Ένας περιεκτικός οδηγός για τον τρόπο εκμάθησης της επιστήμης δεδομένων

Σε αυτήν την ανάρτηση ιστολογίου σχετικά με τον τρόπο εκμάθησης της επιστήμης δεδομένων, θα μάθετε πώς να ξεκινήσετε το ταξίδι σας ως επιστήμονας δεδομένων, ποιες δεξιότητες χρειάζεστε και ποια πορεία πρέπει να ακολουθήσετε.

Πώς να μάθετε την επιστήμη δεδομένων:

Πριν από μερικούς μήνες έψαχνα στο Διαδίκτυο, ψάχνω . Ήθελα να μάθω Επιστήμη Δεδομένων και συνειδητοποίησα ότι υπάρχει αφθονία περιεχομένου στο Διαδίκτυο, αλλά δεν είχα ιδέα για το πώς να μάθω Επιστήμη Δεδομένων, από πού να ξεκινήσω, ποια εργαλεία πρέπει να μάθω, κ.λπ. Είχα ένα εκατομμύριο ερωτήσεις στο δικό μου κεφάλι και έτσι αποφάσισα να γράψω για αυτό.



Η περιέργειά μου για την Επιστήμη των Δεδομένων ξεκίνησε όταν έπεσα σε ένα άρθρο που διηγούσε μια ιστορία για το πώς οι Επιστήμονες δεδομένων στο Target μελέτησαν τα μοτίβα αγορών των γυναικών πελατών τους για να προβλέψουν εάν ήταν έγκυες. Αυτό με εντυπωσίασε γιατί δεν είχα ιδέα ότι η Επιστήμη Δεδομένων ήταν ικανή να προβλέψει κάτι τέτοιο. Ήμουν μπερδεμένος και ήξερα ότι έπρεπε να μάθω περισσότερα. Έτσι ξεκίνησε το ταξίδι μου.



Δεξιότητες επιστημόνων δεδομένων - Πώς να μάθετε την επιστήμη δεδομένων - EdurekaΔεξιότητες επιστημόνων δεδομένων - Πώς να μάθετε την επιστήμη δεδομένων - Edureka

Προτού προχωρήσω περισσότερο και σας κουράσω με τη θεωρία, ακολουθεί μια λίστα με διασκεδαστικά γεγονότα σχετικά με την Επιστήμη δεδομένων:



  • Το 2015 περίπου το 65% των επιστημόνων δεδομένων ήταν ευχαριστημένοι με τη δουλειά τους, ο αριθμός αυτός αυξήθηκε στο 88% μέχρι το τέλος του 2018.
  • Η Harvard Business Review χαρακτήρισε την Επιστήμη Δεδομένων ως την πιο καυτή δουλειά του 21ου αιώνα. Κάποιος δεν μπορεί να ακούσει τίποτε άλλο παρά επαίνους για το πώς η Επιστήμη δεδομένων αντλεί χρήσιμες πληροφορίες για την ανάπτυξη των επιχειρήσεων.
  • Εκτιμάται ότι ο αριθμός των θέσεων εργασίας στην Επιστήμη δεδομένων θα αυξηθεί σε 364.000 έως το 2020.
  • Θα υπάρξει έλλειψη 190.000 ειδικευμένων Data Scientist έως το τέλος του 2018.
  • Οι επιχειρήσεις που ασχολούνται με την Data Science θα αποκομίσουν οφέλη παραγωγικότητας 430 δισεκατομμυρίων δολαρίων σε σύγκριση με αυτά που δεν εφαρμόζουν την Ανάλυση δεδομένων.

Αρκετά με τα διασκεδαστικά γεγονότα, ας συζητήσουμε τις δεξιότητες που απαιτούνται για να γίνουμε επιστήμονας δεδομένων. Όταν κάθισα για έρευνα σχετικά με το σετ δεξιοτήτων ενός Επιστήμονα δεδομένων, πέρασα μερικές περιγραφές εργασίας σε πλατφόρμες όπως το Glassdoor και Πράγματι για να ελέγξω τι ακριβώς αναζητούν οι εταιρείες κορυφαίας κατηγορίας σε έναν Επιστήμονα Δεδομένων.

