Как и с чего начать изучение данных?
Многие начинающие студенты, изучающие науку о данных, не знают, с чего начать путь к тому, чтобы стать учеными данных. Я тоже новичок в этой области, но я провел собственное исследование и у меня были четкие идеи и дорожные карты для достижения моей цели. Здесь я делюсь с вами основными шагами, чтобы начать обучение.
Прежде чем слепо следовать любому учебнику и чьей-то дорожной карте, проведите первоначальное исследование. Следите за статьями, блогами и выступлениями на TEDx известных малых и средних предприятий в этой области. Прослушивание экспертов в режиме реального времени поможет вам получить четкое представление.
Эффективные специалисты по данным должны обладать некоторыми наборами навыков, такими как статистика и вероятность, включая базовую математику, визуализацию данных, машинное обучение, концепции программирования, знание предметной области и сильные социальные навыки.
Позвольте мне подробнее остановиться на каждом навыке.
Программирование. Начните с основ SQL и Python. Понимание концепций ООП.
Математика — статика, вероятности и дифференциальное исчисление
Визуализация данных — навыки Power BI, Excel и интерпретации данных.
Навыки межличностного общения — общение, рассказывание историй, критическое мышление и решение проблем.
Машинное обучение —понимание библиотек и концепций. Начните создавать алгоритмы.
Знание предметной области. Это зависит от отрасли, в которой вы будете работать.
Например: — электронная коммерция, финансы и маркетинг. Поймите об этом на ходу.
Это миф, что науке о данных нужны предварительные знания и опыт программирования. Любой может начать с нуля и достигать поставленных целей путем постоянного упорного труда. Сначала сосредоточьтесь на основах. Сделайте шаг инициалов, изучая SQL и Python. Тратьте больше времени на получение практических знаний. Datacamp — это эффективный способ изучения основ.
Каждый эксперт когда-то был новичком. Проведите самоанализ и начните опираться на это.
Все самое лучшее.
