Вот все, что вам нужно знать

Я сам имею образование в области электротехники и знаю, что переход от опыта, не связанного с компьютерными науками, к карьере в области науки о данных или машинного обучения может быть сложной задачей, но, несомненно, осуществимым при наличии преданности делу и структурированного подхода. Вот шаги, которые вам следует предпринять:

1)Понимание основ:

  • Начните с получения четкого понимания основ математики, статистики и линейной алгебры. Это важно для понимания основополагающих принципов алгоритмов машинного обучения.
  • Ссылки на курсы:

https://www.coursera.org/learn/stanford-statistics?

https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra?

2) Изучать программирование:

  • Выберите язык программирования, который широко используется в этой области, например Python или R. Python особенно популярен в области науки о данных и машинного обучения. Изучите основы программирования, структуры данных и алгоритмы.
  • Ссылки на курсы:


Python для науки о данных, искусственного интеллекта и разработки
Предлагается IBM. Начните свое изучение Python с этого удобного для начинающих курса для самостоятельного обучения, который ведет эксперт…www.coursera.org



https://www.coursera.org/learn/r-programming

3) Обработка и манипулирование данными:

  • Основные библиотеки, такие как Pandas, для обработки и анализа данных. Понимание того, как очищать, предварительно обрабатывать и манипулировать данными, является важнейшим навыком в области науки о данных.

4) Статистический анализ:

  • Изучите статистические методы и проверку гипотез. Понимание того, как извлекать значимую информацию из данных, является ключевым навыком для специалиста по данным.
  • Этому можно научиться только на практике на проектах.

5) Основы машинного обучения:

  • Изучите основы машинного обучения. Начните с алгоритмов обучения с учителем, таких как линейная регрессия и деревья решений, а затем переходите к методам обучения без учителя, таким как кластеризация.

https://www.coursera.org/learn/machine-learning-with-python

6) Визуализация данных:

  • Узнайте, как создавать содержательные визуализации данных с помощью таких библиотек, как Matplotlib и Seaborn. Визуализация данных необходима для передачи информации заинтересованным сторонам.
  • На YouTube есть множество видеороликов по этим темам, которые достаточно хороши, чтобы начать работу и понять концепции и синтаксис.

7) Работа над проектами:

  • Я не могу не подчеркнуть этот момент.
  • Примените полученные знания, работая над реальными проектами. Начинайте с небольших личных проектов и постепенно беритесь за более сложные. Это поможет вам создать портфолио, чтобы продемонстрировать свои навыки потенциальным работодателям.
  • Вот как вы можете отточить свои навыки и подготовиться к работе

8) Присоединяйтесь к сообществам:

  • Присоединяйтесь к онлайн-сообществам, таким какStack Overflow, GitHub и форумам по науке о данных. Эти платформы отлично подходят для того, чтобы задавать вопросы, делиться своей работой и учиться у других.
  • Это может улучшить вашу сеть контактов и дать вам возможность связаться с людьми, которые проходят тот же процесс, что и вы.

9) Создайте портфолио:

  • Создайте личный веб-сайт или репозиторий GitHub, где вы сможете демонстрировать свои проекты и код. Сильное портфолио может иметь существенное значение при приеме на работу.
  • Создайте как можно больше уникальных проектов, которые помогут вам выделиться среди других при приеме на работу.
  • Создавайте проекты в разных областях, например, финансы, здравоохранение, производство, обзоры и т. д.

Помните, что процесс обучения в области науки о данных и машинного обучения продолжается. Продолжайте наращивать свои навыки и базу знаний, и со временем вы станете опытным специалистом по данным или инженером по машинному обучению. Ваш уникальный опыт также может по-новому взглянуть на эту сферу, поэтому используйте свой разнообразный опыт.