Дорожная карта науки о данных 2024: Пошаговый путь к успеху

Data Science (Наука о данных) – это быстро развивающаяся область, отчет LinkedIn о новых рабочих местах показывает, что в течение семи лет ожидается значительный рост рынка: с 37,9 млрд долларов в 2019 году до 230,80 млрд долларов к 2026 году. Следовательно, начинающим ИТ-специалистам, заинтересованным в долгосрочной карьере, стоит рассмотреть науку о данных в качестве своей профессии. Однако изучение новой дисциплины может оказаться непростой задачей. Трудности можно уменьшить, если иметь и реализовать надежный образовательный план, другими словами, дорожную карту.

В этой статье представлена вся информация, необходимая для создания “дорожной карты” науки о данных на 2024 год. Мы расскажем о том, что такое дорожная карта науки о данных, о различных компонентах и этапах дорожной карты науки о данных, об отслеживании вашего прогресса на дорожной карте науки о данных и о других соответствующих ресурсах.

🔥 Наш Telegram канал о машинном обучении: https://t.me/+RlgPz8ihjxViOGEy

📌 Папка отборных каналов для Python разработчиков – https://t.me/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi

Специалист по изучению данных

Необходимость в науке о данных становится все более актуальной в современном мире в связи с огромным объемом данных, генерируемых предприятиями, организациями и частными лицами. Наука о данных предоставляет инструменты и методы для извлечения значимых идей из этих данных, что позволяет принимать обоснованные решения и это стало необходимым для предприятий, чтобы получить конкурентное преимущество и увеличить свою прибыль. Она также играет важнейшую роль в решении некоторых из наиболее острых мировых проблем, таких как здравоохранение, изменение климата и социальное неравенство. Одним словом, в современном мире, управляемом данными, наука о данных жизненно необходима для раскрытия потенциала данных и принятия обоснованных решений.

Что такое “дорожная карта” Data Science?

Самый простой способ ответить на этот вопрос – сначала дать определение термину “дорожная карта”. Дорожные карты – это стратегические планы, которые определяют цель или желаемый результат и указывают значительные шаги или этапы, необходимые для его достижения.

С другой стороны, наука о данных, согласно этой статье, это:

“…область, которая имеет дело с неструктурированными, структурированными и полуструктурированными данными. Она включает в себя такие методы, как очистка данных, подготовка данных, анализ данных и многое другое.

Наука о данных – это сочетание статистики, математики, программирования и решения проблем; получение данных оригинальными способами; способность смотреть на вещи по-другому; а также деятельность по очистке, подготовке и выравниванию данных”.

Таким образом, дорожная карта науки о данных – это визуальное представление стратегического плана, призванного помочь начинающим ИТ-специалистам узнать о науке о данных и добиться успеха в этой области.

Давайте подробно рассмотрим эту дорожную карту науки о данных. Чтобы начать свой путь в качестве специалиста по науке о данных, ознакомьтесь с нашим учебным курсом Data Science Bootcamp.

Ключевые инструменты для Data Science

Наука о данных – это междисциплинарная область, которая использует различные инструменты и методы для извлечения информации из данных, в том числе:

1. Языки программирования: Python, R и SQL
2. Библиотеки машинного обучения: TensorFlow, Keras и Scikit-learn
3. Инструменты визуализации данных: Инструменты визуализации, такие как Tableau, Power BI и Matplotlib.
4. Системы хранения и управления данными: Базы данных, такие как MySQL, MongoDB и PostgreSQL.
5. Платформы для облачных вычислений: AWS, Azure и Google Cloud Platform

Изучение программирования

Начиная свой путь в науке о данных, вы должны иметь прочную основу. Область науки о данных требует навыков и опыта в области разработки программного обеспечения или программирования. Вам следует выучить как минимум один язык программирования, например Python, SQL, Scala, Java или R.

Темы для программирования

Специалисты по изучению данных должны знать об общих структурах данных (например, словарях, типах данных, списках, множествах, кортежах), алгоритмах поиска и сортировки, логике, потоке управления, написании функций, объектно-ориентированном программировании и работе с внешними библиотеками.

