Кодируйте свой путь, чтобы стать специалистом по данным

Большая часть того, чтобы стать специалистом по данным, - это знать, как создать отличную среду для кодирования, что может быть непросто, когда вы только начинаете знакомиться с новым языком программирования.

Начальная фаза

Вот несколько вещей, которые вы захотите узнать на этом начальном этапе:

Возможность программирования на Python. Опыт программирования будет важным навыком в большинстве настроек Data Science. Хорошее понимание того, какие инструменты и библиотеки нужно использовать для программирования. Вот некоторые из вещей, которые вы можете использовать:

Давайте просто разберем это:

Инструменты - вам нужны хорошие инструменты Python, которые в настоящее время широко используются в науке о данных. Эти инструменты включают в себя pandas, matplotlib, numpy, Scipy, SQLite и R. Вам нужно чувствовать себя комфортно, используя большинство этих инструментов Python, если вы хотите делать все крутые интересные вещи, как выглядит Data Science.

Библиотеки. По мере того, как вы начнете хорошо разбираться в программировании на Python, вам в конечном итоге потребуется знать, как использовать некоторые инструменты Python с открытым исходным кодом. К ним относятся библиотеки, связанные с NumPy и SciPy, встроенные библиотеки Python, требующие поддержки NumPy и SciPy, и т. Д. Вам нужно знать, как быстро и легко установить эти библиотеки и их параметры для взаимодействия с машиной и сетевым стеком.

Сетевой стек. Некоторые из этих инструментов необходимы для связи с машиной и сетевым стеком. Вот несколько тем, которые вы захотите изучить: SSH и FTPS, MySQL.

Это всего лишь простой обзор того, что вам нужно понять, чтобы начать работу с Python и Data Science.

Даже после того, как вы освоите Python и освоитесь со всеми вычислительными инструментами, вы все равно захотите уделять пристальное внимание оборудованию своей собственной рабочей станции, если собираетесь запускать код на своей рабочей станции. Некоторые из этих компонентов выйдут из строя, если оборудование не предоставит их. Другие могут потребовать от вас купить новый компьютер, если ваш текущий сломается, а к другим компонентам будут предъявляться особые требования из-за их возраста компьютеров. Это будет еще одна область, в которой вам нужно будет учиться и оставаться в курсе, и в процессе у вас будет несколько интересных проектов.

Карьерная лестница

С момента зарождения «количественной самооценки» мы видели, как многие люди желали обладать такими «жизненными» навыками информатики. Как лучше всего попасть в сферу прикладной информатики?

По моему опыту, очень сложно превратиться из новичка, энтузиаста науки о данных, в специалиста по данным. Эта работа может быть аналитиком данных, но эти данные по-прежнему требуют большого количества программного обеспечения и анализа. Я также видел много хороших магистров. Какие характеристики помогут вам стать специалистом в области науки о данных?

Узкий набор навыков

Набор навыков специалиста по анализу данных очень специализирован. Специалист по данным должен:

  • Проанализировать данные
  • Разбейте его на компоненты (или наборы данных)
  • Понять, какие серии данных они означают
  • Создайте инструменты для этого
  • Рассчитайте статистические модели
  • Анализировать и строить алгоритмы для анализа результатов

Я не хочу быть немного не по теме в этом сообщении в блоге. Я думаю, что это самый важный первый шаг, но люди обычно попадают в другие области, если не воспринимают это всерьез.

Первым отличным шагом будет чтение руководств для получения степени доктора философии и магистра. Поймите каждый шаг и задействованные инструменты. Затем прочтите больше примеров и попробуйте сами.

Оставайтесь актуальными!

Это самый важный атрибут. Если ваш набор навыков не соответствует требованиям бизнеса и отрасли, в которые вы входите, вы будете просто «аналитиком данных» без будущего. Это означает, что нужно научиться тому, что повысит ценность вашей следующей работы, навыков работы с людьми или опыта.

С другой стороны, если вам все равно, вы ничему не научитесь.

Удачи!

Наконец, если вы хотите получить общее представление о том, что значит быть специалистом по анализу данных, ознакомьтесь с моей книгой Работа в области науки о данных: как стать специалистом по данным, которая проведет вас через этот процесс.

Если вы ищете список книг для чтения, посмотрите эти тексты: