Indhold
- Ingen fejl, ingen stress - Din trinvis vejledning til oprettelse af livsændrende software uden at ødelægge dit liv
- Konklusion
Kilde: Bplanet / iStockphoto
Tag væk:
Datavidenskab er et af de hotteste felter inden for teknologi, men hvordan kan du komme ind i feltet? Her er nogle grundlæggende elementer, som du kan lære på egen hånd.
Stillingen inkluderer tilknyttede links
Datavidenskab er en kompleks disciplin, der identificerer væsentlig information hentet fra gigantiske mængder af strukturerede og ustrukturerede data. Den hårdeste del af dette videnfelt er sandsynligvis at lære at give mening om alle disse data og omdanne denne enorme mængde spredt info til meningsfuld, handlingsmæssig indsigt. En kompetent dataanalytiker ved, hvordan man kan få øje på de mønstre, der gør det muligt for organisationer at udtænke effektive strategier, finde nye muligheder og forbedre deres markedsføringsindsats.
Et job inden for datavidenskab er et af de mest godt betalte, der findes, og dataforskere er altid efterspurgt af selv den største virksomhed. Er det virkelig muligt at lære dig selv datavidenskab? Kan du gå fra bare basale it-færdigheder til at blive en masteranalytiker? Svaret er ja, forudsat at du vælger de rigtige kurser og tager dem med behørig omhu. Her vil vi præsentere dig for en oversigt over de vigtigste datavidenskoncepter, du skal lære for at blive en selvlært dataforsker, som du alle kan lære af komforten i dit eget hjem. Du kan tage alle disse kurser gennem Coursera for mindre end $ 100 hver. (Se Jobroll: Datavidenskabsmand) for at lære mere om, hvad en dataforsker gør.
Almindelig og enkel, først ting først. Du kan ikke blive dataforsker, medmindre du forstår, hvad datavidenskab egentlig er, og et introduktionskursus, der giver dig et overblik over denne disciplin, er det første skridt, du skal tage. Grundlæggende begreber inkluderer hvorfor og hvordan datavidenskab er så vigtig for virksomheden, og hvordan den kan anvendes. Du skal være i stand til at forstå, hvad regressionsanalyse er, og hvordan processen med minedrift af et datasæt fungerer, samt hvilke værktøjer og algoritmer, du skal bruge til daglig at mestre denne disciplin.
De bedste kurser er dem, der også fokuserer på metodologi, så du kan være sikker på, at de data, du vil indsamle, bruges til praktisk løsning af problemer på en relevant måde. Det grundlæggende skal omfatte forståelse af, hvordan man korrekt manipulerer det for at tackle de mest almindelige problemer, og hvordan man giver mening om feedbacken, efter at en model er bygget og implementeret.
Et introduktionskursus, der lærer dig statistik efter anvendelse, er det bedste sted at begynde at lære datavidenskab, og Python-programmering repræsenterer den mest basale færdighed, der kræves for at forstå dette felt. Inden du arbejder med data, skal du forstå, hvordan man udtrækker dem i sin råeste form, og Python repræsenterer det mest basale instrument til at manipulere og foredle dem.
De første kurser, du skal tage, skulle lære dig de grundlæggende elementer i Python-programmeringsmiljøet, der er nødvendigt for at give mening om CSV-filer og finde din vej gennem komplekse datastrukturer. Kernekoncepter inkluderer forståelse af t-tests, prøveudtagning og distributioner, hvordan man spørger om en Pandas DataFrame-struktur, og hvordan man udtrækker, renser og behandler tabeldata.
Ingen fejl, ingen stress - Din trinvis vejledning til oprettelse af livsændrende software uden at ødelægge dit liv
Du kan ikke forbedre dine programmeringsevner, når ingen er interesseret i softwarekvalitet.
Langt de fleste data udvindes fra databaser, og mindst en del af dem findes i en struktureret form. SQL står for “Structured Query Language”, og det er det mest magtfulde sprog at “tale” med databaser for at forstå dem, udforske hver eneste krik og krone og udtrække alle de meningsfulde data, du har brug for til det aktuelle problem. At vide, hvordan man arbejder med SQL, oprette database-forekomster i skyen, køre SQL-forespørgsler og få adgang til databaser og virkelige datasæt fra Jupyter notebooks er et must-have færdigheds sæt for enhver datavidenskabsmand.
En vis grad af viden i statistik er en nødvendighed inden for datavidenskab. Selvom statistik er et rigtig bredt felt, kræver en dataanalytiker et indblik i mindst nogle begreber inden for statistik og sandsynlighedsteori for at give praktisk indsigt til virksomheder og organisationer. (Se 12 nøgletips til indlæring af datavidenskab for mere information.)
Du er nødt til at kombinere teori med praksis ved at lære kernekoncepter som distribution, hypotesetest og regression samt den grundlæggende Bayesianske sandsynlighedsteori. De fleste maskinindlæringsmoduler er faktisk bygget på Bayesianske sandsynlighedsmodeller. Den bayesiske tilgang er en intuitiv tilgang, der bevæger sig fra sandsynlighed til analysen af data og giver mulighed for bedre regnskabsføring af usikkerhed samt giver handlingsmæssige udsagn om antagelser, der kan bruges i praksis.
For at mestre datavidenskab skal du lære at løse forskellige beregningsproblemer med algoritmiske teknikker. Algoritmer bruges til at manipulere data gennem effektive datastrukturer. Du er nødt til at lære, hvordan man implementerer disse strukturer på forskellige programmeringssprog, hvad man kan forvente af dem, og hvordan man opdeler store problemer i mere granulære stykker. Der er mange strategier, der skal læres for at designe en effektiv algoritme, såsom hvordan man holder et binært træ afbalanceret, hvordan man ændrer størrelsen på et dynamisk array, og hvordan man løser problemer rekursivt.
Maskinlæring er den videnskab, der tillader computere at handle uden for grænserne for scripts, de er programmeret til at køre. Det er en gennemgribende videnskab, der har en masse applikationer i den virkelige verden, og data mining er en af dem. Men for at nærme sig maskinlæring skal du besidde alle de ovenfor nævnte færdigheder. Maskinlæringsalgoritmer skal programmeres med Python, og statistiske tilgange er de mest effektive til at ”lære” en maskine hvordan man bliver smartere.
Hele området med maskinlæring er ekstremt stort og inkluderer forskellige subtopics såsom overvåget og uovervåget læring, modelevaluering og dyb læring. Selvom du ikke nødvendigvis behøver at dykke så dybt som at lære at programmere de mest avancerede neurale netværk, jo mere du ved om de mange anvendelser af maskinlæring i datavidenskab, desto bedre.
Konklusion
Det betyder ikke noget, om du er en universitetsstuderende, der leder efter nye måder at udvide dine horisonter eller en professionel, der ønsker at forbedre hans eller hendes CV. At lære disse vigtige datavidenskabskoncepter er alt hvad du behøver for at give dig selv en konkurrencefordel i branchen.