Учебный план по Data Science для самостоятельного изучения
Учебный план по Data Science для самостоятельного изучения' - 'Учебный план по Data Science
Введение
Вы планируете стать специалистом по обработке данных, но не знаете, с чего начать? Не волнуйтесь, мы вас поддержим. В этой статье будет рассмотрена вся программа самообучения в области обработки данных, а также список ресурсов и программ, которые могут помочь вам ускорить процесс.
Данная программа обучения охватывает основы инструментов, приемов и знаний, необходимых для становления отличным специалистом по обработке данных. Если вы уже немного знаете о науке и статистике, то находитесь в хорошем положении. Если вы новичок в этой области, вам может помочь изучение этих тем в первую очередь. И если вы уже достаточно хорошо разбираетесь в данных, это может быть быстрым освежением памяти.
Помните, что в каждом проекте вы не будете использовать все эти навыки. Некоторым проектам требуются особые трюки или инструменты, которых нет в этом списке. Но если вы станете хорошо разбираться в материале этой программы, вы будете готовы к большинству работ в области обработки данных. И вы будете знать, как изучать новые вещи, когда они вам понадобятся.
Поехали!
- Биомедицинские цифровые двойники
- Состояние потоковых данных для цифровых нативов (родившихся в облаке)
- Овладение Maplotlib Полное руководство по визуализации данных
Почему следовать программе обучения по обработке данных?
Следование программе обучения по обработке данных является необходимым для структурированного и эффективного обучения. Она предоставляет вам четкий путь для получения знаний и навыков, предотвращая чувство потери в огромном объеме этой области. Хорошая программа обучения обеспечивает полное охватывание материала, направляя вас от основных концепций к продвинутым техникам. Этот пошаговый подход является строительным блоком, создающим прочную основу перед изучением сложных тем.
Более того, программа обучения способствует практическому применению. Многие программы включают практические проекты и упражнения, которые позволяют вам применить теоретические знания на практике. Она систематически отслеживает ваш прогресс, помогая вам оставаться мотивированным и сосредоточенным на вашем обучении.
Помимо непосредственных преимуществ, следование программе обучения готовит вас к трудовой деятельности. Завершение структурированного образования по обработке данных демонстрирует вашу преданность и уровень владения потенциальным работодателям, улучшая ваши шансы на работу. Более того, этот подход способствует адаптивности, позволяя вам настраивать свой темп в соответствии с вашими потребностями и углубляться в сложные темы.
В итоге, хорошо спроектированная программа обучения по обработке данных не только снабжает вас необходимыми навыками, но и внушает способность к самостоятельному обучению, ценное качество в постоянно развивающейся области обработки данных.
Программа самообучения по обработке данных
Ниже представлена сокращенная дорожная карта ключевых областей, которые следует изучить, начиная свой путь в области обработки данных:
Основы математики
- Многомерное исчисление: Понимание функций нескольких переменных, производных, градиентов, ступенчатых функций, сигмоидных функций, функций стоимости и многого другого.
- Линейная алгебра: Овладение векторами, матрицами, операциями над матрицами, такими как транспонирование и обратная матрица, определителями, скалярными произведениями, собственными значениями и собственными векторами.
- Методы оптимизации: Изучение функций стоимости, функций правдоподобия, функций ошибки и алгоритмов, таких как градиентный спуск (включая варианты, такие как стохастический градиентный спуск).
Основы программирования
- Выберите Python или R в качестве основного языка.
- Для Python освойте библиотеки, такие как NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow и PyTorch.
Основы работы с данными
- Изучите манипуляцию данными в различных форматах (CSV, PDF, текст).
- Освойте навыки очистки, заполнения пропущенных значений, масштабирования, импорта, экспорта и парсинга веб-страниц.
- Изучите методы трансформации данных и снижения размерности, такие как PCA и LDA.
Основы вероятности и статистики
- Получите представление о фундаментальных статистических концепциях, таких как среднее, медиана, стандартное отклонение, дисперсия, корреляция и распределения вероятностей.
- Поймите гипотезное тестирование, p-значения, теорему Байеса, A/B-тестирование и метод Монте-Карло.
Основы визуализации данных
- Признайте важность типа данных и выберите соответствующие методы визуализации (точечные диаграммы, гистограммы и т. д.).
- Обратите внимание на компоненты, такие как тип данных, выбор геометрии, отображение, масштабирование, подписи и этические соображения.
- Ознакомьтесь с инструментами визуализации, такими как matplotlib, seaborn и ggplot2.
Основы линейной регрессии
- Изучите основы простой и множественной линейной регрессии.
- Исследуйте инструменты анализа линейной регрессии на Python (например, NumPy, scikit-learn) и R (пакет caret).
Основы машинного обучения
- Изучите методы обучения с учителем для прогнозирования непрерывных и дискретных переменных.
- Исследуйте методы регрессии, классификации и ансамблевых моделей (например, случайный лес).
- Углубитесь в изучение без учителя, включая кластеризацию (например, метод k-средних) и снижение размерности.
Основы анализа временных рядов
- Откройте для себя методы, такие как экспоненциальное сглаживание, ARIMA и GARCH для анализа данных, зависящих от времени.
- Реализуйте эти методы с помощью Python и R.
Основы инструментов повышения производительности
- Освойте основные инструменты науки о данных, такие как R Studio, Jupyter Notebook и GitHub.
- Рассмотрите расширенные инструменты, такие как AWS и Azure.
Основы планирования проектов в области науки о данных
- Изучите планирование проектов, включая понимание проблемы, изучение набора данных, выбор модели и оценку.
- Организуйте и структурируйте свои проекты эффективно для повышения производительности.
Знание области
- В зависимости от ваших интересов, углубитесь в предметно-ориентированное знание. Например, если вас интересуют данные о здравоохранении, изучите здравоохранительные системы и терминологию.
Большие данные и облачные вычисления
- Исследуйте технологии, такие как Hadoop, Spark и облачные платформы (AWS, Azure, GCP) для работы с большими наборами данных.
Обработка естественного языка (NLP)
- Если вас интересуют текстовые данные, изучите техники и библиотеки NLP, такие как NLTK и spaCy.
Глубокое обучение
- Углубитесь в нейронные сети, сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и фреймворки, такие как Keras и TensorFlow.
Этика данных и конфиденциальность
- Понимайте этические аспекты науки о данных и правила конфиденциальности, такие как GDPR.
Список ресурсов
- Ebook “Статистика 101”
- Введение в бизнес-аналитику
- Введение в искусственный интеллект и машинное обучение
- Pandas для анализа данных на Python
- Введение в обработку естественного языка
- Секреты, советы и трюки науки о данных
- Начало работы с Git и Github
- Введение в Python
Нажмите здесь, чтобы бесплатно ознакомиться со всем списком ресурсов!
Заключение
Следование структурированной программе по науке о данных подобно надежной карте для вашего обучения. Она помогает вам эффективно усваивать основные знания и навыки, создавая прочную основу. Она также подготавливает вас к работе и дает вам возможность продолжать обучаться по мере развития области.
Если вы готовы поднять свои навыки в области науки о данных на новый уровень, рассмотрите возможность присоединиться к нашей программе BlackBelt AI/ML. Она разработана для повышения вашей экспертизы и помощи вам преуспеть в сложных проектах по науке о данных. Ваше будущее в области науки о данных начинается здесь. Не упустите возможность продвинуть свою карьеру. Присоединяйтесь к нам сейчас!