Ας ρίξουμε μια ματιά στην περιγραφή εργασίας ενός επιστήμονα δεδομένων στο Dell:



Περιγραφή εργασίας - Πώς να μάθετε την επιστήμη δεδομένων - Edureka

Η παραπάνω περιγραφή εργασίας δίνει μια εις βάθος κατανόηση του τι ακριβώς περιμένουν οι εταιρείες από έναν Data Scientist. Για να σας διευκολύνω, έχω αναφέρει τις βασικές επιλογές από την περιγραφή εργασίας στην παρακάτω ενότητα.

Επιστήμονας δεδομένων - Απαιτούμενες δεξιότητες

Για μένα, ένας επιστήμονας δεδομένων μοιάζει πολύ με τον Σέρλοκ Χολμς. Όπως ακριβώς ο Sherlock Holmes λύνει τα μυστήρια της δολοφονίας, ο Data Scientist επιλύει τα μυστήρια δεδομένων, όπως η ανίχνευση χρήσιμων πληροφοριών, η εξαγωγή σημαντικών δεδομένων κ.λπ. για την ανάπτυξη μιας επιχείρησης.

Ακολουθεί ένας ορισμός της Επιστήμης δεδομένων:

Η Επιστήμη Δεδομένων είναι η διαδικασία εξαγωγής χρήσιμων πληροφοριών από τα δεδομένα χρησιμοποιώντας μια ποικιλία εργαλείων, αλγορίθμων και βασικών θεμάτων Μηχανικής Μάθησης.

Επιστήμη δεδομένων - Πώς να μάθετε την επιστήμη δεδομένων - Edureka

Εάν θέλετε να μάθετε περισσότερα για την Επιστήμη δεδομένων, μπορείτε να διαβάσετε τις ακόλουθες αναρτήσεις ιστολογίου:

  1. Τι είναι η επιστήμη δεδομένων; Ένας οδηγός για αρχάριους στην επιστήμη δεδομένων
  2. Εκμάθηση Επιστήμης Δεδομένων - Μάθετε Επιστήμη Δεδομένων από το μηδέν!

Ας προχωρήσουμε και να συζητήσουμε το σύνολο δεξιοτήτων ενός Επιστήμονα δεδομένων. Ακολουθεί μια λίστα δεξιοτήτων που αναζητούν οι περισσότερες βιομηχανίες σε έναν Επιστήμονα δεδομένων:

  • Στατιστική
  • Τουλάχιστον μία γλώσσα προγραμματισμού - R / Python
  • Εξαγωγή δεδομένων, μετασχηματισμός και φόρτωση
  • Διαμάχη δεδομένων και εξερεύνηση δεδομένων
  • Αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης
  • Προηγμένη Μηχανική Μάθηση (Βαθιά Εκμάθηση)
  • Μεγάλα πλαίσια επεξεργασίας δεδομένων
  • Οπτικοποίηση δεδομένων

Εάν θέλετε να διαβάσετε περισσότερα σχετικά με τις δεξιότητες ενός Επιστήμονα Δεδομένων, ανατρέξτε στο Ιστολόγιο

Η Edureka έχει επίσης μερικά blogs σε διάφορα , φροντίστε να τους διαβάσετε:

Τώρα, ας επικεντρωθούμε στο θέμα συζήτησης, πώς να μάθουμε την Επιστήμη των Δεδομένων;

Πώς να γίνετε επιστήμονας δεδομένων;

Όταν ξεκίνησα την έρευνά μου για την επιστήμη δεδομένων, διαπίστωσα ότι το μεγαλύτερο μέρος του δωρεάν περιεχομένου που διάβασα επικεντρώθηκε μόνο στις θεωρητικές πτυχές της επιστήμης δεδομένων. Για να κατανοήσουμε σωστά την Επιστήμη Δεδομένων, πρέπει να έχουμε μια πρακτική κατανόηση του τρόπου με τον οποίο οι Επιστήμες Δεδομένων χρησιμοποιούν αλγόριθμους Μηχανικής Μάθησης για να αντλήσουν πληροφορίες από τα δεδομένα.

