Я почти год изучаю науку о данных. Похоже, я наконец-то освоился, благодаря нескольким проектам, над которыми я работал до сих пор. Однако значение науки о данных звучит слишком широко и неоднозначно, поэтому я хочу помочь вам сначала понять, что это такое.
Как некоторые из вас, возможно, знают, наука о данных включает в себя все, от простой работы в Microsoft Excel до программирования. для интеллектуального анализа данных, создания базы данных, предварительной обработки данных из базы данных для передачи их в модели машинного обучения и вплоть до создания моделей машинного обучения или глубокого обучения.

Я знаю, что это все еще слишком многословно, поэтому позвольте мне провести с ними простую аналогию. Наука о данных похожа на приготовление пищи, и вы можете думать о каждом из интеллектуального анализа данных, хранения данных в базе данных, предварительной обработки данных, процесса машинного обучения - это покупка продуктов, складирование продуктов в холодильник, подготовка ингредиентов, приготовление пищи из готовых ингредиентов соответственно.

Если вы не знакомы с наукой о данных, вам будет сложно понять ее смысл, и это то, что я почувствовал только год назад.
Год назад я ничего не знал о науке о данных и даже о ее названии. Все, что я знал, это такие термины, как «ИИ», «машинное обучение», «большие данные». Не более того. В то время я только что закончил военную службу (это обязательно для мужчин в Корее) и учился на первом курсе университета, и я не пытался изучать эти вещи, потому что думал, что уже слишком поздно изучать эти передовые технологии. технологии в качестве студента-бизнес-студента. Затем, как и большинство студентов с нетехническими специальностями, я попытался найти что-то, что у меня хорошо получалось, просто настаивая на тревоге за будущее. Ответ, который я нашел, был, что неудивительно, на английском. (Я кореец.) После этого я начал вкладывать всю свою энергию в изучение английского языка, чтобы достичь точки, когда я могу с уверенностью сказать: «Я хорошо владею английским», и моей конечной целью стало научиться пользоваться Английский как двуязычный.

Удивительно, но это было моей отправной точкой на пути к науке о данных.

Об изучении английского языка можно рассказать массу историй, но я постараюсь сделать это кратко. Сначала я пытался выучить английский, а не учиться. Я редко использовал рабочие тетради для TOEIC или TOEFL (это своего рода тесты по английскому в Корее), я скорее пытался выучить английский, как если бы я был младенцем. Младенцы никогда не изучают свой родной язык с помощью рабочих тетрадей и языковых тестов. Они естественным образом учатся этому, слушая, читая, говоря и писая столько, сколько могут. Поэтому я думаю, что выучить язык для взрослого тоже не так уж и сложно. Я выбрал электронную книгу на Amazon и медленно прочитал ее, записывая каждое выражение и словарный запас, которых я не знал. Это было жестко. На это ушло 4 месяца, одновременно выполняя школьные задания. Когда я прочитал его снова, это заняло месяц, а с третьей попытки, чтобы прочитать меньше недели. После того, как я впитал его глазами, я купил к нему аудиокнигу и снова прочитал ушами. По дороге в школу в метро я смотрел CNN10 на Youtube и записывал все, что пропустил из-за прослушивания.

Даже сейчас у меня есть привычка добавлять слово в свой словарь, когда я встречаю слово, которого не знаю. Через полгода количество сохраненных словарных статей достигло примерно 5000, а сейчас это число по-прежнему составляет около 5000, что означает, что большинство английских выражений можно охватить теми словами, которые я уже выучил. Итак, я подал заявку на тест TOEIC, который является распространенным тестом по английскому языку в Корее, чтобы получить оценку для моего будущего резюме. Через пару недель я получил результат теста - 960 баллов из 990. Это был отличный результат, учитывая, что это был мой первый выстрел, но я не был так счастлив. «Какая разница, если я не могу говорить по-английски, как носитель языка?», «Как я могу действительно увидеть, хорошо я говорю по-английски или нет?» - подобные мысли наполнили меня после теста. Тогда возникла отличная идея. Это было «Если я могу выучить что-то на английском, разве это не будет доказательством моего свободного владения английским?» Итак, я пошел на Coursera и решил попробовать. Моей целью был курс машинного обучения, потому что он был и бесплатным, и достаточно сложным, чтобы проверить мои навыки английского. Я думал, что это будет доказательством моих навыков английского, если мне удастся закончить курс, и в то же время это будет прекрасная возможность увидеть, что такое машинное обучение, потому что все СМИ говорили об ИИ, машинном обучении и такие вещи.

Этот курс машинного обучения изменил мою точку зрения на все. И дело не только в самом машинном обучении. Это произошло потому, что я наконец понял, почему я должен изучать английский и сколько вещей я могу делать с ним, и это потрясло меня до глубины души. Система качества и обучения на Coursera была намного лучше, чем у корейской платформы или даже автономного курса моего университета. Я был студентом приличного университета, расположенного в Сеуле, и платил много, но мне казалось, что большинство курсов моего университета просто копают поверхность и копируют и вставляют из учебника. В то время я думал, что это естественно, учитывая, что одному профессору приходилось иметь дело с множеством студентов. Однако я обнаружил, что это не так.

По мере того, как я постепенно понимал концепцию машинного обучения на лекциях, отправляя задания по программированию и получая обратную связь, а также делясь мыслями с множеством студентов по всему миру, я обнаружил, что можно так легко объяснять столь весьма неоднозначные вещи, и обнаружил, что учится онлайн может быть очень эффективным. Поэтому следующая мысль, которая возникла, была: «Было бы так обидно, если бы у вас не было возможности учить только потому, что вы не знаете английский». Это изменило мою точку зрения на английский. До этого я просто считал английский конечной целью, но с тех пор английский стал для меня инструментом, расширяющим мои взгляды.

Допустим, вы нашли волшебную палочку, которая волшебным образом может создавать деньги. Будете ли вы зарабатывать деньги, продавая это или используя?

Корейская версия: 찰리 의 늦둥이 블로그 :: 평범한 경영대 학생 이 데이터 사이언스 를 시작한 이유 - 1 (tistory.com)