Veri Bilimi Kariyer Yolu: Kapsamlı Bir Kariyer Rehberi

Öğrenme yolları, belirli bir meslek veya kariyer ilgi alanıyla ilgili belirli kursların bir listesini ifade eder. Seçtiğiniz yol, doğrudan ilgili kariyerinizde başarılı olmak için ihtiyaç duyacağınız beceri setlerine bağlı olacaktır. Veri Bilimi alanında ustalaşmak ve beceriler geliştirmek, Veri Bilimi Öğrenme Yoludur. Birçok öğrencinin Veri Bilimcisi olma hedeflerine ulaşmak için giriştiği yüksek talep gören bir yoldur.

Yüksek düzeyde yapılandırılmış modül, öğrencilere hem profesyonellerin hem de alana ilk kez girenlerin yararlandığı kapsamlı ve değerli bir kaynak koleksiyonu sunar. Veri Bilimine veya öğrenme yoluna aşina olmayan bir öğrenci için, mevcut seçeneklerden dolayı kafanın karışması kolaydır. Bu blog yazısı, kafa karışıklığınızı gidermek için temel bilgileri anlamanıza ve bilinçli bir karar vermenize yardımcı olmak için tasarlanmıştır.

Veri Bilimi Nedir?

Meraklısınız Veri bilimi nedir? Terimlere kelimenin tam anlamıyla bakacak olursanız, bu, verileri incelemeye giren bilimin Veri Bilimi olduğu anlamına gelir. Gerçek bu basit açıklamadan uzaktır. 2010 yılında, ABD'nin çalışma ekonomisi uzmanı Hugh Conway, Veri Biliminin karmaşık ve kapsamlı doğasını yakalayan Venn şemasını yarattı. Aşağıda bir göz atın:

Kaynak

Yukarıdaki şemada görebileceğiniz gibi, Veri Bilimini kapsayan üç ana alan veya daire vardır:

1. Matematik ve İstatistik Bilgisi
2. Geniş deneyim
3. Hack becerileri

Veri Bilimi, üç dairenin üst üste geldiği ve bir izdüşüm oluşturduğu yerdedir. Matematik ve İstatistik ile Hacking Becerilerinin birinci ve üçüncü çemberlerinin buluşması, Makine Öğreniminin alanıdır. Bilgisayar korsanlığını çevreleyen olumsuzluk artık etik ve etik olmayan korsanlığa dönüştü.

Matematiksel ve istatistiksel analizde kapsamlı deneyime sahip bir Veri Bilimcisi, etik bilgisayar korsanlığı becerilerine sahip olmalıdır. Geleneksel araştırma ve Makine Öğrenimi önemli araçlar olsa da, bir veri bilimcisinin deneyimlerini etikten etik olmayana dönüştürmek için kullanma olasılığı yüksektir. Veri biliminin ön koşulu hakkında daha fazla bilgi edinin.

Bu gerçek dünyada neyi ifade ediyor?

• Veri Bilimi ve dallarının yardımı olmadan Büyük Veriyi yönetemez, okuyamaz veya analiz edemezsiniz. Araçlar, algoritmalar, ilkeler ve uygulamalar, rastgele veri kümelerini yorumlamak için ayrı ayrı veya kombinasyon halinde kullanılır.
• Bilim, verileri toplama, hazırlama, temizleme ve analiz etme süreçlerini öğrenmeyi gerektirir.
• Bir Veri bilimcisi olarak işiniz, duygu analizi, tahmine dayalı analitik ve makine öğrenimi uygulayarak toplanan bir veri kümesinden kritik bilgileri çıkarmaktır.
• Bilgiler daha sonra işletmelere pazarlamacılara ve yöneticilere kurumsal hedeflere ulaşmalarına yardımcı olacak stratejiler oluşturmada rehberlik etmek için kullanılır.

Veri Bilimcisi ne iş yapar?

İşletmeler, Veri Bilimcilerinin yukarıda belirtilen süreçleri takip ederek bir sorunu çözmesini veya bir sorguya yanıt vermesini bekler. Değerli içgörüler elde edildikten sonra, nihayetinde bir işletmenin hedeflerine ve hedeflerine ulaşmasına öncülük edecek programlar oluşturmaya ve keşfetmeye başlamak için robotik analitiği ve Java gibi dilleri kullanabilirler.

Veri bilimciler, işletmeler için sürdürülebilir büyüme sağlamak için çevrimiçi deneyler gibi farklı yöntemler de kullanır. Ayrıca, şirketlerin benzersiz kalıpları, müşteri gereksinimlerini ve diğer faaliyetleri anladığı, izlediği ve izlediği kişiselleştirilmiş veri ürünleri geliştirerek işletmelere yardımcı olabilirler. Nihai hedef her zaman işletmelerin üretken ve karlı kararlar almasına yardımcı olmaktır. Veri bilimcilerinin iş tanımı hakkında daha fazla bilgi edinin.

Veri Bilimi Öğrenme Yolundan ne bekleyebilirsiniz?

Gelecekteki Veri Bilimi kapsamı için güçlü bir kariyer, programlama, analitik ve alan bilgisi olan üç bölümde kritik beceriler edinmenizi gerektirir. Öğrenme yolu, aşağıdaki becerileri edinmenize yardımcı olacaktır:

• Güçlü Scala, SAS, R ve Python bilgisi
• Farklı analitik fonksiyonları anlama
• SQL veritabanı kodlama deneyimi
• Videolardan ve sosyal medya platformlarından yapılandırılmamış verilerle çalışma
• Tahmine dayalı raporlama ve kalıp keşfi yapmak için makine öğrenimi
• Program, çıkarımsal ve tanımlayıcı istatistikleri, doğal dil işlemeyi, model oluşturma ve ince ayarı kapsayacaktır.