Кроме того, начинающие специалисты по исследованию данных должны быть знакомы с использованием Git и связанных с GitHub элементов, таких как терминалы и контроль версий.

Наконец, специалисты по изучению данных должны быть знакомы с SQL-сценариями.

Изучение Git и GitHub

Существует множество ресурсов для изучения Git и GitHub. Например, посмотрите учебник по Git здесь или пройдите обучение по Git и GitHub здесь.

Решение проблем и создание проектов

После того как вы приобретете функциональное знакомство с вышеперечисленными понятиями, примените свои новые знания, занявшись строительными проектами, такими как написание сценариев Python для извлечения данных или создание простого веб-приложения, блокирующего нежелательные сайты. Вы также можете ознакомиться с этой статьей, чтобы узнать больше о решении проблем.

Изучение сбора и очистки данных

Специалистам по изучению данных часто приходится находить ценные данные, позволяющие решать проблемы. Они собирают эти данные из разных источников, включая API, базы данных, общедоступные хранилища данных и даже скраппинг, если сайт позволяет это сделать.

Однако данные, полученные из этих источников, редко бывают готовы к использованию. Перед использованием их необходимо очистить и отформатировать, используя такие инструменты, как многомерные массивы, работа с фреймами данных или применение научных и описательных вычислений. Специалисты по изучению данных обычно используют такие библиотеки, как Pandas и NumPy, которые помогают превратить информацию из сырых, неформатированных данных в готовые к анализу данные.

Проекты по сбору данных

Практика делает совершенным, поэтому попробуйте выбрать общедоступный набор данных, разработать набор вопросов, связанных с областью применения набора данных, а затем попрактиковаться в работе с данными с помощью Pandas или NumPy, чтобы получить ответы.

Как вариант, соберите данные с веб-сайта или API (например, quandl, TMDB, Twitter API), которые допускают публичное использование, и преобразуйте информацию из разных источников в таблицу или файл агрегированной базы данных.

Читать далее: Хорхе Марио Гусман Олайя, энтузиаст данных, любит оставаться на вершине области данных, постоянно повышая квалификацию. Будучи поклонником Simplilearn, Олайя прошел у нас уже более 5 курсов, последним из которых стал сертификационный курс Data Science with R. Читайте о его карьерном пути и всех курсах, которые он прошел с нами, в его обзоре Data Science Simplilearn.

Как научиться анализу данных в 2024

Пора переходить к следующему этапу дорожной карты науки о данных: анализу данных и рассказу о них. Аналитики данных, которые очень похожи на ученых, занимаются анализом данных, а затем доносят свои выводы до руководства в виде понятных формулировок и визуализаций.

Для выполнения вышеперечисленных обязанностей, необходимо владеть навыками визуализации данных (построение графиков с использованием таких библиотек, как plotly или seaborn) и обладать хорошими коммуникативными навыками. Кроме того, вы должны научиться:

• Деловая хватка: Практикуйтесь задавать вопросы, направленные на получение бизнес-показателей. Кроме того, практикуйтесь в написании кратких и четких отчетов, деловых блогов и презентаций.
• Разработка информационных дашбордов: Этот предмет подразумевает использование Excel или специализированных инструментов, таких как Power BI и Tableau, для создания дашбордов, которые агрегируют данные, помогающие руководству принимать обоснованные решения.
• Исследовательский анализ данных: Эти знания включают в себя определение вопросов, форматирование, фильтрацию, обработку пропущенных значений, выбросов, а также одномерный и многомерный анализ.

Проект по анализу данных

Проведите исследовательский анализ наборов данных о фильмах и разработайте формулу для создания прибыльных фильмов, используя данные прошлых переписей населения или базы данных по финансам/здоровью/демографии.

Тенденции развития науки о данных

Наука о данных – это растущая область, и существуют различные тенденции, которые определяют будущее этой отрасли. AI и ML по-прежнему находятся в авангарде тенденций в области науки о данных. Они используются для автоматизации задач, разработки прогнозных моделей и улучшения процесса принятия решений. Все большее значение приобретают большие данные, которые организации получают из самых разных источников, включая социальные сети, Интернет вещей (IoT) и датчики. Еще одна важная тенденция – использование DataOps, которая предполагает интеграцию гибких методологий и инструментов автоматизации для оптимизации процесса управления данными. Наконец, все большее внимание уделяется этике и ответственному использованию данных, причем все большее внимание уделяется таким вопросам, как конфиденциальность, предвзятость и прозрачность. По мере развития науки о данных мы, вероятно, увидим дальнейшие инновации в этих и других областях.

