Не можете кодировать? Вот лучший способ научиться кодировать для науки о данных

Дорожная карта, чтобы научиться программировать, чтобы стать специалистом по данным

Многие люди часто обращаются ко мне с вопросом, нужно ли кодирование для науки о данных. Многие из них говорят, что пытались научиться программировать, но думают, что это не их чашка чая. Некоторые из них достигли точки, в которой теперь верят, что никогда не смогут научиться программировать. У меня была такая же мысль, когда я начал изучать науку о данных. Это проблема установки на данность, она заставляет нас думать, что мы не можем делать определенные вещи. Как только вы измените это мышление на рост, вы поймете потенциал настойчивости. Нет предела тому, что мы можем учиться и делать. Многие люди, пытающиеся научиться программированию, проходят путь, подобный описанному ниже.

Если кто-то говорит, что вы можете стать специалистом по данным, не научившись программировать. Не верьте им! Определенно еще нет. Чтобы стать специалистом по данным, необходимо научиться программировать. Любой может научиться программировать, единственный важный фактор - это то, что вам нужно научиться правильно. В этой статье я покажу план, как преодолеть начальные препятствия и научиться программировать для науки о данных.

Постановка цели

Самая большая ошибка, которую делают многие люди, - это попытки выучить язык программирования, не имея цели. Важно знать цель, которую нужно достичь. Прежде чем приступить к обучению, вам нужно понять, что вы хотите делать с программированием. Вам нужны ответы на такие вопросы, как, как и где вы хотите его использовать? Какие результаты вы хотите добиться? Какие проблемы вы хотите решить?

Если я возьму Python в качестве примера. Его можно использовать для создания веб-сайтов, программных приложений, анализа данных, машинного обучения, построения конвейеров данных, визуализации и многого другого. Невозможно освоить программирование на Python, не зная, что вы хотите с ним делать.

Как начинающий специалист по данным, ваша цель научиться программировать:

• Чтение и запись данных из разных источников
• Работа с разными типами данных
• Провести анализ данных
• Создавайте и оценивайте модели

Приступая к работе с наукой о данных, не беспокойтесь о написании эффективного кода. Просто сосредоточьтесь на достижении цели. Вы узнаете о стандартах и ​​эффективных сценариях, когда начнете применять их.

Выберите язык программирования

Как только вы определитесь с вашей целью. Следующая задача - определить правильный язык программирования. Два самых популярных языка программирования для изучения науки о данных - это R и Python.

Программирование на R

• Создан для статистического анализа и анализа данных
• Он имеет множество библиотек для исследования данных и статистических тестов.
• Легко создавать потрясающие визуализации
• Он не совсем предназначен для развертывания в производственной среде.
• Людям, не имеющим опыта в программировании, очень легко научиться этому, но становится сложно, когда вы начинаете использовать его на всех этапах проекта по науке о данных.

Программирование на Python

• Больше универсального языка программирования
• Он имеет синтаксис, который легко читать и понимать.
• Легко развернуть в производственной среде
• Это немного сложно начать людям с нулевым опытом программирования, но становится проще, когда дело доходит до реализации более сложных функций науки о данных.

Я начал с R, а теперь полностью перешел на Python. Если вы спросите меня, я бы сказал, просто продолжайте работать с Python. Неважно, есть у вас IT-образование или нет. Python теперь имеет множество библиотек для статистического анализа. Возможно, он не так хорош, как R, но все же подойдет. Разрыв между Python и R сокращается. Единственное, с Python вы можете сделать гораздо больше. С долгосрочной точки зрения правильным выбором будет питон. Особенно много библиотек глубокого обучения впервые выпускается на Python.

Подотчетность

Подотчетность играет ключевую роль в изучении всего нового. Есть несколько простых способов развить ответственность. Сделайте свои планы общедоступными, поделившись ими с друзьями. Будет еще лучше, если вы поделитесь им со своими профессиональными кругами. Это заставит вас взять на себя ответственность за достижение ваших целей. Никто из нас не хотел бы, чтобы нас считали неудачником, поэтому мы начинаем признавать это.

Страх неудачи часто заставляет людей перестать учиться новому. Приверженность своей сети также даст вам мотивацию преодолеть страх. Чтобы убедиться, что все работает хорошо, не переусердствуйте, а разработайте достижимый план.

Курсы для начала

Выбор правильного курса очень важен. Неправильный выбор может отрицательно повлиять на ваш уровень мотивации. Если у вас нет опыта программирования, лучше начать с платформы на основе браузера. Преимущество в том, что вам не нужно устанавливать никаких инструментов. Вы можете попробовать и учиться в свободное время, и ваш прогресс будет сохранен. Это платформа для изучения программирования на Python с помощью браузера.

После знакомства с Python следующим шагом будет попытка использовать Python на вашем компьютере. Ниже приведен курс для начинающих по использованию Python в науке о данных. Более 90% слушателей сочли этот курс полезным. Около 15% обнаружили ощутимые преимущества для своей карьеры после завершения этого курса.

