Как выучить Data Science с нуля в 2024 году — роадмап

IT-блогер Daniel Dan в новом видео разобрал роадмап для желающих выучить Data Science для 2024 года. Видео на английском языке, но мы выполнили транскрибированный перевод.

Основные мысли в видео:

1. Спрос на специалистов по данным растет, и ожидается, что к 2032 году их число увеличится на 35% согласно Бюро статистики труда США.
2. Даниэль представляет пошаговое руководство по становлению профессиональным специалистом по данным и оставляет полезные ссылки в описании видео.
3. Наука о данных заключается в анализе сырых данных с помощью статистики и машинного обучения для поиска ответов на вопросы.
4. Специалисты по данным занимаются созданием баз данных, проведением онлайн-экспериментов и созданием систем машинного обучения для помощи бизнесу в принятии решений.
5. Первый шаг на пути к профессии – изучение математики, включая линейную алгебру, вероятность и статистику, а также основы программирования, особенно Python и его библиотеки.
6. Второй шаг – изучение предварительной обработки и исследования данных, включая визуализацию данных, инженерию данных и разработку информационных панелей.
7. Третий шаг – освоение машинного обучения и искусственного интеллекта, включая обучение с учителем, без учителя и глубокое обучение.
8. Для профессионального роста в области науки о данных необходимо постоянно совершенствовать навыки, участвовать в проектах, отслеживать прогресс и получать сертификаты.
9. Даниэль советует принимать участие в конкурсах, взаимодействовать с сообществом специалистов по данным и получать сертификацию для повышения квалификации.

Ниже — перевод ролика.

Последнее время растет потребность в специалистах по обработке данных. Согласно данным Бюро трудовой статистики США, занятость специалистов по обработке данных вырастет на 35% к 2032 году.

И это намного быстрее, чем большинство других профессий. Меня зовут Даниэль, и сегодня у меня для вас план по обучению на пути к профессиональному специалисту по обработке данных. Кстати, все связанные ссылки я оставил в описании ниже.

После просмотра этого видео не забудьте посмотреть их. Давайте приступим.

Что такое data science

Хорошо, прежде чем говорить о шагах, которые вам нужно будет предпринять, чтобы стать специалистом по обработке данных, позвольте мне ответить на несколько вопросов. Что такое data science? И что именно делают специалисты по обработке данных? Простыми словами, data science – это анализ сырых данных.

И использование статистики и трюков машинного обучения для извлечения информации из этих данных. В основном это означает использование данных для поиска ответов на ваши вопросы. Так что работу специалистов по обработке данных можно описать следующим образом. Они настраивают мощную базу данных для серьезного анализа.

Они проводят онлайн-эксперименты и используют другие комплексные методы для обеспечения роста. Они создают системы машинного обучения и персонализируют данные, чтобы помочь бизнесу принимать умные решения. По сути, в мире технологий data science – это настройка вещей, тестирование, использование машинного обучения для принятия решений и создание полезных продуктов на основе данных. Итак, теперь, когда мы все знаем, что такое data science, пришло время поговорить о нашей основной теме.

План обучения по data science. Ребята, data science – это огромная сложная область. Она включает множество поддисциплин, таких как обработка естественного языка, машинное обучение, анализ данных, инженерия данных, бизнес-аналитика, облачные вычисления и многие другие. Поэтому прежде чем вы начнете изучать необходимые навыки, выберите направление, в котором вы будете двигаться.

Потому что различные области data science потребуют разных наборов навыков.

Изучение основ

И ваш первый шаг на этом пути – изучение основ. К этим основам относится математика, да, вы не сможете далеко продвинуться в data science, если не знаете некоторые продвинутые математические концепции.

И вот некоторые важные вещи, которые вам нужно будет освоить.

Линейная алгебра

Когда вы погружаетесь в анализ главных компонент для упрощения ваших данных, будьте готовы использовать линейную алгебру. И если вы работаете с нейронными сетями, вам придется использовать линейную алгебру для настройки и управления сетью. Честно говоря, большинство моделей полагаются на вычисления линейной алгебры.

