Învață Data Science – Un ghid suprem pentru a deveni Data Scientist

Apariția Big Data a dat naștere uneia dintre cele mai profitabile cariere ale secolului 21 – Data Scientist. Termenul „Data Scientist” face titluri de mai mult timp acum.

De fapt, Data Scientist este una dintre primele 3 poziții de pe LinkedIn.

Faptul de mai sus spune volum pentru a consolida faptul că profesioniștii din diverse medii – matematică, computere, management, statistică – caută să profite la maximum de această oportunitate.

Dar, ca și în cazul tot ceea ce este aruncat în jur, termenul „Data Science”, și, prin urmare, meseria unui Data Scientist, a devenit în mare parte vag. Deci, înainte de a vorbi despre subiectul în cauză, să ne uităm la ce face un Data Scientist.

Ce face un Data Scientist

Cu cuvinte simple, un Data Scientist este un profesionist expert care se ocupă pe larg de Big Data. Oamenii de știință de date folosesc o combinație de învățare automată, inteligență artificială, statistică și instrumente analitice pentru a extrage informații semnificative din seturi de date masive. Spre deosebire de înainte, când seturile de date erau în mare parte structurate, datele pe care le avem astăzi la dispoziție sunt în mare parte nestructurate. Așadar, în mod firesc, oamenii de știință în domeniul datelor petrec o cantitate semnificativă din timpul lor culegând, curățând și colectând datele pentru a permite analiza și interpretarea acestora.

Rolul de muncă al unui Data Scientist implică o combinare a abilităților matematice, statistice, analitice și de programare. În orice zi de lucru obișnuită, un Data Scientist își îndeplinește multe roluri diverse pe parcursul întregului curs al zilei – de la a fi inginer software și data miner până la un analist de date și depanator, un Data Scientist acționează, de asemenea, ca legătura vitală de comunicare între IT. și domeniile de afaceri ale unei întreprinderi bazate pe date. Oamenii de știință de date sunt cei care îi ajută pe analiștii de afaceri să folosească datele interpretate în moduri care pot optimiza beneficiile afacerii.

Mai exact, Data Scientists ajută companiile să gestioneze și să interpreteze datele pentru a rezolva probleme complexe de afaceri.

Dacă vă puteți imagina că vă ocupați de Big Data și îndepliniți sarcini atât de variate în viitor, jobul unui Data Scientist este chemarea dumneavoastră profesională! Cu toate acestea, pentru a deveni un Data Scientist, trebuie mai întâi să dobândești abilitățile esențiale care sunt intrinsece acestei profesii.

După cum am menționat anterior, Data Science necesită abilități specifice. Astfel, pentru a deveni Data Scientist, trebuie să aveți următoarele abilități:

1. Fler în programare

Pentru a deveni Data Scientist, prima regulă este să ai un talent impecabil pentru programare. Deci, va trebui să aveți cunoștințe solide atât despre limbaje de programare statistică precum Python sau R sau Java, cât și despre limbaje de interogare a bazelor de date precum SQL, CQL și așa mai departe. Companiile, de asemenea, caută solicitanți care au control asupra a cel puțin două sau mai mult de două limbaje de programare.

2. Cunoștințe de calcul multivariabil și algebră liniară

S-ar putea să vă întrebați de ce ar trebui un Data Scientist să stăpânească calculul multivariabil și algebra liniară. Pur și simplu pentru că a avea o înțelegere solidă a calculului multivariabil și algebrei liniare este extrem de benefică pentru organizațiile bazate pe date, unde chiar și o modificare/îmbunătățire minoră în optimizarea algoritmului poate oferi oportunități de afaceri inovatoare.

3. Familiarizare cu elementele de bază ale statisticii

O mare parte a slujbei unui Data Scientist necesită să se ocupe de Statistică. Fiecare cercetător de date care aspiră trebuie să aibă cunoștințe aprofundate despre concepte statistice precum Statistica descriptivă (medie, mediană, interval, abatere standard etc.), Teoria probabilității, Teorema Bayes, Analiza exploratorie a datelor, Percentile și valori aberante, Variabile aleatoare, Funcția de distribuție cumulativă (CDF), pentru a numi câteva. Cu cât înțelegeți mai bine aceste concepte, cu atât mai bine veți putea prezice validitatea abordărilor statistice.

