เส้นทางอาชีพ Data Science: คู่มืออาชีพที่ครอบคลุม

เส้นทางการเรียนรู้หมายถึงรายการหลักสูตรเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับอาชีพเฉพาะหรือความสนใจในอาชีพ เส้นทางที่คุณเลือกจะขึ้นอยู่กับชุดทักษะที่คุณจะต้องประสบความสำเร็จในอาชีพการงานของคุณโดยตรง การเรียนรู้และพัฒนาทักษะในด้าน Data Science คือเส้นทางการเรียนรู้ Data Science เป็นเส้นทางที่มีความต้องการสูงซึ่งนักเรียนจำนวนมากเริ่มดำเนินการเพื่อบรรลุเป้าหมายในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

โมดูลที่มีโครงสร้างสูงช่วยให้นักศึกษาได้รับทรัพยากรที่ครอบคลุมและมีคุณค่าซึ่งเป็นประโยชน์ต่อทั้งมืออาชีพและผู้ที่เข้าสู่ภาคสนามเป็นครั้งแรก สำหรับนักเรียนที่ไม่คุ้นเคยกับ Data Science หรือเส้นทางการเรียนรู้ จะสับสนกับตัวเลือกที่มีอยู่ได้ง่าย โพสต์บล็อกนี้ออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจพื้นฐานเพื่อขจัดความสับสนและช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล

Data Science คืออะไร?

อยากรู้ว่า Data Science คืออะไร? หากคุณต้องดูคำศัพท์ตามตัวอักษร แสดงว่าวิทยาศาสตร์ที่ศึกษาข้อมูลคือวิทยาศาสตร์ข้อมูล ความเป็นจริงอยู่ไกลจากคำอธิบายง่ายๆ นี้ ย้อนกลับไปในปี 2010 Hugh Conway ผู้เชี่ยวชาญด้านเศรษฐศาสตร์แรงงานของสหรัฐอเมริกา ได้สร้างแผนภาพ Venn ซึ่งรวบรวมลักษณะที่ซับซ้อนและครอบคลุมของ Data Science ลองดูที่ด้านล่าง:

แหล่งที่มา

ดังที่คุณเห็นในแผนภาพด้านบน มีพื้นที่หรือวงกลมหลักๆ สามแห่งที่ครอบคลุม Data Science:

1. คณิตศาสตร์และความรู้ทางสถิติ
2. ประสบการณ์ที่กว้างขวาง
3. ทักษะการแฮ็ก

Data Science ตั้งอยู่ที่วงกลมสามวงคาบเกี่ยวกันและสร้างจุดบรรจบกัน การประชุมของวงกลมที่หนึ่งและสามของคณิตศาสตร์และสถิติและทักษะการแฮ็กเป็นพื้นที่ของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง การปฏิเสธที่อยู่รอบ ๆ การแฮ็กได้กลายเป็นการแฮ็กอย่างมีจริยธรรมและผิดจรรยาบรรณ

Data Scientist จำเป็นต้องมีทักษะในการแฮ็กข้อมูลอย่างมีจริยธรรม โดยมีประสบการณ์กว้างขวางในการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์และสถิติ แม้ว่าการวิจัยแบบดั้งเดิมและการเรียนรู้ด้วยเครื่องจะเป็นเครื่องมือที่สำคัญ แต่ความน่าจะเป็นที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะใช้ประสบการณ์เพื่อเปลี่ยนจากจริยธรรมเป็นไร้จรรยาบรรณก็มีสูง เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อกำหนดเบื้องต้นของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

สิ่งนี้บ่งบอกถึงอะไรในโลกแห่งความเป็นจริง?

• คุณไม่สามารถจัดการ อ่าน หรือวิเคราะห์ Big Data ได้หากไม่ได้รับความช่วยเหลือจาก Data Science และสาขา เครื่องมือ อัลกอริธึม หลักการ และแอปพลิเคชันถูกใช้เป็นรายบุคคลหรือรวมกันเพื่อตีความกลุ่มข้อมูลแบบสุ่ม
• วิทยาศาสตร์ต้องการการเรียนรู้กระบวนการรวบรวม จัดเตรียม ทำความสะอาด และวิเคราะห์ข้อมูล
• ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล งานของคุณคือการดึงข้อมูลที่สำคัญจากชุดข้อมูลที่เก็บรวบรวมโดยใช้การวิเคราะห์ความรู้สึก การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และการเรียนรู้ของเครื่อง
• จากนั้นข้อมูลดังกล่าวจะนำไปใช้เป็นแนวทางให้ธุรกิจต่างๆ จัดทำกลยุทธ์เพื่อช่วยให้นักการตลาดและผู้จัดการบรรลุเป้าหมายขององค์กร

Data Scientist ทำอะไร?

