Как управлять своим временем в учебном путешествии по науке о данных.
В тот момент, когда вы войдете в науку о данных, большинству людей будет сложно, с чего начать и как начать. Ниже приведены некоторые темы, которые вам нужно начать, если вы новичок в области науки о данных, вы можете выбрать Python или R, но 80% процентов людей предпочитают Python по сравнению с R.
Основы Python
Python для науки о данных (Numpy, Scipy, Scikit-Learn, Matplotlib, Seaborn)
Математика (линейная алгебра и исчисление)
Статистика и вероятность
Алгоритмы машинного обучения
Глубокое обучение
Обработка естественного языка
Визуализация данных (Tableau, PowerBI)
Спустя какое-то время, когда вы начнете свое путешествие по обучению DataScience, если вы почувствуете, почему Бог держал только 24 часа в сутки, в тот момент, когда вы начали понимать, что DataScience - это обширная область, вам нужно охватить множество тем. Затем выполните следующие шаги, чтобы управлять своим временем для DataScience Learning Journey.
- Попробуйте тратить 2 часа в день, один час на теорию и один час на практику.
2. Определитесь с темой, чем вы хотите заниматься / изучать.
3. Разделите задачи.
4. Изучите эту тему или обсудите с людьми, которые проводят исследования.
5. Отойдите от отвлекающих факторов, таких как телевидение или социальные сети.
6. Практикуйтесь и еще раз практикуйтесь.
Удачного обучения всем !!