Вероятность

Изучите концепции, такие как совместная, условная и маргинальная вероятность. И когда речь идет о оценке вероятности, изучение данных, поиске закономерностей или выявлении выбросов, распределения вероятности очень пригодятся.

Статистика

Статистика дает вам простой способ подытожить, изучить и продемонстрировать данные различными способами. Поэтому понимание различных статистических методов – это большой плюс в data science.

Изучите типы статистики, такие как описательная и инферентная статистика. И как только вы уверены, что ваше знание математики достаточно, переходите к следующему основному концепту – программированию.

Программирование в data science

Программирование – это ключевой шаг в мире data science. Вам нужно освоить основы кодирования и компьютерные навыки для практически всего в data science.

Чтобы начать программировать в data science, выберите язык, такой как Python, SQL, Scala, Java или R. Однако, ребята, Python – самый распространенный выбор среди специалистов по обработке данных. Знание этого языка поможет вам обрабатывать огромные объемы данных, быстро создавать прототипы и выполнять множество других крутых вещей. И вот некоторые концепции программирования, о которых нужно знать.

Структуры данных

Вам придется ознакомиться с такими вещами, как массивы, связанные списки, стеки, очереди, хэш-таблицы, деревья, кучи, графы и схемы. Эти структуры могут обрабатывать огромные объемы данных и выполнять все виды задач, такие как обработка и управление данными без сбоев.

Структуры управления

Структуры управления – это как дорожные знаки для вашей программы. Они помогают решить, как будет происходить движение.

У вас есть такие варианты, как оператор switch case, циклы while, do while и другие. И как только вы уверены в основах программирования на Python, пришло время узнать о самых популярных библиотеках и инструментах Python.

Библиотеки Python

Конечно, для специалистов по обработке данных. Я говорю о библиотеке NumPy, библиотеке Pandas, библиотеке Matplotlib, Scikit-learn и Seaborn.

Эти инструменты значительно упростят ваши задачи по обработке данных и визуализации данных. Как только вы освоите все эти основы, пришло время перейти к следующему шагу.

Исследование и предварительная обработка данных

Ребята, прежде чем мы продолжим, я стараюсь делать образовательный контент в увлекательной форме.

Предобработка данных превращает всю полученную сырую информацию в полезные данные, которые вы позже можете проанализировать или изучить. Исследование данных похоже на первоначальную работу детектива в анализе данных. Вы используете графики и статистику, чтобы понять такие вещи, как размер данных, сколько их, и насколько они точны. На этом этапе самые важные концепции для изучения – это исследовательский анализ данных.

EDA похоже на поиск сокровищ. В ваших данных он помогает найти скрытые тенденции и закономерности. И если вы новичок, вы можете начать с базовых наборов данных из библиотек типа Scikit-learn, Seaborn или Altair.

Как только вы освоитесь, вы сможете перейти к более сложным вещам.

Визуализация данных

В EDA вы используете визуальные элементы, такие как гистограммы, столбчатые диаграммы, ящики с усами и графики плотности, чтобы изучить данные.

Для выполнения этих задач удобны инструменты Python, такие как Matplotlib, Seaborn и Plotly.

Инженерия данных

Инженерия данных – это создание надежной системы данных для специалистов по данным. Они настраивают конвейеры, чтобы убедиться, что данные имеют правильную структуру для анализа.

Хотя это не является обязательным для специалистов по данным, владение инженерией данных является значительным преимуществом, если вы стремитесь к работе специалистом по данным.

Сбор и очистка данных

Сбор данных означает сбор всей информации, которая вам нужна для анализа. И для этого вы можете получать данные из мест типа баз данных, веб-сайтов или API.

