Calea de carieră în știința datelor: un ghid cuprinzător de carieră

Căile de învățare se referă la o listă de cursuri specifice legate de o anumită profesie sau interes de carieră. Calea pe care o alegeți va depinde direct de seturile de abilități de care veți avea nevoie pentru a reuși în cariera respectivă. Stăpânirea și dezvoltarea abilităților în domeniul științei datelor este Calea de învățare a științei datelor. Este o cale foarte solicitată pe care o parcurg mulți studenți pentru a-și atinge obiectivul de a deveni Data Scientists.

Modulul foarte structurat oferă studenților o colecție de resurse care sunt cuprinzătoare și valoroase, care beneficiază atât de profesioniști, cât și de cei care intră în domeniu pentru prima dată. Pentru un student care nu este familiarizat cu Data Science sau cu calea sa de învățare, este ușor să fie confuz de opțiunile disponibile. Această postare de blog este concepută pentru a vă ajuta să înțelegeți elementele de bază pentru a vă curăța confuzia și pentru a vă ajuta să luați o decizie informată.

Ce este Data Science?

Curios să știi Ce este știința datelor? Dacă ar fi să te uiți la termeni la propriu, înseamnă că știința care studiază datele este știința datelor. Realitatea este departe de această simplă explicație. În 2010, Hugh Conway, expertul în economia muncii din SUA, a creat diagrama Venn care surprinde natura complexă și extinsă a științei datelor. Aruncă o privire mai jos:

Sursă

După cum puteți vedea în diagrama de mai sus, există trei domenii sau cercuri majore care acoperă știința datelor:

1. Matematică și cunoștințe statistice
2. Experiență extinsă
3. Abilități de hacking

Știința datelor se află acolo unde cele trei cercuri se suprapun și creează o confluență. Întâlnirea primului și celui de-al treilea cerc de matematică și statistică și abilități de hacking este zona de învățare automată. Negativitatea din jurul hackingului s-a transformat acum în hacking etic și neetic.

Un Data Scientist trebuie să aibă abilități de hacking etic, cu experiență vastă în analiză matematică și statistică. În timp ce cercetarea tradițională și învățarea automată sunt instrumente importante, probabilitatea ca un cercetător de date să-și folosească experiența pentru a trece de la etic la neetic este mare. Aflați mai multe despre condiția prealabilă a științei datelor.

Ce denotă acest lucru în lumea reală?

• Nu puteți gestiona, citi sau analiza Big Data fără ajutorul Data Science și ramurile sale. Instrumentele, algoritmii, principiile și aplicațiile sunt utilizate individual sau în combinație pentru a interpreta grupuri de date aleatorii.
• Știința necesită învățarea proceselor de colectare, pregătire, curățare și analiză a datelor.
• În calitate de cercetător al datelor, sarcina ta este să extragi informații critice dintr-un set de date colectat, aplicând analiza sentimentelor, analiza predictivă și învățarea automată.
• Informațiile sunt apoi folosite pentru a ghida companiile pentru a crea strategii care să ajute marketerii și managerii să atingă obiectivele organizaționale.

Ce face un Data Scientist?

Companiile se așteaptă ca Data Scientists să rezolve o problemă sau să ofere un răspuns la o întrebare urmând procesele menționate mai sus. Odată ce au fost obținute informații valoroase, aceștia pot folosi analize robotice și limbaje precum Java pentru a începe să creeze și să exploreze programe care vor conduce în cele din urmă o afacere să își atingă țintele și obiectivele.

Oamenii de știință de date folosesc, de asemenea, diferite metode, cum ar fi experimente online, pentru a asigura o creștere durabilă a afacerilor. În plus, ei pot, de asemenea, ajuta companiile prin dezvoltarea de produse de date personalizate pe care companiile le înțeleg, urmăresc și monitorizează modele unice, cerințele clienților și alte activități. Scopul final este întotdeauna de a ajuta companiile să ia decizii productive și profitabile. Aflați mai multe despre descrierea postului pentru cercetătorii de date.

La ce vă puteți aștepta de la Calea de învățare a științei datelor?

O carieră puternică pentru domeniul viitor al științei datelor necesită să dobândiți abilități critice în trei departamente, care sunt programare, analiză și cunoștințe de domeniu. Calea de învățare vă va ajuta să dobândiți următoarele abilități:

• Cunoștințe solide de Scala, SAS, R și Python
• Înțelegeți diferite funcții analitice
• Experiență în codificarea bazelor de date SQL
• Lucrul cu date nestructurate din videoclipuri și platforme de social media
• Învățare automată pentru a face raportare predictivă și descoperire de modele
• Programul va acoperi statistici inferențiale și descriptive, procesarea limbajului natural, construirea de modele și reglarea fină

Obiectivul principal al oamenilor de știință a datelor este cercetarea și analiza statistică, care este folosită pentru a alege abordarea potrivită a învățării automate, după care algoritmul este modelat și prototipat pentru testare.

