Что нужно знать для карьеры в науке о данных
Наука о данных — это область, в которой используются научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и идей из структурированных и неструктурированных данных.
Специалисты по данным используют различные инструменты и методы, такие как машинное обучение, статистический анализ и визуализация, для анализа данных и извлечения из них полезных сведений. Наука о данных используется в различных отраслях, таких как финансы, здравоохранение, маркетинг и розничная торговля, чтобы помочь организациям принимать решения на основе данных.
Чтобы работать в области науки о данных, вам, как правило, необходимо обладать сильными навыками программирования, статистики и математики, а также знаниями в предметной области в зависимости от отрасли, в которой вы работаете.
В этой статье мы рассмотрим несколько советов, которые должен знать каждый специалист по данным для лучшей карьеры. Давайте начнем!
1. Язык программирования
Каждый специалист по данным должен владеть языками программирования, такими как Python и R. Эти языки обычно используются в науке о данных для таких задач, как обработка данных, визуализация и машинное обучение.
Вот несколько примеров фрагментов кода на Python и R, которые демонстрируют некоторые общие задачи обработки данных и визуализации:
Питон:
# Import libraries
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Read in the dataset
df = pd.read_csv("data.csv")
# Fill missing values with the mean
df['column'] = df['column'].fillna(df['column'].mean())
# Create a histogram
plt.hist(df['column'])
plt.xlabel('Column')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram')
plt.show()
R:
# Install and load libraries
install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
# Read in the dataset
df <- read.csv("data.csv")
# Fill missing values with the mean
df$column[is.na(df$column)] <- mean(df$column, na.rm = TRUE)
# Create a histogram
ggplot(df, aes(x = column)) + geom_histogram() + labs(x = "Column", y = "Frequency", title = "Histogram")
2. Понимать методы обработки и очистки данных.
Значительная часть времени специалиста по данным часто уходит на обработку данных и задачи по очистке. Как специалист по данным, вы должны ознакомиться с такими методами, как фильтрация, агрегирование и слияние данных.
Библиотека Pandas на языках Python очень полезна для манипулирования, очистки и обработки данных и позволяет выполнять различные операции, такие как фильтрация данных, агрегирование и слияние.
Пример:
import pandas as pd
# Read in the dataset
df = pd.read_csv("data.csv")
# Check for missing values
df.isnull().sum()
# Drop rows with missing values
df = df.dropna()
# Check for duplicates
df[df.duplicated()]
# Drop duplicates
df = df.drop_duplicates()
# Check for outliers
df.describe()
# Remove outliers
df = df[(df['column'] > lower_bound) & (df['column'] < upper_bound)]
# Save the cleaned dataset
df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)
Это всего лишь один пример процесса очистки данных, и конкретные шаги будут зависеть от характеристик набора данных и целей анализа.
3. Изучите библиотеки и инструменты визуализации данных
Способность эффективно визуализировать и передавать данные является важным навыком для специалистов по данным. Как специалист по данным, вы должны ознакомиться с такими библиотеками и инструментами, как Matplotlib, Seaborn и Tableau, которые можно использовать для создания различных диаграмм, графиков и карт.
Визуализация данных — это процесс создания диаграмм, графиков и других визуальных представлений данных для обмена идеями и выводами. Вот пример визуализации данных с использованием Python и библиотеки matplotlib:
import matplotlib.pyplot as plt
# Read in the dataset
df = pd.read_csv("data.csv")
# Create a histogram
plt.hist(df['x'])
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram')
plt.show()
# Create a scatter plot
plt.scatter(df['x'], df['y'])
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Scatter Plot')
plt.show()
Это всего лишь один пример визуализации данных с помощью matplotlib, и существует множество других типов диаграмм и графиков, которые можно создать с помощью этой библиотеки или других библиотек визуализации, таких как seaborn или plotly.
4. Алгоритмы машинного обучения
Каждый специалист по обработке данных должен хорошо разбираться в алгоритмах машинного обучения. Как специалист по данным, вы, вероятно, будете работать с алгоритмами машинного обучения для анализа и прогнозирования данных.
Знакомство с распространенными алгоритмами, такими как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес и кластеризация k-средних, будет полезно в вашем путешествии в качестве исследователя данных.
Вот пример алгоритма машинного обучения с использованием Python и библиотеки scikit-learn:
import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # Read in the dataset X = np.array([[1], [2], [3]]) y = np.array([4, 5, 6]) # Create the model model = LinearRegression() # Fit the model to the data model.fit(X, y) # Make predictions predictions = model.predict([[4], [5], [6]]) print(predictions)
В этом примере показано, как использовать линейную регрессию — тип алгоритма машинного обучения, который используется для прогнозирования непрерывного значения на основе одной или нескольких входных функций.
Существует много других типов алгоритмов машинного обучения, включая алгоритмы классификации, алгоритмы кластеризации и алгоритмы глубокого обучения, которые можно использовать для различных типов задач и наборов данных.