ธุรกิจต่างๆ คาดหวังให้ Data Scientists แก้ปัญหาหรือให้คำตอบสำหรับคำถามโดยทำตามขั้นตอนที่กล่าวถึงข้างต้น เมื่อได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าแล้ว พวกเขาสามารถใช้การวิเคราะห์หุ่นยนต์และภาษาต่างๆ เช่น Java เพื่อเริ่มสร้างและสำรวจโปรแกรมต่างๆ ที่จะนำพาธุรกิจไปสู่เป้าหมายและเป้าหมายในท้ายที่สุด

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังใช้วิธีต่างๆ เช่น การทดลองออนไลน์เพื่อให้แน่ใจว่าธุรกิจจะเติบโตอย่างยั่งยืน นอกจากนี้ ยังสามารถช่วยธุรกิจโดยการพัฒนาผลิตภัณฑ์ข้อมูลส่วนบุคคลที่บริษัทเข้าใจ ติดตาม และตรวจสอบรูปแบบเฉพาะ ความต้องการของลูกค้า และกิจกรรมอื่นๆ เป้าหมายสูงสุดคือการช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจอย่างมีประสิทธิผลและทำกำไรได้เสมอ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับรายละเอียดงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

คุณคาดหวังอะไรจากเส้นทางการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล

อาชีพที่แข็งแกร่งสำหรับขอบเขตในอนาคตของ Data Science ต้องการให้คุณได้รับทักษะที่สำคัญในสามแผนก ได้แก่ การเขียนโปรแกรม การวิเคราะห์ และความรู้โดเมน เส้นทางการเรียนรู้จะช่วยให้คุณได้รับทักษะต่อไปนี้:

• มีความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับ Scala, SAS, R และ Python
• ทำความเข้าใจฟังก์ชันการวิเคราะห์ต่างๆ
• ประสบการณ์การเข้ารหัสฐานข้อมูล SQL
• การทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจากวิดีโอและแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย
• แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อสร้างการรายงานเชิงคาดการณ์และการค้นพบรูปแบบ
• โปรแกรมจะครอบคลุมสถิติเชิงอนุมานและเชิงพรรณนา การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การสร้างแบบจำลอง และการปรับแต่ง

จุดสนใจหลักของนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลคือการวิจัยและวิเคราะห์ทางสถิติ ซึ่งใช้ในการเลือกแนวทางการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่เหมาะสม หลังจากนั้นอัลกอริธึมจะถูกจำลองและสร้างต้นแบบสำหรับการทดสอบ

แหล่งที่มา

การใช้เทคโนโลยีที่เน้นข้อมูล เช่น SQL และ Hadoop และการใช้สถาปัตยกรรมแบบกระจาย การสร้างภาพข้อมูล และการวิเคราะห์ทางสถิติ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะดึงความหมายออกจากชุดข้อมูล เส้นทางการเรียนรู้จะมุ่งเป้าไปที่การผลิตผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะซึ่งเป็นผู้เชี่ยวชาญในการจัดการด้านเหล่านี้ พวกเขาจะได้รับการฝึกอบรมเพื่อเปลี่ยนบทบาทของตน ณ จุดที่กำหนดตามและเมื่อจำเป็นในวงจรชีวิตของโครงการ Data Science

โครงสร้างของเส้นทางการเรียนรู้ Data Science คืออะไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเข้าใจได้จากการรวมตัวกันของสาขาวิชาผู้ปกครองที่แตกต่างกัน เช่น วิศวกรรมซอฟต์แวร์ การวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกรรมข้อมูล การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และอื่นๆ เส้นทางการเรียนรู้ควรรวมสิ่งเหล่านี้และอื่น ๆ อีกมากมายเพื่อให้แน่ใจว่าคุณจะเป็น Data Scientist ที่มีทักษะ ด้านล่างนี้คือรายการสรุปโครงสร้างของเส้นทางการเรียนรู้โดยสังเขป

เริ่มต้นด้วย Data Science และ Python

เส้นทางสู่การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเริ่มต้นด้วยการเรียนรู้คำศัพท์และศัพท์เฉพาะที่เกี่ยวข้องกับ Data Science ซึ่งจะเกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจบทบาทของ Data Scientists และทำความคุ้นเคยกับภาษาโปรแกรมอย่าง Python เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับภาษาสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

คณิตศาสตร์และสถิติ

นี่คือที่ที่คุณสำรวจรากฐานของ Data Science แนวคิดหลักที่จะกล่าวถึงในส่วนนี้ ได้แก่ ความน่าจะเป็น พื้นฐานของพีชคณิตเชิงเส้น และสถิติอนุมาน คุณจะได้เรียนรู้วิธีดำเนินการ EDA หรือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