Επομένως, πρέπει πάντα να επιλέξετε ένα καλά δομημένο μάθημα επιστήμης δεδομένων που παρέχει μια εις βάθος κατανόηση των εννοιών, μαζί με έργα, σύνολα δεδομένων και αναθέσεις βάσει πραγματικών προβλημάτων.

ο Το σχεδιασμένο στο Edureka ακολουθεί μια πρακτική προσέγγιση καθ 'όλη τη διάρκεια του μαθήματος παρέχοντας ένα σύνολο εργασιών και έργων στο τέλος κάθε ενότητας για να δοκιμάσετε τις δεξιότητές σας.

Ας καταλάβουμε πώς το στο Edureka μπορεί να σας καθοδηγήσει στο να γίνετε ένας επιτυχημένος Επιστήμονας Δεδομένων.

Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Επιστημών Δεδομένων στο Edureka

Το Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Επιστημών Δεδομένων στο Edureka έχει σχεδιαστεί με τέτοιο τρόπο ώστε να καλύπτει όλα τα εργαλεία και τις δεξιότητες που απαιτούνται από τις κορυφαίες εταιρείες πληροφορικής στον κόσμο. Η Edureka είναι ο ηγέτης της αγοράς στην ηλεκτρονική εκπαίδευση επιστημών δεδομένων. Η Edureka έχει εκπαιδεύσει πάνω από 30.000 μαθητές σε όλο τον κόσμο στον τομέα της Επιστήμης Δεδομένων.

Τα περισσότερα από τα μαθήματα Επιστήμης Δεδομένων που βρήκα στο Διαδίκτυο δεν προορίζονταν για απόλυτους αρχάριους. Κάθε μάθημα απαιτούσε εξειδίκευση σε κάποιον τομέα ή στον άλλο. Αυτό δυσκολεύει τους αρχάριους, επειδή δεν ξέρουν από πού να ξεκινήσουν. Στο Edureka, έχουμε σχεδιάσει ένα που καλύπτει όλες τις προϋποθέσεις, εργαλεία, έννοιες, αλγόριθμους, γλώσσες κ.λπ., που απαιτούνται για να γίνει Επιστήμονας Δεδομένων.

Πώς να μάθετε την επιστήμη των δεδομένων - Edureka

Για να εξασφαλίσει την καλύτερη ποιότητα εκπαίδευσης, η Edureka παρέχει ζωντανές συνεδρίες με καθοδήγηση εκπαιδευτή από ειδικούς σε επίπεδο βιομηχανίας που έχουν πάνω από 10 χρόνια εμπειρίας στον κλάδο. Ανεξάρτητα από το αν είστε έμπειρος επαγγελματίας που εργάζεται στον κλάδο της πληροφορικής ή επιθυμούν να εισέλθουν στον κόσμο της Επιστήμης Δεδομένων, το Πρόγραμμα Μάστερ έχει σχεδιαστεί και αναπτυχθεί για να φιλοξενήσει διάφορα επαγγελματικά υπόβαθρα.

δυαδικός αλγόριθμος αναζήτησης σε java

Για να κατανοήσετε καλύτερα το πρόγραμμα που προσφέρουμε από εμάς, ρίξτε μια ματιά στο πρόγραμμα σπουδών:

Πρόγραμμα σπουδών μάστερ δεδομένων επιστημόνων - Edureka

Στο Edureka, το μάθημα Data Science Masters έχει σχεδιαστεί μετά από εκτεταμένη έρευνα για 5000+ Περιγραφές εργασίας σε όλο τον κόσμο. Η στοίβα περιλαμβάνει 12 μονάδες που θα διαρκέσουν περίπου 30 εβδομάδες για να ολοκληρωθούν. Για κάθε ενότητα, θα υπάρχει ένα έργο και στο τέλος.

Μόλις ολοκληρώσετε όλες τις ενότητες, τις εργασίες και τα έργα, θα σας δοθεί ένα έργο Capstone. Το έργο capstone θα σας προσφέρει μια επιχειρηματική υπόθεση. Θα πρέπει να το λύσετε εφαρμόζοντας όλες τις δεξιότητες που έχετε μάθει καθ 'όλη τη διάρκεια του προγράμματος του πλοιάρχου. Αυτό το έργο θα είναι μια εξαιρετική προσθήκη στο βιογραφικό σας!

