Vsebina
- Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
- Zaključek
Vir: Bplanet / iStockphoto
Odvzem:
Podatkovna znanost je eno najbolj vročih področij tehnologije, toda kako lahko pridete na to področje? Tu je nekaj osnov, ki se jih lahko naučite sami.
Objava vključuje partnerske povezave
Znanost o podatkih je zapletena disciplina, ki prepozna pomembne informacije, pridobljene iz velikanskih količin strukturiranih in nestrukturiranih podatkov. Verjetno najtežji del tega področja znanja je, da se naučimo smisla vseh teh podatkov in pretvorimo to ogromno količino razpršenih informacij v smiselna, uporabna spoznanja. Pristojni analitik podatkov ve, kako odkriti tiste vzorce, ki organizacijam omogočajo, da oblikujejo učinkovite strategije, poiščejo nove priložnosti in povečajo svoja tržna prizadevanja.
Delo na področju podatkovne znanosti je eno najbolj dobro plačanih, ki jih ima na voljo, podatkovne znanstvenike pa vedno išče celo največje podjetje. Ali se je res mogoče naučiti podatkovnih znanosti? Ali lahko greste od zgolj osnovnih veščin IT do tega, da postanete glavni analitik? Odgovor je pritrdilen, pod pogojem, da izberete prave tečaje in jih vzamete s potrebno skrbnostjo. Tukaj vam bomo predstavili pregled najpomembnejših konceptov znanosti o podatkih, ki se jih morate naučiti, da postanete znanstvenik podatkovnih podatkov, vsega pa se lahko naučite iz udobja lastnega doma. Vse te tečaje lahko opravite prek Coursere za manj kot 100 dolarjev. (Če želite izvedeti več o tem, kaj podatkovni znanstvenik počne, glejte Job Role: Data Scientist.)
Navadne in preproste, najprej stvari. Ne morete postati podatkovni znanstvenik, če ne razumete, kaj v resnici predstavlja podatkovna znanost, in prvi korak, ki ga morate narediti, je uvodni tečaj, ki vam omogoča pregled te discipline. Temeljni pojmi vključujejo, zakaj in kako je znanost podatkov tako pomembna za poslovanje in kako se lahko uporablja. Morate biti sposobni razumeti, kaj je regresijska analiza in kako deluje postopek rudarjenja nabora podatkov, pa tudi, katera orodja in algoritme boste uporabili vsakodnevno za obvladovanje te discipline.
Najboljši tečaji so tisti, ki se osredotočajo tudi na metodologijo, zato ste lahko prepričani, da bodo podatki, ki jih boste zbirali, uporabljeni za sprotno reševanje problemov na ustrezen način. Osnove bi morale vključevati razumevanje, kako pravilno manipulirati z njim, da se spopadejo z najpogostejšimi težavami, in kako smiselno pridobiti povratne informacije po izdelavi in uvedbi modela.
Uvodni tečaj, ki vas uči statistike po aplikacijah, je najboljše mesto za začetek učenja podatkov o podatkih, programiranje Python-a pa predstavlja najosnovnejšo veščino, potrebno za razumevanje tega področja. Preden začnete delati s podatki, morate razumeti, kako jih pridobiti v najnovejši obliki, Python pa je najosnovnejši instrument za manipuliranje in izpopolnjevanje.
Prvi tečaji, ki jih morate opraviti, bi vas morali naučiti osnov programskega okolja Python, potrebnih za smiselnost datotek CSV in iskanje poti skozi zapletene podatkovne strukture. Glavni pojmi vključujejo razumevanje t-testov, vzorčenje in distribucije, kako poizvedovati v strukturi Pandas DataFrame in kako izvleči, očistiti in obdelati tabelarne podatke.
Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
Ne morete izboljšati svojih programskih sposobnosti, če nikogar ne skrbi za kakovost programske opreme.
Velika večina podatkov se pridobiva iz baz podatkov, vsaj del teh podatkov pa obstaja v strukturirani obliki. SQL pomeni „Strukturiran jezik poizvedb“ in je najzmogljivejši jezik, s katerim lahko govorite z bazami podatkov, da jih razumete, raziščite vse vogalnice in izvlečete vse pomembne podatke, ki jih potrebujete za težavo. Znanje, kako delati s SQL, ustvarja primerke baz podatkov v oblaku, zažene poizvedbe SQL in dostopa do baz podatkov in zbirk podatkov iz resničnega sveta iz prenosnih računalnikov Jupyter, ki jih mora imeti vsak spretnost.
Nekaj znanja v statistiki je nujna v znanosti o podatkih. Čeprav je statistika res široko področje, podatkovni analitik zahteva dojemanje vsaj nekaterih konceptov v statistiki in teoriji verjetnosti, da bi podjetjem in organizacijam zagotovili praktični vpogled. (Za več informacij o znanosti podatkov glejte 12 ključnih nasvetov za učenje podatkov o znanosti.)
Teorijo in prakso morate kombinirati z učenjem temeljnih konceptov, kot so distribucija, testiranje hipotez in regresija, pa tudi temeljne Bayesove teorije verjetnosti. Večina modulov strojnega učenja je pravzaprav zgrajena na Bayesovih verjetnostnih modelih. Bayesov pristop je intuitiven, ki se giblje od verjetnosti do analize podatkov in omogoča boljše obračunavanje negotovosti, pa tudi zagotavlja dejanske izjave predpostavk, ki jih je mogoče uporabiti v praksi.
Če želite obvladati podatkovno znanost, se morate naučiti reševati različne računske težave z algoritmičnimi tehnikami. Algoritmi se uporabljajo za upravljanje podatkov s pomočjo učinkovitih struktur podatkov. Naučiti se morate, kako izvajati te strukture v različnih programskih jezikih, kaj od njih pričakovati in kako razčleniti velike težave na bolj natančne dele. Obstaja veliko strategij, ki se jih je treba naučiti oblikovati učinkovit algoritem, na primer, kako ohraniti uravnoteženo binarno drevo, kako spremeniti velikost dinamičnega niza in kako reševati težave rekurzivno.
Strojno učenje je veda, ki računalnikom omogoča delovanje zunaj meja skriptov, ki jih programirajo za izvajanje. To je prodorna znanost, ki ima v realnem svetu veliko aplikacij, in rudarjenje podatkov je ena izmed njih. Če želite pristopiti k strojnemu učenju, morate imeti vse zgoraj omenjene veščine. Algoritme strojnega učenja je treba programirati s Python-om, statistični pristopi pa so najučinkovitejši, da "naučijo" stroj, kako postati pametnejši.
Celotno področje strojnega učenja je izjemno obsežno in vključuje različne podteme, kot so nadzorovano in nenadzorovano učenje, evalvacija modela in poglobljeno učenje. Čeprav se vam ni treba potapljati tako globoko, kot se učiti programiranja najnaprednejših nevronskih mrež, več ko veste o številnih aplikacijah strojnega učenja v podatkovni znanosti, tem bolje.
Zaključek
Ni pomembno, ali ste študent, ki išče nove načine za razširitev svojih obzorij, ali strokovnjak, ki želi izboljšati svoj življenjepis. Učenje teh ključnih konceptov znanosti o podatkih je vse, kar potrebujete, da si zagotovite konkurenčno prednost v panogi.