Veri bilimcilerinin ana odak noktası, doğru makine öğrenimi yaklaşımını seçmek için kullanılan istatistiksel araştırma ve analizdir, ardından algoritma test için modellenir ve prototiplenir.

Kaynak

SQL ve Hadoop gibi veri odaklı teknolojileri kullanan ve dağıtılmış mimari, veri görselleştirme ve istatistiksel analizden kapsamlı bir şekilde yararlanan Veri Bilimciler, veri kümelerinden anlam çıkarır. Öğrenme yolu, bu yönleri ele almada uzman olan yetenekli profesyoneller üretmeyi amaçlayacaktır. Bir Veri Bilimi projesinin yaşam döngüsünde gerektiğinde ve gerektiğinde rollerini değiştirmek için eğitileceklerdir.

Veri Bilimi Öğrenme Yolunun yapısı nedir?

Veri Bilimi, yazılım mühendisliği, veri analitiği, veri mühendisliği, tahmine dayalı analitik, makine öğrenimi vb. gibi farklı ebeveyn disiplinlerinin dahil edilmesi olarak anlaşılabilir. Öğrenme yolu, yetenekli bir Veri Bilimcisi olarak ortaya çıkmanızı sağlamak için bunların hepsini ve daha fazlasını içermelidir. Aşağıda, Öğrenme Yolunun yapısını kısaca özetlemek için bir liste bulunmaktadır.

Veri Bilimi ve Python ile Başlangıç

Veri bilimcisi olma yolculuğu, Veri Bilimi ile ilgili terimleri ve jargonu öğrenmekle başlar. Bu, Veri Bilimcilerinin rolünü anlamayı ve Python gibi programlama dillerini tanımayı içerecektir. Veri bilimi dilleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

Matematik ve İstatistik

Burası Veri Biliminin temelini keşfedeceğiniz yer. Bu bölümde ele alınacak anahtar kavramlar arasında olasılık, lineer cebirin temelleri ve çıkarımsal istatistikler yer almaktadır. EDA veya keşifsel veri analizinin nasıl gerçekleştirileceğini de öğreneceksiniz.

Öneri Sistemleri ve Matris Cebiri

Matrix Algebra'nın listede ne yaptığını ve neden bunu bilmeniz gerektiğini merak edebilirsiniz. Öneri motorlarının çalışması hakkında ciddi bir şeyler öğrenmek için matris cebiri kesinlikle çok önemlidir. Bu bölüm, birbiriyle ilişkili olarak anlaşılması gereken bu iki trend kavramı ele almaktadır. Bu konu ayrıca öneri motoru projelerini ve PCA veya Temel Bileşen Analizi gibi boyut azaltma tekniklerini de içerir.

Makine Öğreniminin Temelleri

Bu bölüm size makine öğreniminin temellerini ve özünü tanıtacaktır. Lojistik ve doğrusal regresyon, SVM veya destek vektör makineleri, karar ağaçları, Naive Bayes vb. içeren temel algoritmaları ve teknikleri öğreneceksiniz.

Topluluk Öğrenimi

Bu kursla, makine öğrenimi dünyasına daha ileri bir adım atıyorsunuz. Buradaki konular, çeşitli birleştirme tekniklerinin yanı sıra birleştirmenin ne olduğunu net bir şekilde anlamanızı sağlayacaktır. Pratik sorunların nasıl çözüleceği konusunda uygulamalı bir deneyim elde etmek için veri kümeleri üzerinde de çalışmanız gerekecektir.

Derin Öğrenme ve Sinir Ağları

Derin öğrenme, Veri Biliminin Öğrenme Yolunun önemli bir bölümünü oluşturur. Derin öğrenme uygulamalarının benimsenmesindeki astronomik artış göz önüne alındığında, bu bilgi, yetenekli bir veri bilimcisi olmak için çok önemlidir. Derin öğrenme için popüler bir çerçeve olan Keras ile tanışacaksınız. Tercihinize göre seçebileceğiniz PyTorch gibi başka çerçeveler de var.

Ayrıca okuyun: Hindistan'da Veri Bilimcisi Maaşı

NLP veya Doğal Dil İşleme

NLP, endüstrinin en sıcak alanı olarak kabul ediliyor. İşletmeler, kendilerine en iyi NLP yeteneğini elde etmek için birbirlerini ezerler. Bu nedenle, NLP ile etkileşim kurmak için daha iyi bir zaman olamazdı. Bu bölümde tanıtılacak bir Doğal Dil İşleme çerçeveleri var. BERT'den (Google) RoBERTa'ya (Facebook) kadar, en son teknoloji çerçevelerden bazılarıyla çalışmayı öğreneceksiniz.

Bilgisayar görüşü

Bu derin öğrenme alanı yüksek talep görüyor. Bu bölümde, bilgisayarla görme ile ilgili bir dizi problemle ilgilenecek ve ilerledikçe pratik deneyim geliştireceksiniz.

Zaman serisi

Bu, Öğrenme Yolundaki daha karmaşık konulardan biridir. Bu konu başlı başına bir bölümü hak ediyor, bu yüzden pratik uygulamasını anladığınızdan emin olmak için çeşitli uygulamalı projelerle uğraşacaksınız. Zaman serilerindeki farklı kavramları tanıdıkça gerçek dünyadaki işlevlerini de öğreneceksiniz.

Çözüm

Veri Bilimi alanında gerçek bir yetenek olmanızı kolaylaştırmak için tasarlanmış Veri Bilimi Programının yapısı, piyasadaki en iyi işvereni bulmayı kolaylaştırır. upGrad ile öğrenme yolculuğunuza başlamak için bugün kaydolun!

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk sunan IIIT-B & upGrad'ın Veri Biliminde PG Diplomasına göz atın, 1- endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.