數據科學職業道路：綜合職業指南

學習路徑是指與特定職業或職業興趣相關的特定課程列表。 您選擇的道路將直接取決於您在各自職業中取得成功所需的技能。 掌握和發展數據科學領域的技能是數據科學學習路徑。 這是一條需求量很大的道路，許多學生正在著手實現成為數據科學家的目標。

高度結構化的模塊為學生提供了一系列全面且有價值的資源，使專業人士和首次進入該領域的人受益。 對於不熟悉數據科學或其學習路徑的學生來說，很容易對可用的選項感到困惑。 這篇博文旨在幫助您了解基本知識，以消除您的困惑並幫助您做出明智的決定。

什麼是數據科學？

想知道什麼是數據科學？ 如果你從字面上看這些術語，這意味著研究數據的科學是數據科學。 現實遠非這個簡單的解釋。 早在 2010 年，美國勞動經濟學專家 Hugh Conway 就創建了維恩圖，該圖體現了數據科學的複雜性和廣泛性。 看看下面：

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正如您在上圖中所見，涵蓋數據科學的三個主要領域或圈子：

1. 數學和統計知識
2. 豐富的體驗
3. 黑客技能

數據科學位於三個圓圈重疊並彙合的地方。 數學與統計與黑客技能第一和第三圈的會議是機器學習領域。 圍繞黑客的消極情緒現在已經轉變為道德和不道德的黑客行為。

數據科學家需要具備道德黑客技能，並在數學和統計分析方面擁有豐富的經驗。 雖然傳統研究和機器學習是重要的工具，但數據科學家利用他們的經驗從道德轉向不道德的可能性很高。 詳細了解數據科學的先決條件。

這在現實世界中意味著什麼？

• 如果沒有數據科學及其分支的幫助，您將無法管理、閱讀或分析大數據。 工具、算法、原理和應用程序單獨或組合使用來解釋隨機數據集群。
• 科學需要學習收集、準備、清理和分析數據的過程。
• 作為一名數據科學家，您的工作是從一組收集的數據中提取關鍵信息，應用情緒分析、預測分析和機器學習。
• 然後，這些信息用於指導企業製定戰略，幫助營銷人員和經理實現組織目標。

數據科學家做什麼的？

企業希望數據科學家通過遵循上述流程來解決問題或提供查詢的答案。 一旦獲得有價值的見解，他們就可以使用機器人分析和 Java 等語言開始創建和探索最終將引導企業實現其目標和目標的程序。

數據科學家還採用不同的方法，例如在線實驗，以確保企業的可持續增長。 此外，他們還可以通過開發企業了解、跟踪和監控獨特模式、客戶需求和其他活動的個性化數據產品來幫助企業。 最終目標始終是幫助企業做出富有成效和有利可圖的決策。 詳細了解數據科學家的職位描述。

您對數據科學學習路徑有什麼期望？

未來數據科學領域的強大職業需要您在編程、分析和領域知識這三個部門獲得關鍵技能。 學習路徑將幫助您獲得以下技能：

• 對 Scala、SAS、R 和 Python 有深入的了解
• 了解不同的分析功能
• SQL數據庫編碼經驗
• 處理來自視頻和社交媒體平台的非結構化數據
• 機器學習進行預測報告和模式發現
• 該計劃將涵蓋推論和描述性統計、自然語言處理、模型構建和微調

數據科學家的主要關注點是統計研究和分析，用於選擇正確的機器學習方法，然後對算法進行建模和原型測試。

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使用 SQL 和 Hadoop 等面向數據的技術，並廣泛使用分佈式架構、數據可視化和統計分析，數據科學家從數據集中提取意義。 學習路徑將旨在培養熟練的專業人員，他們是處理這些方面的專家。 他們將接受培訓，以便在數據科學項目的生命週期中根據需要在任何給定時間轉換角色。

數據科學學習路徑的結構是什麼？

數據科學可以理解為不同學科的結合，如軟件工程、數據分析、數據工程、預測分析、機器學習等。 學習路徑應該包括所有這些以及更多內容，以確保您成為一名熟練的數據科學家。 以下是簡要總結學習路徑結構的列表。

從數據科學和 Python 開始

成為數據科學家的旅程始於學習與數據科學相關的術語和行話。 這將涉及了解數據科學家的角色並熟悉 Python 等編程語言。 了解有關數據科學語言的更多信息。

數學和統計

這是您探索數據科學基礎的地方。 本節將介紹的關鍵概念包括概率、線性代數的基礎知識和推論統計。 您還將學習如何執行 EDA 或探索性數據分析。

推薦系​​統和矩陣代數

你可能想知道矩陣代數在列表中做了什麼，以及為什麼你需要知道它。 好吧，為了認真學習推薦引擎的工作原理，矩陣代數絕對是至關重要的。 本節涵蓋了這兩個需要相互理解的趨勢概念。 本主題還包括推薦引擎項目和降維技術，如 PCA 或主成分分析。

機器學習基礎

本節將向您介紹機器學習的基礎和核心。 您將學習基本算法和技術，包括邏輯和線性回歸、SVM 或支持向量機、決策樹、樸素貝葉斯等。

集成學習

通過本課程，您可以更進一步地進入機器學習的世界。 這裡的主題將使您清楚地了解什麼是集成以及各種集成技術。 您還必須處理數據集，以獲得如何解決實際問題的實踐經驗。

深度學習和神經網絡

深度學習是數據科學學習路徑的重要組成部分。 考慮到採用深度學習應用程序的天文數字式增長，這些知識對於成為熟練的數據科學家至關重要。 您將了解 Keras，這是一個流行的深度學習框架。 您可以根據自己的喜好選擇其他框架，例如 PyTorch。

另請閱讀：印度數據科學家的薪水

NLP 或自然語言處理

NLP被視為業界最熱門的領域。 企業為了讓自己成為最好的 NLP 人才而互不相讓。 因此，現在是參與 NLP 的最佳時機。 本節將介紹一個自然語言處理框架。 從 BERT (Google) 到 RoBERTa (Facebook)，您將學習使用一些最先進的框架。

計算機視覺

這個深度學習領域的需求量很大。 在本節中，您將處理與計算機視覺相關的一系列問題，並在進行過程中積累實踐經驗。

時間序列

這是學習路徑中更複雜的主題之一。 這個主題本身值得一整節，這就是為什麼您將被要求處理各種動手項目以確保您了解其實際應用。 隨著您熟悉時間序列中的不同概念，您還將了解它們在現實世界中的功能。

結論

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