Ας επικεντρωθούμε σε αυτό που έχει να προσφέρει το μάθημα!

Το Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Επιστημών Δεδομένων θα περιλαμβάνει 5 ζωντανά μαθήματα και 7 μαθήματα αυτοβηματοδότησης για την κάλυψη των προϋποθέσεων. Τα μαθήματα αυτο-ρυθμού περιλαμβάνουν τα ακόλουθα:

  1. Στατιστικά Python
  2. Στατιστικές R
  3. Εκπαίδευση & Πιστοποιητικό Essentials SQL
  4. Εκπαίδευση Πιστοποίησης Προγραμματισμού R
  5. Εκπαίδευση πιστοποίησης προγραμματισμού Python
  6. Κλίμακα βασικών προϊόντων
  7. Εκπαίδευση & πιστοποίηση MongoDB

Μάθημα Data Scientist Masters Δωρεάν Επιλογές

  • Τα ζωντανά μαθήματα περιλαμβάνουν δύο ξεχωριστά μαθήματα, το ένα με το R και το άλλο με το Python. Αυτά τα μαθήματα θα καλύψουν δεξιότητες όπως Εξόρυξη Δεδομένων, Διαμάχη, Εξερεύνηση, Μηχανική Εκμάθηση κ.λπ.
  • Το επόμενο ζωντανό μάθημα θα καλύψει έννοιες του Big Data Analytics χρησιμοποιώντας το Apache Spark & ​​Scala, τα οποία χρησιμοποιούνται για την επεξεργασία Big Data σε σχεδόν πραγματικό χρόνο.
  • Δημοσιεύστε αυτό, θα εισαχθείτε στο AI & Deep Learning με το Tensorflow. Αυτή η ενότητα θα σας βοηθήσει να κατανοήσετε τις έννοιες των Deep Neural Networks. Εδώ, θα δημιουργήσετε πρακτικά έργα για τη δημιουργία μοντέλων Deep Learning χρησιμοποιώντας το Tensorflow.
  • Η τελευταία ενότητα θα σας βοηθήσει να αποκτήσετε δεξιότητες όπως Visualization Data, Dash-boarding και Data Discovery χρησιμοποιώντας το Tableau.

Στο τέλος του μαθήματος, θα λάβετε ένα πιστοποιητικό ολοκλήρωσης το οποίο μπορείτε να ανεβάσετε στο προφίλ σας LinkedIn με ένα κλικ ενός κουμπιού.

Πιστοποιητικό Μεταπτυχιακών Επιστημών Δεδομένων - Πώς να μάθετε Επιστήμη Δεδομένων - Edureka

Το να γίνεις επιστήμονας δεδομένων δεν είναι εύκολο, απαιτεί συνεχή προσπάθεια και αφοσίωση. Οι εκπαιδευτές μας στο Edureka έχουν γελοία δεσμευτεί να σας κάνουν να καταλάβετε και να μάθετε. Αυτό το μάθημα παρέχει 250+ ώρες διαδραστικής μάθησης και 12 μαθήματα που θα σας καθοδηγήσουν στο να γίνετε ένας επιτυχημένος Επιστήμονας Δεδομένων. Επιπλέον, παρέχουμε ζωντανές συνεδρίες με καθοδήγηση εκπαιδευτών, ηχογραφήσεις τάξεων, πρόσβαση σε όλη τη διάρκεια ζωής σε ολόκληρο το μάθημα, διαθέσιμη μια ομάδα υποστήριξης 24/7 που θα σας βοηθήσει με οποιαδήποτε τεχνικά ζητήματα, θα εκτεθείτε σε έργα βιομηχανικού επιπέδου και θα λάβετε ένα επαληθευμένο πιστοποιητικό από την Edureka.

Εάν θέλετε να εγγραφείτε στο δικό μας , παρακαλώ αφήστε το αναγνωριστικό email σας στην ενότητα σχολίων και θα επικοινωνήσουμε μαζί σας με τις σχετικές λεπτομέρειες του μαθήματος.