4. O înțelegere a inteligenței artificiale (AI) și a învățării automate (ML)

AI și ML au consumat două părți integrante ale științei datelor și, prin urmare, competența în acestea este o necesitate. În mod surprinzător, nu mulți oameni de știință în domeniul datelor sunt bine versați în conceptele și tehnicile AI și ML. Așadar, dacă doriți să rămâneți în fruntea curbei concurenței, ar fi bine să perfecționați conceptele AI și ML, inclusiv ML supravegheat, ML nesupravegheat, învățare prin consolidare, procesarea limbajului natural (NLP), motoare de recomandare, detectarea valorii aberante și analiza de supraviețuire, printre alte lucruri. De asemenea, dacă sunteți competent cu tehnici ML, cum ar fi arbori de decizie, regresie logistică, k înseamnă grupare, algoritm de clasificare Naive Bayes etc., puteți rezolva o serie de probleme de știință a datelor.

5. Interese în conflictul de date

Oamenii de știință de date se ocupă adesea de seturi de date mari, nestructurate/semi-structurate, care continuă să crească pe minut. Drept urmare, trebuie să depună mult efort în organizarea și curățarea setului de date dezordonat și complex pentru a permite o analiză și interpretare ușoară. Acest proces este cunoscut sub numele de Data Wrangling. Ceea ce fac oamenii de știință ai datelor este că convertesc sau mapează manual datele dintr-un format brut într-un alt format mai convenabil, astfel încât să devină ușor să păstrați datele organizate și adecvate pentru interpretare și analiză. Prin urmare, ca un aspirant Data Scientist, trebuie să știi cum să faci față imperfecțiunilor și erorilor din date.

6. Cunoștințe de vizualizare a datelor

Pentru profesioniștii care se ocupă de partea de afaceri a unei companii, este dificil să înțeleagă datele brute. Aici oamenii de știință ai datelor acționează ca o legătură crucială între IT și aripile de afaceri. După ce analizează și interpretează datele, oamenii de știință în date vizualizează datele cu ajutorul instrumentelor de vizualizare a datelor precum Tableau, Matplottlib, ggplot și d3.js. În plus, ei își comunică constatările atât personalului tehnic, cât și personalului non-tehnic, pentru ușurința lor de înțelegere. Odată cu reprezentarea vizuală a datelor, devine mai ușor pentru membrii non-tehnici să înțeleagă cum pot folosi informațiile despre date pentru a optimiza operațiunile de afaceri și a rămâne cu un pas înaintea companiilor rivale.

7. Simțul intuiției datelor

Pe lângă faptul că este un instrument de zi cu zi extrem de util pentru cercetătorii de date, Data Intuition este, de asemenea, o parte esențială a interviurilor de angajare. În timpul interviurilor, angajatorii îți vor pune la încercare toate abilitățile, inclusiv capacitatea ta intuitivă de a înțelege concepte legate de știința datelor. Aceasta este ceea ce numim „Intuiția datelor”. Deși este adevărat că trebuie să aveți abilități puternice de matematică, statistică și vizualizare, ar trebui să puteți determina și ce metode și tehnici să utilizați pentru a rezolva o anumită problemă, ce instrumente să utilizați și așa mai departe.

Acum că știi ce abilități trebuie să dobândești pentru a deveni un Data Scientist, hai să ne uităm la pașii care te vor duce acolo!

Cum să fii un Data Scientist – Calea de învățare

Calea pentru a deveni un Data Scientist este destul de simplă. Începe de la început. Hai să te ghidăm prin ea!

• Începând totul.

Primul pas implică înțelegerea despre ce înseamnă Data Science. Pe lângă învățarea tuturor conceptelor de bază ale științei datelor, aceasta este etapa în care alegeți primul limbaj de programare și îl perfecționați. Primele luni vor implica codificarea în limba pe care o alegeți. Odată ce sunteți abil la codificare într-o anumită limbă, învățarea altor limbaje de programare va deveni mult mai confortabilă.