Sursă

Folosind tehnologii orientate către date precum SQL și Hadoop și utilizând pe scară largă arhitectura distribuită, vizualizarea datelor și analiza statistică, Data Scientists extrag semnificația din seturile de date. Calea de învățare va avea ca scop formarea de profesioniști calificați, experți în gestionarea acestor aspecte. Aceștia vor fi instruiți pentru a-și schimba rolurile în orice moment, după cum este necesar, în ciclul de viață al unui proiect de știință a datelor.

Care este structura căii de învățare a științei datelor?

Știința datelor poate fi înțeleasă ca încorporarea diferitelor discipline parentale, cum ar fi ingineria software, analiza datelor, ingineria datelor, analiza predictivă, învățarea automată și așa mai departe. Calea de învățare ar trebui să includă toate acestea și multe altele pentru a vă asigura că deveniți un Data Scientist calificat. Mai jos este o listă pentru a rezuma pe scurt structura Căii de învățare.

Începând cu Data Science și Python

Călătoria pentru a deveni un om de știință a datelor începe cu învățarea termenilor și a jargonului asociate științei datelor. Aceasta va implica înțelegerea rolului cercetătorilor de date și familiarizarea cu limbaje de programare precum Python. Aflați mai multe despre limbile pentru știința datelor.

Matematică și Statistică

Aici explorați bazele științei datelor. Conceptele cheie care vor fi acoperite în această secțiune includ probabilitatea, elementele de bază ale algebrei liniare și statisticile inferențiale. Veți învăța, de asemenea, cum să efectuați analiza EDA sau exploratorie a datelor.

Sisteme de recomandare și algebră matriceală

S-ar putea să vă întrebați ce face Matrix Algebra în listă și de ce ar trebui să o știți deloc. Ei bine, pentru a învăța serios despre funcționarea motoarelor de recomandare, algebra matriceală este absolut crucială. Această secțiune acoperă aceste două concepte în tendințe care trebuie înțelese în relevanță unul cu celălalt. Acest subiect include, de asemenea, proiecte cu motor de recomandare și tehnici de reducere a dimensionalității, cum ar fi PCA sau Analiza componentelor principale.

Bazele învățării automate

Această secțiune vă va prezenta elementele de bază și de bază ale învățării automate. Veți învăța algoritmi și tehnici de bază care vor include regresia logistică și liniară, SVM sau mașini de suport vector, arbori de decizie, Naive Bayes și așa mai departe.

Învățare prin ansamblu

Cu acest curs, faci un pas mai avansat în lumea învățării automate. Subiectele de aici vă vor oferi o înțelegere clară a ceea ce este asamblarea împreună cu diferite tehnici de asamblare. De asemenea, va trebui să lucrați la seturi de date pentru a obține o experiență practică despre cum să rezolvați problemele practice.

Învățare profundă și rețele neuronale

Învățarea profundă constituie o secțiune importantă a căii de învățare a științei datelor. Având în vedere creșterea astronomică a adoptării aplicațiilor de învățare profundă, aceste cunoștințe sunt esențiale pentru a deveni un cercetător de date calificat. Veți fi introdus în Keras, care este un cadru popular pentru învățarea profundă. Există și alte cadre precum PyTorch din care puteți alege după preferințe.

Citește și: Salariul Data Scientist în India

NLP sau procesarea limbajului natural

NLP este considerat cel mai tare domeniu al industriei. Afacerile se împiedică unele de altele pentru a obține cel mai bun talent NLP. Prin urmare, nu a existat niciodată un moment mai bun pentru a te angaja cu NLP. Există un cadru de procesare a limbajului natural care vă va prezenta în această secțiune. De la BERT (Google) la RoBERTa (Facebook), veți învăța să lucrați cu unele dintre cadrele de ultimă generație.

Viziune pe computer

Acest domeniu de învățare profundă este foarte solicitat. În această secțiune, vă veți ocupa de o serie de probleme asociate cu viziunea computerizată și veți dezvolta experiență practică pe măsură ce continuați.

Serii de timp

Acesta este unul dintre subiectele mai complexe din Calea de învățare. Acest subiect în sine merită o secțiune întreagă, motiv pentru care veți fi obligat să vă ocupați de diverse proiecte practice pentru a vă asigura că înțelegeți aplicarea sa practică. Pe măsură ce vă familiarizați cu diferite concepte din seriile cronologice, veți învăța și funcția acestora în lumea reală.

Concluzie

Structura Programului Data Science concepută pentru a vă facilita să deveniți un adevărat talent în domeniul Data Science, ceea ce face mai ușor să trageți cel mai bun angajator de pe piață. Înregistrați-vă astăzi pentru a vă începe călătoria pe calea de învățare cu upGrad!

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați Diploma PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creată pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1- on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.