Вы очарованы званием Data Scientist? Вам интересно, кто эти технари? У вас мурашки по коже от мысли стать специалистом по данным в первоклассной компании?
Потрясающий. Я был в таком же состоянии несколько лет назад. И я не буду лгать тебе, что ты можешь стать кем угодно. Хотя в этой статье я могу рассказать вам, как этот 5-дневный буткемп в GreyAtom дал мне мотивацию и руководство, чтобы стать специалистом по данным.
Что самое важное, что вам нужно сделать, чтобы стать специалистом по данным. Ответ: «Последовательность». Вопрос, который должен сейчас возникнуть у вас в голове, — нет ли предпосылок. Поверьте мне, их нет, учитывая ваше предыдущее образование. Хотя есть основное очень важное требование: вы должны быть готовы кодировать и испачкать руки, экспериментируя с данными и кодом. Аааа!! Итак, это вызвало улыбку на вашем лице. Это реально. Теперь давайте перейдем к делу. Как я начал и как это поможет вам начать работу.
Обо мне.
Я получил степень магистра в области искусственного интеллекта в университете KU Leuven в Бельгии. Я работал в Бельгии после учебы. Я делал проекты по машинному обучению, компьютерному зрению, обработке естественного языка. Я ищу работу специалиста по данным в Индии, и этот семинар помог мне определить мои слабые места и то, на чем мне следует сосредоточиться больше, если я хочу достичь своей цели.
Как мне помог 5-дневный буткемп GreyAtom? Как это может помочь вам?
Я уже занимался машинным обучением, поэтому имел представление об используемом языке и необходимых платформах. Но они предоставили подробное видео, чтобы начать работу с блокнотом Jupyter, GitHub и учетной записью Medium. Итак, если вы не кодер, вы все равно можете мечтать стать специалистом по данным, и еще не поздно. Я заставил себя написать свою первую статью в Medium. Спасибо GreyAtom. И я расскажу вам позже, почему ведение блога важно.
День 1. Этот семинар был посвящен не только программированию и математическим аспектам машинного обучения, но и решению проблем. Вы получите представление о том, как думать и формулировать свою проблему. Слышали поговорку, половина ответа кроется в самом вопросе. Это так верно в анализе данных.
День 2. Кто такие специалисты по данным? Это должно прозвенеть в вашей голове. Что-то с данными? Верно. Поэтому мы должны исследовать, что данные пытаются нам сказать. На семинаре мы узнали о нескольких основах визуализации данных и методах очистки, которые помогают нам понять данные. Как только вы поймете данные, вы будете знать, куда двигаться дальше.
День 3. А вот и научная часть. О нет, не волнуйтесь. Не ракетостроение. Здесь мы учимся строить модели. Если это звучит сложно, то простыми словами мы заставляем программу понимать данные и изучать в них какие-то закономерности, используя различные алгоритмы и предсказывать футуристические данные. Мы учимся формулировать бизнес-задачу в задаче машинного обучения, такой как классификация или регрессия или другие задачи ИИ. На семинаре мы возьмем пример проблемы банковской области, попытаемся сформулировать ее в виде задачи машинного обучения и создадим модель, которая будет использоваться для классификации клиентов по определенным категориям.
День 4. После того, как мы познакомились с моделями машинного обучения и решением проблем, мы обсудили, какую пользу принесет решение конкретной организации. Стоит ли инвестировать в команду машинного обучения / специалистов по данным, чтобы увеличить доход компании. Если да, то как мы докажем, что именно мы сможем увеличить их доход с помощью нашего анализа данных. Ведь если не я, то кто? Спросите себя об этом, и вы будете знать, что делать.
День 5. Это был последний день семинара. По сути, это последний семинар в 2020 году. Я могу определенно сказать, что это дало мне много мотивации, чтобы начать с того места, где я есть, и делать шаги вперед для достижения своей цели. На вопросы всех ответили наставники: Хардик Гупта и Маюреш Шилотри. Большое спасибо за замечательный мастер-класс.
Мы работали над проектом от начала до конца, за исключением части развертывания. Каждый день мы получаем задачи, чтобы посмотреть на проблемы от Kaggle и запачкать руки наборами данных от Kaggle, прокомментировать, связанный с нашим пониманием данных. Эти комментарии были рассмотрены на семинарах, которые очень помогли. Доступ к очень полезным учебным материалам и видеолекциям был предоставлен на всю жизнь, что поможет встать на правильный путь.
Вывод
Я хотел бы завершить с наиболее важным выносом из семинара. Как я сказал ранее, я буду обсуждать, почему ведение блога важно. Таким образом, в основном, если мы что-то читаем и переформулируем или резюмируем, мы знаем, что поняли это. Таким образом, ведение блога также похоже на подведение итогов ваших знаний и опыта, чтобы убедиться, что мы поняли то, что узнали, и мы можем переформулировать это. Medium — это отличная платформа, где вы можете читать чужие резюме и делиться своими знаниями и опытом.
Я надеюсь, что вы нашли статью полезной.
Желаю вам счастливого нового года заранее. И надеюсь, что вы упаковываете свои чемоданы с уверенностью и положительными эмоциями, чтобы дать хороший толчок вашей карьере. Если я могу писать, вы тоже можете писать. Итак, начните вести блог и поделитесь со мной ссылкой. С удовольствием прочитаю и воспользуюсь вашим опытом.
1. Подпишитесь на меня на Среднем.
2. Подключитесь и свяжитесь со мной в LinkedIn.