• Învățarea elementelor de bază ale matematicii și statisticii.

Matematica și Statistica alcătuiesc baza algoritmilor ML. Desigur, va trebui să înveți conceptele de bază ale matematicii și statisticilor, cum ar fi medie, mediană, mod, varianță, probabilitate condiționată, testare de ipoteze, algebră liniară, calcul, statistică descriptivă și statistică inferențială, printre altele.

• Învățarea conceptelor ML și a aplicațiilor acestora

După stăpânirea conceptelor de matematică și statistică, este timpul să trecem la o zonă mai avansată – învățarea automată. Algoritmii ML și-au găsit aplicație în numeroase scenarii din lumea reală – de la detectarea fraudei și motoare de recomandare până la analiza sentimentelor feedback-ului clienților. În afară de conceptele menționate anterior, va trebui să înveți și despre Deep Learning, Rețele neuronale artificiale, Învățare inductive etc. Treptat, pe măsură ce înțelegi aceste concepte ML, va trebui să experimentezi cu ele în realitate. modele de lume prin diverse strategii de validare.

• Introducere în Deep Learning

Un subset de ML, Deep Learning, se ocupă de algoritmi care se inspiră din structura și funcția rețelelor neuronale artificiale asemănătoare creierului. Aceste rețele neuronale artificiale imită funcționarea creierului uman. Modelele de învățare profundă au cel puțin trei straturi în care fiecare strat primește informații de la stratul anterior și le transmite celui următor. Trebuie să înțelegeți pe deplin funcționarea Deep Learning și, pentru a o înțelege, va trebui să fiți bine versați în regresia liniară și logistică.

• Arhitecturi de învățare profundă

După ce ați învățat Deep Learning, trebuie să vă scufundați pentru a afla despre arhitecturi avansate de Deep Learning, cum ar fi AlexNet, GoogleNet, rețele neuronale recurente (RNN), rețele neuronale convoluționale (CNN), CNN bazate pe regiune (RCNN), SegNet, rețea adversa generativă. (GAN), etc. Deoarece acestea sunt concepte destul de voluminoase, trebuie să vă dedicați câteva săptămâni doar înțelegerii funcționării lor.

• Viziune pe computer

Computer Vision (CV) este un domeniu științific de studiu care încearcă să găsească modalități și să dezvolte tehnici care să permită computerelor să înțeleagă conținutul digital, cum ar fi videoclipuri și fotografii. Aceasta implică „dobândirea, procesarea, analizarea și înțelegerea imaginilor digitale” pentru a obține date foarte specializate din lumea reală pentru a crea în continuare informații numerice/simbolice. Fiind una dintre cele mai fierbinți domenii de explorare în prezent, fiecare cercetător de date care aspiră trebuie să aibă o bună cunoaștere a computerului.

• NLP

Procesarea limbajului natural este o componentă integrală a științei datelor. Astfel, fiecare Data Scientist trebuie să aibă o înțelegere puternică a NLP și a tehnicilor sale. În primul rând, NLP încearcă să proceseze, să analizeze și să înțeleagă date bazate pe limbaj natural (text, vorbire etc.) printr-o combinație de instrumente și algoritmi sofisticați. În timp ce vă ocupați de NLP, veți învăța despre regăsirea datelor (împreună cu Web Scraping), Text Wrangling, Named Entity Recognition, Parts of Speech Tagging, Shallow Parsing, Districte and Dependency Parsing și Emotion and Sentiment Analysis.

Gânduri de încheiere

În fiecare zi, datele globale continuă să crească și, odată cu acestea, se extind domeniul de aplicare al inovației și al creației. Pe măsură ce tehnologiile Big Data și Data Science continuă să avanseze, portofoliul de locuri de muncă al Data Scientists se va schimba, de asemenea, în conformitate cu vremurile. Deci, atunci cum ții pasul? Prin perfecţionarea calificărilor. Știința datelor este un domeniu dinamic care încă evoluează. Pentru a deveni un Data Scientist, trebuie să adăpostiți întotdeauna o sete nestinsă de cunoaștere și învățare. Dacă faci asta, nimic nu te va împiedica să străluciți în domeniul științei datelor.