Сфера карьеры в области науки о данных

Наука о данных – это многообещающая карьера с высоким спросом на специалистов, владеющих навыками анализа данных, машинного обучения и статистики. В связи с огромным объемом генерируемых данных ожидается рост карьерных перспектив для специалистов в области науки о данных, причем возможности открываются в самых разных отраслях, включая здравоохранение, финансы и технологии.

Как вы можете узнать о прикладной статистике и математике

Статистические методы являются неотъемлемой частью науки о данных, при этом большинство собеседований по науке о данных посвящены инференциальной и описательной статистике. Математика и статистика сглаживают путь к лучшему пониманию работы алгоритмов.

Поэтому на данном этапе вашей дорожной карты в области науки о данных вам следует сосредоточиться на освоении следующего:

• Описательная статистика: Узнайте об оценках расположения (среднее, медиана, мода, усеченная статистика и взвешенная статистика) и изменчивости, используемых для описания данных.
• Инференциальная статистика: Эта форма статистики включает в себя определение бизнес-метрик, A/B-тесты, разработку тестов гипотез, анализ собранных данных и результатов экспериментов с использованием доверительных интервалов, p-значений и альфа-значений.
• Линейная алгебра и одно- и многомерное исчисление: Эти предметы помогут вам лучше понять градиент, функции потерь и оптимизаторы, используемые в машинном обучении.

Идеи проектов по статистике

Проанализируйте такие показатели, как цены на акции или стоимость криптовалют, а затем разработайте гипотезу на основе средней доходности или другой метрики по вашему выбору. Наконец, используйте критические значения, чтобы определить, можете ли вы отвергнуть нулевую гипотезу.

Разработайте и проведите небольшие эксперименты со своими сотрудниками, попросив их ответить на вопрос или взаимодействовать с приложением или ответом. Затем, собрав достаточное количество данных за определенный период, используйте статистические методы.

Завершаем изучение машинного обучения и ИИ

По мере приближения к завершению “дорожной карты” науки о данных пришло время завершить свое путешествие, узнав о двух областях, которые в значительной степени зависят от науки о данных: Искусственный интеллект и машинное обучение. Эти темы делятся на три категории:

• Обучение с подкреплением: Эта дисциплина помогает создавать самовознаграждающиеся системы. Если вы хотите разобраться в обучении с подкреплением, узнайте, как оптимизировать вознаграждение, создавать глубокие Q-сети, использовать библиотеку TF-Agents и т. д.
• Контролируемое обучение: Эта дисциплина охватывает проблемы регрессии и классификации. Вам будет полезно изучить простую линейную регрессию, логистическую регрессию, множественную регрессию, KNNs, полиномиальную регрессию, наивный Байес, древовидные модели и ансамблевые модели. Завершите свое обучение изучением метрик оценки.
• Неподконтрольное обучение: Неподконтрольное обучение включает в себя такие приложения, как кластеризация и уменьшение размерности. Глубоко изучите иерархическую кластеризацию, кластеризацию K-means, PCA и гауссовы смеси.

Ресурсы для обучения машинному обучению

Существует множество идеальных ресурсов, которые могут научить вас машинному обучению. Возьмите на вооружение эту книгу: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition.

Или, если вы хотите получить качественное интенсивное обучение, пройдите буткемп Caltech Machine Learning. В этом учебном центре AI/ML преподают статистику, Python, машинное обучение, глубокое обучение, обработку естественного языка и контролируемое обучение.

Отслеживайте процесс обучения

Если вы беретесь за долгосрочный проект, такой как изучение науки о данных, у вас должны быть средства для отслеживания прогресса. Таким образом, вы будете знать, что уже изучили, что позволит избежать ненужных излишеств, и сможете лучше представить, что вам нужно делать дальше.

Вот трекер обучения, который вы можете использовать для отслеживания прогресса и поддержания организованности.