数据科学职业道路：综合职业指南

学习路径是指与特定职业或职业兴趣相关的特定课程列表。 您选择的道路将直接取决于您在各自职业中取得成功所需的技能。 掌握和发展数据科学领域的技能是数据科学学习路径。 这是一条需求量很大的道路，许多学生正在着手实现成为数据科学家的目标。

高度结构化的模块为学生提供了一系列全面且有价值的资源，使专业人士和首次进入该领域的人受益。 对于不熟悉数据科学或其学习路径的学生来说，很容易对可用的选项感到困惑。 这篇博文旨在帮助您了解基本知识，以消除您的困惑并帮助您做出明智的决定。

什么是数据科学？

想知道什么是数据科学？ 如果你从字面上看这些术语，这意味着研究数据的科学是数据科学。 现实远非这个简单的解释。 早在 2010 年，美国劳动经济学专家 Hugh Conway 就创建了维恩图，该图体现了数据科学的复杂性和广泛性。 看看下面：

资源

正如您在上图中所见，涵盖数据科学的三个主要领域或圈子：

1. 数学和统计知识
2. 丰富的体验
3. 黑客技能

数据科学位于三个圆圈重叠并汇合的地方。 数学与统计与黑客技能第一和第三圈的会议是机器学习领域。 围绕黑客的消极情绪现在已经转变为道德和不道德的黑客行为。

数据科学家需要具备道德黑客技能，并在数学和统计分析方面拥有丰富的经验。 虽然传统研究和机器学习是重要的工具，但数据科学家利用他们的经验从道德转向不道德的可能性很高。 详细了解数据科学的先决条件。

这在现实世界中意味着什么？

• 如果没有数据科学及其分支的帮助，您将无法管理、阅读或分析大数据。 工具、算法、原理和应用程序单独或组合使用来解释随机数据集群。
• 科学需要学习收集、准备、清理和分析数据的过程。
• 作为一名数据科学家，您的工作是从一组收集的数据中提取关键信息，应用情绪分析、预测分析和机器学习。
• 然后，这些信息用于指导企业制定战略，帮助营销人员和经理实现组织目标。

数据科学家做什么的？

企业希望数据科学家通过遵循上述流程来解决问题或提供查询的答案。 一旦获得有价值的见解，他们就可以使用机器人分析和 Java 等语言开始创建和探索最终将引导企业实现其目标和目标的程序。

数据科学家还采用不同的方法，例如在线实验，以确保企业的可持续增长。 此外，他们还可以通过开发企业了解、跟踪和监控独特模式、客户需求和其他活动的个性化数据产品来帮助企业。 最终目标始终是帮助企业做出富有成效和有利可图的决策。 详细了解数据科学家的职位描述。

您对数据科学学习路径有什么期望？

未来数据科学领域的强大职业需要您在编程、分析和领域知识这三个部门获得关键技能。 学习路径将帮助您获得以下技能：

• 对 Scala、SAS、R 和 Python 有深入的了解
• 了解不同的分析功能
• SQL数据库编码经验
• 处理来自视频和社交媒体平台的非结构化数据
• 机器学习进行预测报告和模式发现
• 该计划将涵盖推论和描述性统计、自然语言处理、模型构建和微调

数据科学家的主要关注点是统计研究和分析，用于选择正确的机器学习方法，然后对算法进行建模和原型测试。

资源

使用 SQL 和 Hadoop 等面向数据的技术，并广泛使用分布式架构、数据可视化和统计分析，数据科学家从数据集中提取意义。 学习路径将旨在培养熟练的专业人员，他们是处理这些方面的专家。 他们将接受培训，以便在数据科学项目的生命周期中根据需要在任何给定时间转换角色。

数据科学学习路径的结构是什么？

数据科学可以理解为不同学科的结合，如软件工程、数据分析、数据工程、预测分析、机器学习等。 学习路径应该包括所有这些以及更多内容，以确保您成为一名熟练的数据科学家。 以下是简要总结学习路径结构的列表。

从数据科学和 Python 开始

成为数据科学家的旅程始于学习与数据科学相关的术语和行话。 这将涉及了解数据科学家的角色并熟悉 Python 等编程语言。 了解有关数据科学语言的更多信息。

数学和统计

这是您探索数据科学基础的地方。 本节将介绍的关键概念包括概率、线性代数的基础知识和推论统计。 您还将学习如何执行 EDA 或探索性数据分析。

推荐系统和矩阵代数

你可能想知道矩阵代数在列表中做了什么，以及为什么你需要知道它。 好吧，为了认真学习推荐引擎的工作原理，矩阵代数绝对是至关重要的。 本节涵盖了这两个需要相互理解的趋势概念。 本主题还包括推荐引擎项目和降维技术，如 PCA 或主成分分析。

机器学习基础

本节将向您介绍机器学习的基础和核心。 您将学习基本算法和技术，包括逻辑和线性回归、SVM 或支持向量机、决策树、朴素贝叶斯等。

集成学习

通过本课程，您可以更进一步地进入机器学习的世界。 这里的主题将使您清楚地了解什么是集成以及各种集成技术。 您还必须处理数据集，以获得如何解决实际问题的实践经验。

深度学习和神经网络

深度学习是数据科学学习路径的重要组成部分。 考虑到采用深度学习应用程序的天文数字式增长，这些知识对于成为熟练的数据科学家至关重要。 您将了解 Keras，这是一个流行的深度学习框架。 您可以根据自己的喜好选择其他框架，例如 PyTorch。

另请阅读：印度数据科学家的薪水

NLP 或自然语言处理

NLP被视为业界最热门的领域。 企业为了让自己成为最好的 NLP 人才而互不相让。 因此，现在是参与 NLP 的最佳时机。 本节将介绍一个自然语言处理框架。 从 BERT (Google) 到 RoBERTa (Facebook)，您将学习使用一些最先进的框架。

计算机视觉

这个深度学习领域的需求量很大。 在本节中，您将处理与计算机视觉相关的一系列问题，并在进行过程中积累实践经验。

时间序列

这是学习路径中更复杂的主题之一。 这个主题本身值得一整节，这就是为什么您将被要求处理各种动手项目以确保您了解其实际应用。 随着您熟悉时间序列中的不同概念，您还将了解它们在现实世界中的功能。

结论

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