5. Практика с наборами данных
Практика работы с большими наборами данных. Исследователи данных часто работают с большими наборами данных, которые сложно анализировать и обрабатывать. Ознакомьтесь с методами обработки больших наборов данных, такими как распределенные вычисления и потоковая обработка данных.
Практический опыт работы с реальными данными необходим для того, чтобы стать опытным специалистом по данным. Ищите возможности работать над проектами или упражнениями, которые включают анализ и интерпретацию реальных данных.
Для доступа к наборам данных в Python доступно множество библиотек и ресурсов. Вот несколько примеров того, как загружать и работать с наборами данных в Python:
# Load a dataset from a file
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
# Load a dataset from the web
import requests
url = "https://raw.githubusercontent.com/datasets/covid-19/master/data/countries-aggregated.csv"
df = pd.read_csv(url)
# Load a dataset from a database
import sqlite3
conn = sqlite3.connect("database.db")
df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM table", conn)
# Access and manipulate the data
print(df.head()) # print the first few rows
print(df.describe()) # summarize the data
df['column'] # access a specific column
df[['column1', 'column2']] # access multiple columns
df.groupby('column').mean() # group the data and compute the mean
Это всего лишь несколько примеров того, как работать с наборами данных в Python, и существует множество других функций и методов, доступных для доступа, обработки и анализа данных.
6. Изучайте SQL
Язык структурированных запросов (SQL) — это широко используемый язык программирования для управления базами данных и запросов к ним. Специалисту по данным важно уметь работать с SQL, чтобы извлекать и анализировать данные из баз данных, что является важной частью многих проектов по науке о данных.
Как специалист по данным, вы должны быть знакомы с основным синтаксисом и командами этого языка запросов. Сюда входят команды для выбора, фильтрации и агрегирования данных, а также для создания таблиц и баз данных и управления ими.
Вот пример некоторых основных команд SQL:
-- Create a table
CREATE TABLE users (
id INTEGER PRIMARY KEY,
name TEXT,
email TEXT
);
-- Insert a row into the table
INSERT INTO users (name, email)
VALUES ('Alice', '[email protected]');
-- Select data from the table
SELECT * FROM users;
SQL — это мощный язык для работы со структурированными данными, который используется во многих базах данных, включая MySQL, PostgreSQL и SQLite.
7. Понимание облачных вычислений
Облачные вычисления становятся все более популярными в области науки о данных, поскольку они позволяют специалистам по данным работать с большими объемами данных и вычислительных ресурсов по запросу.
Платформы облачных вычислений, такие как AWS, Azure и GCP, предлагают множество инструментов и сервисов для задач науки о данных, включая хранение, вычисления и машинное обучение. Знакомство с этими платформами может быть полезным в вашей карьере в области науки о данных.
Вот пример того, как специалист по данным может использовать облачные вычисления и машинное обучение в Python с помощью библиотеки Amazon SageMaker:
import boto3
import sagemaker
# Connect to the AWS account
boto3.setup_default_session(region_name='us-east-1')
# Create a Sagemaker client
client = boto3.client('sagemaker')
# Specify the input and output locations in S3
input_data = sagemaker.s3_input(s3_data='s3://my-bucket/data/train', content_type='csv')
output_data = sagemaker.s3_output(s3_data='s3://my-bucket/data/output')
# Create a model
model = sagemaker.estimator.Estimator(
image_name='image:1.0',
role='SageMakerRole',
train_instance_count=1,
train_instance_type='ml.m4.xlarge',
train_volume_size=30,
train_max_run=360000,
input_mode='File',
output_path=output_data,
sagemaker_session=sagemaker.Session())
# Train the model
model.fit({'train': input_data})
# Deploy the model
model.deploy(initial_instance_count=1, instance_type='ml.t2.medium')
# Invoke the model to make predictions
client.invoke_endpoint(EndpointName='endpoint-name', ContentType='text/csv', Body=input_data)
В этом примере показано, как использовать Amazon SageMaker для обучения и развертывания модели машинного обучения в AWS.
8. Будьте в курсе
Будьте в курсе новейших технологий и методик. Область науки о данных постоянно развивается, поэтому важно быть в курсе новейших технологий и передового опыта. Это может включать чтение технических блогов, посещение конференций или онлайн-курсы.
Заключение
Это все из этой статьи. В этой статье мы обсудили несколько советов, которым должен следовать каждый специалист по данным или тот, кто хочет сделать карьеру в области науки о данных.
Спасибо за прочтение!
Прежде чем ты уйдешь…
Если вам понравилась эта статья и вы хотите оставаться в курсе, чтобы не пропустить новые захватывающие статьи — подумайте о том, чтобы стать участником среды, используя мою реферальную ссылку: https://pralabhsaxena.medium.com. /членство».
