Полное пошаговое руководство для начинающих

За последние 10 лет с огромным увеличением объема данных, которые можно хранить, наука о данных стала популярным выбором среди программистов.

От небольших стартапов до крупных технологических гигантов каждая компания имеет миллионы ГБ данных, которые необходимо обрабатывать и анализировать, чтобы делать их продукты лучше, и компании платят солидные зарплаты специалистам по обработке данных за выполнение этой работы.

В журнале Harvard Business Review специалист по обработке данных назван самой популярной работой XXI века.

В сегодняшней статье я собираюсь предложить план для изучения науки о данных с помощью Python с нуля. Мы рассмотрим все математические концепции и концепции программирования, которые вы должны понимать, чтобы преуспеть в этой области.

Узнайте больше о науке о данных

Так что же делает аналитик данных? Мы должны знать это, прежде чем углубляться в предметную область.

Специалисты по обработке данных используют необработанные данные пользователей и анализируют их с помощью различных методов статистического и машинного обучения, чтобы найти в них закономерности.

Эти шаблоны можно использовать для анализа различных факторов, таких как поведение пользователей, степень успешности продукта, удержание пользователей и т. Д. Эта информация затем используется компанией для улучшения своих продуктов. Таким образом, специалист по анализу данных должен обладать хорошими математическими знаниями и знаниями в области программирования.

Основными областями применения науки о данных являются банковское дело, финансы, электронная коммерция, образование и т. Д.

Изучите язык программирования Python

Python - это самый популярный язык для науки о данных. Почти восемь из десяти специалистов по обработке данных используют python для анализа данных благодаря великолепным библиотекам Python.

Еще одно преимущество python в том, что он очень простой и легкий в освоении. Даже новичок может выучить Python за несколько недель.

Следует изучить основные концепции Python, такие как типы данных, условные операторы, циклы, функции, структуры данных и т. Д. Особенно важно знание структур данных, таких как списки, кортежи, словари и наборы, поскольку мы собираюсь использовать их часто.

Нам также необходимо изучить некоторые библиотеки Python, чтобы облегчить нашу работу. Мы вернемся к этому позже.

Изучите математику и статистику

Как указывалось ранее, специалисты по данным используют алгоритмы статистического и машинного обучения для анализа данных. Необходимо хорошее знание математики и статистики. Но вам не нужно быть опытным математиком для этой цели, так как большинство сложных математических частей будет обрабатываться самим компьютером. Достаточно хорошо понять несколько математических концепций.

Темы, которые нужно изучить для науки о данных:

  • Линейная алгебра
  • Многомерное исчисление
  • Дифференциальные уравнения
  • Интегральное исчисление
  • Статистика и вероятность

Изучите библиотеки Python для обработки данных

После понимания некоторых основ математики, необходимых для науки о данных, необходимо изучить некоторые библиотеки Python, которые используются для организации, очистки и управления данными.

Они есть:

  • Numpy: эта библиотека Python используется для упорядочивания данных и выполнения над ними числовых операций. Данные организованы в виде матрицы для операций.
  • Pandas: эта библиотека Python используется для выполнения некоторых более сложных задач, таких как очистка данных, предварительная обработка данных и создание фреймов данных.
  • Matplotlib: одна из основных частей науки о данных - визуализация данных для облегчения понимания. Matplotlib упрощает эту задачу, используя гистограммы, круговые диаграммы, гистограммы и т. Д.

Мы можем выполнять некоторые базовые проекты, изучая эти библиотеки, используя доступные общедоступные наборы данных для лучшего понимания.

Изучите машинное обучение

Следующая часть науки о данных - это анализ данных для того, чтобы делать выводы. Для этой цели используются различные алгоритмы машинного обучения, и вы должны хорошо их понимать, чтобы применять их при необходимости. Некоторые из важных алгоритмов:

  • Линейная регрессия
  • Логистическая регрессия
  • Случайные леса
  • Машина опорных векторов
  • Деревья решений
  • K-ближайшие соседи и т. Д.

А благодаря библиотекам Python, таким как Scikit-learn, Tensorflow и Keras, эти алгоритмы можно легко реализовать. Для этого вы также должны хорошо разбираться в любой из этих библиотек.

Сделайте несколько проектов

Обучение будет неполным, пока вы не реализуете то, что узнали. Поэтому настоятельно рекомендуется создавать некоторые проекты самостоятельно, используя некоторые общедоступные наборы данных, доступные в Интернете.

Вы также можете воспользоваться помощью общедоступных платформ, таких как Kaggle, чтобы получить эти наборы данных и узнать больше о науке о данных. Персональный проект не только улучшит ваше понимание концепций, но и будет хорошо смотреться в вашем резюме.

Заключение

Наука о данных - обширная область, и для правильного изучения концепций может потребоваться некоторое время. Эта дорожная карта может помочь вам подготовиться к изучению Python и науки о данных. Кроме того, вы можете получить помощь от других людей в сообществе.

Такие платформы, как Kaggle, действительно полезны для взаимодействия с потрясающим сообществом как начинающих, так и опытных разработчиков, работающих в этой области. Не уклоняйтесь от исследований и получайте удовольствие от обучения!

Если вы хотите получать больше интересных статей о науке о данных и технологиях и хотите узнать о моих любимых книжных коллекциях, вот мой бесплатный информационный бюллетень: Pranjal’s Newsletter.