. Dowiedz się więcej o warunku wstępnym nauki o danych.

Co to oznacza w prawdziwym świecie?

• Nie możesz zarządzać, czytać ani analizować Big Data bez pomocy Data Science i jej oddziałów. Narzędzia, algorytmy, zasady i aplikacje są używane pojedynczo lub w połączeniu do interpretacji losowych klastrów danych.
• Nauka wymaga poznania procesów zbierania, przygotowywania, oczyszczania i analizowania danych.
• Jako naukowiec zajmujący się danymi Twoim zadaniem jest wydobywanie krytycznych informacji z zebranego zestawu danych przy użyciu analizy sentymentu, analiz predykcyjnych i uczenia maszynowego.
• Informacje te są następnie wykorzystywane do prowadzenia firm w celu stworzenia strategii, które pomogą marketerom i menedżerom osiągnąć cele organizacyjne.

Czym zajmuje się analityk danych?

Firmy oczekują, że Data Scientists rozwiążą problem lub udzielą odpowiedzi na zapytanie, postępując zgodnie z wyżej wymienionymi procesami. Po zdobyciu cennych informacji mogą korzystać z analiz robotycznych i języków takich jak Java, aby rozpocząć tworzenie i odkrywanie programów, które ostatecznie doprowadzą firmę do osiągnięcia wyznaczonych celów.

Naukowcy zajmujący się danymi stosują również różne metody, takie jak eksperymenty internetowe, aby zapewnić przedsiębiorstwom zrównoważony rozwój. Ponadto mogą również pomagać firmom, opracowując spersonalizowane produkty danych, które firmy rozumieją, śledzą i monitorują unikalne wzorce, wymagania klientów i inne działania. Ostatecznym celem jest zawsze pomoc firmom w podejmowaniu produktywnych i dochodowych decyzji. Dowiedz się więcej o opisie stanowiska analityków danych.

Czego możesz się spodziewać po ścieżce edukacyjnej Data Science?

Silna kariera dla przyszłego zakresu Data Science wymaga zdobycia kluczowych umiejętności w trzech działach, którymi są programowanie, analityka i wiedza domenowa. Ścieżka nauki pomoże Ci zdobyć następujące umiejętności:

• Dobra znajomość Scali, SAS, R i Pythona
• Zrozumieć różne funkcje analityczne
• Doświadczenie w kodowaniu baz danych SQL
• Praca z nieustrukturyzowanymi danymi z filmów i platform mediów społecznościowych
• Uczenie maszynowe do tworzenia raportów predykcyjnych i wykrywania wzorców
• Program obejmie statystyki inferencyjne i opisowe, przetwarzanie języka naturalnego, budowanie modeli i dostrajanie

Głównym celem naukowców zajmujących się danymi są badania i analizy statystyczne, które służą do wyboru odpowiedniego podejścia do uczenia maszynowego, po czym algorytm jest modelowany i prototypowany do testów.

Źródło

Korzystając z technologii zorientowanych na dane, takich jak SQL i Hadoop, oraz szeroko wykorzystując rozproszoną architekturę, wizualizację danych i analizę statystyczną, naukowcy zajmujący się danymi wydobywają znaczenie ze zbiorów danych. Ścieżka edukacyjna będzie miała na celu wykształcenie wykwalifikowanych specjalistów, którzy są ekspertami w radzeniu sobie z tymi aspektami. Zostaną przeszkoleni w zakresie zmiany ról w dowolnym momencie, gdy jest to wymagane w cyklu życia projektu Data Science.

Jaka jest struktura ścieżki edukacyjnej Data Science?

Naukę o danych można rozumieć jako połączenie różnych dyscyplin rodzicielskich, takich jak inżynieria oprogramowania, analiza danych, inżynieria danych, analityka predykcyjna, uczenie maszynowe i tak dalej. Ścieżka szkoleniowa powinna obejmować wszystkie te elementy i wiele więcej, aby zapewnić, że staniesz się wykwalifikowanym analitykiem danych. Poniżej znajduje się lista, która pokrótce podsumowuje strukturę Ścieżki szkoleniowej.