В Python библиотека pandas предлагает инструменты для этого, делая процесс простым. После сбора данных следующим шагом является обработка данных или их очистка. Это означает их очистку, организацию и создание новых функций. Библиотеки Pandas и NumPy предоставляют функции и методы, которые упрощают обработку данных. Разработка панелей управления, будь то в Excel или с использованием инструментов типа Power BI и Tableau, основная идея заключается в создании визуальных сводок данных. Эти панели управления помогают менеджерам принимать умные решения на основе четкой информации. На этом этапе я также рекомендую изучить такие темы, как обработка отсутствующих данных, масштабирование и нормализация данных. И после этого вы будете готовы перейти к следующему шагу, который заключается в…

Машинное обучение и искусственный интеллект

Как только вы освоитесь в упомянутых ранее концепциях, пришло время погрузиться в мир алгоритмов машинного обучения.

И вот что вам нужно знать.

Обучение с учителем

Эти алгоритмы изучают закономерности, когда у вас есть конкретная целевая переменная. Сюда входят техники типа регрессии и классификации. Вам нужно изучить популярные алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, XGBoost, наивный Байес и другие.

Обучение без учителя

Когда нет целевой переменной, в игру вступают алгоритмы без учителя.

Изучите методы типа кластеризации k-средних и ассоциативного анализа. Глубокое обучение, ребята, это изысканная часть машинного обучения, которая использует нейронные сети. Они, в основном, математические методы, вдохновленные человеческим мозгом. Глубокое обучение позволяет специалистам по данным работать с сложными данными, такими как изображения и тексты.

И для этого вам следует понимать концепции типа искусственных нейронных сетей, сверточных нейронных сетей, долгосрочной краткосрочной памяти, автокодировщиков и других. Да, все это вам нужно знать, если вы хотите устроиться на работу в области науки о данных. Итак, как вы можете видеть, друзья мои, наука о данных – это не просто одна вещь. Это огромное сочетание статистики, математики, программирования и решения проблем. Это умение умно работать с данными, видеть вещи с уникальной перспективы и приводить данные в порядок.

В двух словах, это все о захвате, очистке и организации данных умным образом. Но если вы тщательно спланируете свои учебные шаги и будете последовательно работать, то, как и любой человек, вы сможете абсолютно достичь своих целей и стать специалистом по данным. Но если вы хотите стать профессионалом в области науки о данных, следующим шагом для вас будет…

Становление профессионалом в области науки о данных

Итак, как специалист по данным, вам нужно постоянно совершенствовать свои навыки.

И, конечно, быть в курсе последних обновлений. И люди, так же как и программирование, наука о данных – это непрерывное стремление к улучшению. Поэтому у меня есть несколько советов, как вы можете это сделать. Решайте сложные проекты. Как только вы освоитесь с основами, пришло время применить их в реальных проектах.

Это означает развертывание ваших моделей машинного обучения или глубокого обучения в виде веб-приложений на облачном сервере. Ставьте себя на путь вызова, работая с более крупными наборами данных.

Работа с такими большими данными повышает вашу уверенность и навыки в обработке данных. Эти сложные задачи готовят вас к реальным проектам по науке о данных. Отслеживайте свой прогресс. По мере изучения каждого раздела важно отслеживать свой прогресс. После завершения темы попробуйте выполнить соответствующие упражнения или задания.

Пока вы не обнаружите, что выполняете их легко. Также не забывайте повторять концепции, которые вы уже изучили. Совершенствуйте свои навыки. Ребята, как и в любой технической работе, включая науку о данных, всегда есть место для роста. И вот как вы можете улучшить свои навыки. Участие в соревнованиях, взаимодействие с сообществом науки о данных и получение необходимых сертификатов.

Ребята, вам нужны некоторые баллы доверия, чтобы продемонстрировать свой потенциал потенциальным работодателям. И для этого пройдите продвинутые курсы, предлагаемые университетами и компаниями, чтобы получить сертификаты. Прежде чем записаться на какой-либо курс или программу сертификации, проведите небольшое исследование. Обязательно прочитайте отзывы о курсах и инструкциях, прежде чем погрузиться в них. Некоторые из них могут действительно помочь вам на пути к становлению научным сотрудником по данным. Вот почему я разместил ссылки ниже в описании. На лучшие курсы и программы сертификации, которые я знаю. Не стесняйтесь посмотреть их.