В этой статье мы дали 10 лучших советов по обучению для специалистов по данным-самоучек в 2022 году.
Сегодня наука о данных является неотъемлемой частью многих отраслей в области исследований, которая сочетает в себе опыт предметной области, навыки программирования и знания математики и статистики для извлечения осмысленных идей из данных. Исследователи данных изучают, на какие вопросы нужно ответить и где найти соответствующие данные. Его популярность росла с годами, и компании начали внедрять методы обработки данных для развития своего бизнеса и повышения удовлетворенности клиентов. В этот современный век информационных технологий есть огромные шансы изучить науку о данных для самостоятельного изучения, чтобы стать учеными данных, могут освоить основы науки о данных. Здесь мы дали советы по обучению для специалистов-самоучек.
Изучите инструменты: Существует множество инструментов, которые специалисты по данным могут использовать для обработки, анализа и визуализации данных. SAS, Apache Spark или просто Spark, BigML, Github, блокноты Jupyter, TensorFlow, D3.js, MATLAB, Excel, ggplot2, Tableau, Jupyter, Matplotlib, обработка естественного языка, Scikit-learn, TensorFlow — вот некоторые из инструментов, которые могут быть подавляющим, чтобы научиться стать специалистом по данным.
Повысьте уровень своих социальных навыков: Карьера в науке о данных зависит не только от технических навыков, но и от навыков людей. В процессе разработки продуктов, улучшения удержания клиентов или анализа данных для поиска новых возможностей для бизнеса организации все больше полагаются на навыки специалистов по данным, чтобы поддерживать, расти и оставаться на шаг впереди конкурентов.
Запись на хакатоны: Хакатоны — это мероприятия, на которых вы работаете над проектом с другими людьми. Это помогает научиться применять на практике все новые знания в области науки о данных, а также познакомиться с единомышленниками, которые также заинтересованы в получении дополнительной информации о науке о данных или уже изучили довольно много.
Обучение по учебникам: Обучение по учебникам дает более точные и глубокие знания, помимо того, что вы получаете на онлайн-курсах. Эти книги представляют собой отличное введение в науку о данных и машинное обучение с кодом, включающим Python Machine Learning.
Практикуйте основы: Метод науки о данных похож на научный метод, но с упором на обеспечение того, чтобы все используемые данные были самого высокого качества. Обработка данных составляет большую часть науки о данных, потому что без качественных данных ваши идеи бессмысленны или, что еще хуже, неверны.
Онлайн-курсы: Эти онлайн-курсы действительно помогают изучить основы науки о данных и способы их применения. Он мог видеть, над чем работали другие люди и как они подходили к решению проблем.
Погрузитесь в техническую часть: Одной из областей, где традиционное обучение может быть полезным, являются технические аспекты науки о данных. В основе этой области лежат математические концепции, которые отделяют специалистов по данным от любителей данных. Регрессионный анализ, вероятность, статистика, линейная алгебра и т. д. — вот некоторые из основных понятий для начинающих специалистов по данным.
Углубитесь в более сложные темы: Чтобы стать всесторонним специалистом по данным, необходимо использовать свои базовые навыки работы с данными, выходящие за рамки простого анализа данных. LM, DL, NLP и нейронные сети — это продвинутые темы, которые могут вдохновить на специализацию по науке о данных.
Занимаюсь личными проектами: Выполнение личных проектов для создания портфолио. Это также помогает узнать больше о реальных проблемах, а также о том, как люди подходят к этому, чего нельзя получить на онлайн-курсах.
Выберите язык программирования: Без изучения языка программирования нельзя стать специалистом по данным. Специалисты по данным создают алгоритмы и среды для запуска этих алгоритмов. Python, R-программирование и контекстно-зависимый язык являются одними из популярных языков программирования для науки о данных.
Пост «10 лучших советов по обучению для специалистов-самоучек по данным в 2022 году» впервые появился на .