Вышеупомянутые курсы помогут получить необходимые знания Python для науки о данных. Вы будете уверенно разбираться в темах, затронутых в курсе. Но когда вы пытаетесь работать над проблемой науки о данных, вы сталкиваетесь с трудностями. Именно здесь уровень уверенности обычно падает и часто заставляет многих думать, что кодирование не для них. Я покажу некоторые стратегии преодоления этого и обрету реальную уверенность, чтобы двигаться дальше.

Учитесь на шаблонах кода

Чтобы лучше понять, как Python используется в задачах науки о данных. Сначала мы начнем с шаблонного кода, который решают эксперты с четкой документацией.

Ниже приведены несколько замечательных, хорошо задокументированных сценариев исследования данных. Просмотр этих сценариев и повторное их выполнение построчно поможет вам лучше понять.

Ниже основное внимание уделяется различным аспектам программирования Python, таким как разные библиотеки, разные типы данных, потоки управления и функции. Он также охватывает часто используемые функции очистки данных и исследовательского анализа.

Приведенный ниже сценарий ориентирован на выполнение анализа данных по набору данных о ценах на жилье. Это даст лучшее представление о том, как исследования данных выполняются с использованием python. Это также поможет понять причины различных анализов и способы их реализации.

Если начать с чужого кода, это поможет лучше понять концепции. Не выбирайте сценарий, если он не задокументирован должным образом или кажется сложным. Идея здесь в том, чтобы познакомиться и научиться делать вещи простым способом. Не нужно беспокоиться о том, чтобы делать все наилучшим образом. Просто еще нет.

Работа над проектами

Затем выйдите из своей зоны комфорта. Выберите проблему, которая вам интересна, и попробуйте поработать над ней. Можно ссылаться на другие сценарии для команд. Вам не обязательно писать каждую строчку кода самостоятельно. Настоящая цель здесь - научиться решать задачи науки о данных и научиться писать сценарии.

Чтобы научиться программировать лучше, вам нужно работать над разными типами задач науки о данных и над разными типами данных. Ниже приведены различные учебные задания, с которых вы можете начать.

Проблема классификации

Проблема регрессии

Компьютерное зрение

Обработка естественного языка

Выполнив учебные задания, вы можете постепенно переходить к соревнованиям по кагглам. Еще один способ улучшить свое обучение - объединиться с кем-то опытным и вместе решать проблемы.

Если вы хотите получить реальный опыт в области науки о данных. Поищите более близкие к вам сообщества специалистов по науке о данных и проверьте, есть ли в них для вас места. Например, DataKind - это некоммерческое сообщество, которое работает над рядом проектов в области науки о данных, чтобы оказать социальное влияние. Это будет хорошее место для получения реального опыта работы.

Сосредоточьтесь на своих сильных сторонах

Пока вы развиваете свои навыки программирования, не забывайте также сосредотачиваться на своих сильных сторонах. Если вы очень хорошо умеете решать проблемы, сосредоточьтесь на этом. Постарайтесь лучше решать проблемы, изучая новые методы. Даже если вы не приобретете хороших навыков программирования, другие ваши сильные стороны помогут вам добиться больших результатов. Это может помочь вам получить работу в области науки о данных.

Рекрутеры в области науки о данных не всегда ищут людей с очень хорошими навыками программирования. Фактически, в большинстве компаний было бы неплохо иметь достаточно знаний в области программирования. Не менее важны и другие ваши способности, такие как критическое мышление, общение, способность узнавать новое и сотрудничество. Следовательно, если вы обнаружите, что хорошо разбираетесь в любой из этих вещей, развивайте эти навыки по мере обучения программированию.

Потерпи

Самый важный фактор для успешного обучения программированию - это терпение. Невозможно стать экспертом в одночасье или даже за несколько дней. Это требует времени, вам нужно набраться терпения и продолжать работать над этим.

Если вы хотите узнать обо всем, что нужно сделать, чтобы стать специалистом по обработке данных, не будучи программистом. Проверить ниже

Заключительная цитата

«Никогда не позволяй никому говорить тебе, ты ничего не можешь сделать. Даже не я. У тебя есть мечта, ты должен ее защитить. Люди не могут сделать что-то сами, они хотят сказать вам, что вы не можете этого сделать. Хочешь чего-нибудь, пойди и возьми. Период."
- Погоня за счастьем

Оставаться на связи

• Если вам понравилась эта статья и вас интересуют похожие, подписывайтесь на меня на Medium. Подпишитесь на Medium, чтобы получить доступ к тысячам статей, связанных с карьерой, деньгами и многим другим.
• Я преподаю и рассказываю о различных темах в области науки о данных на моем канале YouTube. Подпишитесь на мой канал здесь.
• Подпишитесь на мой список рассылки здесь, чтобы получать больше советов по науке о данных и оставаться на связи с моей работой.