Zaczynając od Data Science i Pythona

Podróż do stania się naukowcem danych zaczyna się od poznania terminów i żargonu związanego z Data Science. Będzie to obejmować zrozumienie roli naukowców zajmujących się danymi i zapoznanie się z językami programowania, takimi jak Python. Dowiedz się więcej o językach do nauki o danych.

Matematyka i statystyka

Tutaj poznasz podstawy Data Science. Kluczowe pojęcia, które zostaną omówione w tej sekcji, to prawdopodobieństwo, podstawy algebry liniowej i statystyki inferencyjnej. Dowiesz się również, jak wykonać EDA lub eksploracyjną analizę danych.

Systemy rekomendacji i algebra macierzowa

Możesz się zastanawiać, co robi Matrix Algebra na liście i dlaczego w ogóle miałbyś o tym wiedzieć. Cóż, aby poważnie nauczyć się działania silników rekomendacji, algebra macierzowa jest absolutnie niezbędna. W tej sekcji omówiono te dwie popularne koncepcje, które należy rozumieć w odniesieniu do siebie. Ten temat obejmuje również projekty silników rekomendacji i techniki redukcji wymiarów, takie jak PCA lub analiza głównych komponentów.

Podstawy uczenia maszynowego

Ta sekcja wprowadzi Cię w podstawy i sedno uczenia maszynowego. Poznasz podstawowe algorytmy i techniki, które będą obejmować regresję logistyczną i liniową, maszyny SVM lub wektorów pomocniczych, drzewa decyzyjne, Naive Bayes i tak dalej.

Nauka zespołowa

Dzięki temu kursowi zrobisz bardziej zaawansowany krok w świat uczenia maszynowego. Tematy tutaj przedstawione pozwolą ci jasno zrozumieć, czym jest tworzenie zespołu, wraz z różnymi technikami składania. Będziesz także musiał popracować nad zestawami danych, aby zdobyć praktyczne doświadczenie w rozwiązywaniu praktycznych problemów.

Głębokie uczenie i sieci neuronowe

Głębokie uczenie stanowi ważną część ścieżki edukacyjnej nauki o danych. Biorąc pod uwagę astronomiczny wzrost popularności aplikacji do uczenia głębokiego, wiedza ta ma kluczowe znaczenie dla zostania wykwalifikowanym naukowcem zajmującym się danymi. Zostaniesz wprowadzony do Keras, który jest popularnym frameworkiem do głębokiego uczenia się. Istnieją inne frameworki, takie jak PyTorch, z których możesz wybierać zgodnie ze swoimi preferencjami.

Przeczytaj także: Wynagrodzenie dla naukowców zajmujących się danymi w Indiach

NLP lub przetwarzanie języka naturalnego

NLP jest uważany za najgorętszą dziedzinę w branży. Firmy potykają się o najlepsze talenty NLP. Dlatego nigdy nie było lepszego czasu na zaangażowanie się w NLP. Istnieje framework przetwarzania języka naturalnego, który zostanie przedstawiony w tej sekcji. Od BERT (Google) do RoBERTA (Facebook), nauczysz się pracować z najnowocześniejszymi frameworkami.

Wizja komputerowa

Ta dziedzina głębokiego uczenia się jest bardzo poszukiwana. W tej sekcji zajmiesz się szeregiem problemów związanych z widzeniem komputerowym i zdobędziesz praktyczne doświadczenie w miarę postępów.

Szereg czasowy

Jest to jeden z bardziej złożonych tematów w ścieżce szkoleniowej. Ten temat sam w sobie zasługuje na całą sekcję, dlatego będziesz musiał zająć się różnymi praktycznymi projektami, aby upewnić się, że rozumiesz jego praktyczne zastosowanie. Po zapoznaniu się z różnymi pojęciami w szeregach czasowych poznasz również ich funkcję w świecie rzeczywistym.

Wniosek

Struktura Programu Data Science ma na celu ułatwienie Ci stania się prawdziwym talentem w dziedzinie Data Science, co ułatwia znalezienie najlepszego pracodawcy na rynku. Zarejestruj się już dziś, aby rozpocząć swoją przygodę ze ścieżką edukacyjną z upGrad!

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź IIIT-B i upGrad's PG Diploma in Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1- on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.