Полезные ресурсы, которые помогут вам начать свое путешествие по науке о данных
Семья и друзья часто задавали мне вопрос: «Как вы попали в науку о данных?» Я обычно не отвечаю дальше, чем «Я использовал онлайн-ресурсы», потому что в противном случае это был бы очень длинный ответ.
Дэвид Робинсон однажды искусно написал в Твиттере:
Мне это кажется довольно разумным советом, и он должен помочь сократить часть разъяснительной работы на семейных собраниях.
Что такое наука о данных?
Существует множество определений науки о данных, и обычно она определяется задачами Data Scientist. Но вот одно из моих любимых определений:
На первый взгляд наука о данных может показаться пугающей из-за всего этого жаргона и прочего, но если вы подходите к обучению с открытой ментальностью, у вас все будет хорошо. Начинается сложная часть.
Ваше удовольствие от процесса обучения будет определяться вашим энтузиазмом , желанием учиться и качеством курсов, которые вы проходите.
Вот почему я буду обсуждать только высококачественные курсы, веб-сайты и другие ресурсы в этом сообщение в блоге, которое поможет вам начать работу.
Хорошо! не теряя больше времени.
1. Изучите Академию наук о данных
EDSA, вероятно, единственная в своем роде на континенте. Насколько мне известно, в настоящее время у них есть 2 кампуса; Кейптаун и Йоханнесбург. Но с тех пор, как разразилась пандемия, они перевели свое обучение в онлайн.
Согласно их веб-сайту EXPLORE был запущен в 2013 году, и с тех пор мы обучили тысячи учащихся и предоставили решения для предприятий, охватывающих различные отрасли по всему миру. Мы быстро изобретаем образование заново».
Вот лишь некоторые из замечательных преимуществ и причины, по которым я настоятельно рекомендую подать заявку в EDSA:
- Сертификация NQF уровня 5
- Сертификация AWS (необязательно)
- Всемирная Контент и опыт обучения в классе
– Доступ к супервайзерам и наставникам
– Общение с однокурсниками
– Приобретение соответствующих навыков межличностного общения
Все это, безусловно, отличные навыки и возможности, к которым можно получить беспрепятственный доступ. И если вы достаточно умны и / или достаточно удачливы, чтобы пройти через их сложный процесс подачи заявок, вы можете зарегистрироваться, чтобы стать одним из их стипендиатов. В противном случае у них также есть самоокупаемое предложение.
2. Лагерь данных
Возможно, я немного предвзято отношусь к DataCamp. Не только потому, что это в основном то, с чего я начал, но и потому, что у них действительно есть чертовски потрясающий контент и доставка указанного контента.
Пусть они говорят сами за себя;
«DataCamp — это интерактивная обучающая платформа для науки о данных. Изучайте R, Python, SQL и Spark, не выходя из браузера, с помощью более 100 курсов с высококачественным видео, программированием в браузере и геймификацией».
Они значительно упростили вам решение о том, как должно выглядеть ваше обучение. Они сделали это возможным благодаря своей системе Career Track. Вы можете ознакомиться с их доступными карьерными предложениями здесь. Они также предлагают треки навыков.
Еще одна суперсила, которой обладает DataCamp, заключается в том, что они обучают всем необходимым технологиям, которые могут превратить вас в специалиста по данным с полным стеком. И они предлагают множество реальных проектов на выбор и практику.
3. Курсера
Coursera — это поставщик массовых открытых онлайн-курсов (МООК), который работает с университетами и другими организациями, предлагая онлайн-курсы, сертификаты и степени по различным предметам. Включая науку о данных, конечно.
Я мало взаимодействовал с платформой (я планирую это сделать), но меня особенно впечатлило качество их курсов по DS. Учитывая тот факт, что они также предлагают курсы по нескольким другим профессиям. Я заметил несколько курсов по DS от крупных технологических компаний, таких как Google и IBM.
В IBM Data Science Professional Certificate:
- Узнайте, что такое наука о данных, различные виды деятельности специалиста по данным и методологию мышления и работы специалиста по данным
- Развивайте практические навыки, используя инструменты, языки и библиотеки, которыми пользуются профессиональные специалисты по обработке и анализу данных
- Импорт и очистка наборов данных, анализ и визуализация данных, создание и оценка моделей и конвейеров машинного обучения с помощью Python
- Применять различные навыки, методы и инструменты в области обработки данных для завершения проекта и публикации отчета
Вы также можете оформить заказ; Сертификат специалиста по Google Data Analytics
Меня не особенно привлекло предложение Google, потому что там обучают программированию на R, а не на Python. Я абсолютно ничего не имею против R (кроме того, что я его не знаю). Но если вы только начинаете, почти стало эмпирическим правилом, что сначала нужно изучить Python. Ты же не хочешь оказаться не на той стороне истории :D
4. Ютуб
Список был бы неправильным без упоминания нескольких каналов YouTube, которые делают больше всего!
- Изучайте кодирование, науку о данных, самый интуитивный способ на Codebasics
- Наименее подходящий бакалавр Силиконовой долины Joma Tech
5. Публикации
Это две мои самые любимые публикации по науке о данных, где вы изучаете программирование, машинное обучение, узнаете новости, мыслите, как создать убедительное резюме, и этот список можно продолжать до бесконечности.
В заключение…
Я постарался сделать список как можно короче, чтобы избежать ощущения перегруженности выбором. Когда вариантов становится слишком много, это может привести к параличу принятия решений, из-за чего вы не будете знать, с чего начать. Я бы посоветовал сначала посмотреть легкие видео, может быть, на Joma Tech. Тебе понравится чувак.
Если вы решите отправиться в это путешествие, я желаю вам только удовольствия, удовлетворения и успеха!