ระบบคำแนะนำและพีชคณิตเมทริกซ์

คุณอาจสงสัยว่า Matrix Algebra กำลังทำอะไรอยู่ในรายการ และเหตุใดคุณจึงจำเป็นต้องรู้ เพื่อที่จะเรียนรู้อย่างจริงจังเกี่ยวกับการทำงานของเอ็นจิ้นการแนะนำ พีชคณิตเมทริกซ์มีความสำคัญอย่างยิ่ง ส่วนนี้ครอบคลุมแนวคิดที่ได้รับความนิยมทั้งสองนี้ซึ่งจำเป็นต้องเข้าใจอย่างสัมพันธ์กัน หัวข้อนี้ยังรวมถึงโปรเจ็กต์กลไกแนะนำและเทคนิคการลดขนาด เช่น PCA หรือ Principal Component Analysis

พื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง

ส่วนนี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับพื้นฐานและแกนหลักของการเรียนรู้ของเครื่อง คุณจะได้เรียนรู้อัลกอริธึมพื้นฐานและเทคนิคต่างๆ ซึ่งรวมถึงลอจิสติกส์และการถดถอยเชิงเส้น, SVM หรือเครื่องเวกเตอร์สนับสนุน, แผนผังการตัดสินใจ, Naive Bayes และอื่นๆ

การเรียนรู้ทั้งมวล

ด้วยหลักสูตรนี้ คุณจะได้ก้าวไปสู่โลกแห่งการเรียนรู้ของเครื่อง หัวข้อนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจอย่างชัดเจนว่าการประกอบเป็นอย่างไรพร้อมกับเทคนิคการประกอบแบบต่างๆ คุณจะต้องทำงานกับชุดข้อมูลเพื่อรับประสบการณ์จริงในการแก้ปัญหาในทางปฏิบัติ

การเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียม

การเรียนรู้เชิงลึกถือเป็นส่วนสำคัญของเส้นทางการเรียนรู้ของวิทยาศาสตร์ข้อมูล เมื่อพิจารณาถึงการเพิ่มขึ้นของการนำแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึกมาใช้ ความรู้นี้มีความสำคัญต่อการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีทักษะ คุณจะได้รู้จักกับ Keras ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กยอดนิยมสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก มีเฟรมเวิร์กอื่นๆ เช่น PyTorch ที่คุณสามารถเลือกได้ตามความต้องการ

อ่านเพิ่มเติม: เงินเดือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอินเดีย

NLP หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

NLP ถือเป็นสาขาที่ร้อนแรงที่สุดของอุตสาหกรรม ธุรกิจต่างแย่งชิงกันเพื่อรับพรสวรรค์ NLP ที่ดีที่สุด ดังนั้นจึงไม่มีเวลาไหนที่ดีไปกว่านี้แล้วในการมีส่วนร่วมกับ NLP มีกรอบการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่คุณจะนำมาใช้ในส่วนนี้ จาก BERT (Google) ไปจนถึง RoBERTa (Facebook) คุณจะได้เรียนรู้การทำงานกับเฟรมเวิร์กที่ล้ำสมัย

วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์

สาขาการเรียนรู้เชิงลึกนี้มีความต้องการสูง ในส่วนนี้ คุณจะจัดการกับปัญหาต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์และพัฒนาประสบการณ์จริงในขณะที่คุณดำเนินการต่อไป

อนุกรมเวลา

นี่เป็นหนึ่งในหัวข้อที่ซับซ้อนมากขึ้นในเส้นทางการเรียนรู้ หัวข้อนี้สมควรได้รับส่วนทั้งหมดซึ่งเป็นเหตุผลที่คุณจะต้องจัดการกับโครงการภาคปฏิบัติต่างๆ เพื่อให้แน่ใจว่าคุณเข้าใจการใช้งานจริงของหัวข้อนี้ เมื่อคุณคุ้นเคยกับแนวคิดต่างๆ ในอนุกรมเวลา คุณจะได้เรียนรู้หน้าที่ของแนวคิดเหล่านั้นในโลกแห่งความเป็นจริง

บทสรุป

โครงสร้างของโปรแกรม Data Science ออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกให้คุณกลายเป็นผู้มีความสามารถที่แท้จริงในด้าน Data Science ซึ่งทำให้ง่ายต่อการจัดหานายจ้างที่ดีที่สุดในตลาด ลงทะเบียนวันนี้เพื่อเริ่มต้นเส้นทางการเรียนรู้กับ upGrad!

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ให้ลองดูประกาศนียบัตร PG ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ IIIT-B และ upGrad ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพด้านการทำงานและเสนอกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1- on-1 กับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