Хотите стать специалистом по обработке данных? Часть 1 10 трудных навыков, которые вам понадобятся

Хотите стать специалистом по обработке данных? 10 трудных навыков, Часть 1

 

Может быть, вы столкнулись с большим количеством комплексных статей о том, как стать специалистом по обработке данных. Они предоставляют много полезной информации, однако могут вызывать чрезмерное беспокойство. Особенно для начинающих, которые просто хотят знать, что им нужно знать и приступить к работе. 

Именно об этом будет этот блог. Я расскажу о 10 ключевых навыках, которые нужно освоить, чтобы стать специалистом по обработке данных. 

Поехали…

 

Язык программирования

 

Если вы не знаете, как программировать на каком-либо языке программирования, вашим первым шагом будет изучение программирования. Моим рекомендацией будет Python, поскольку он, безусловно, самый популярный язык программирования для обработки данных. 

Другие языки, которые вы можете изучить для обработки данных, это R, SQL, Julia и другие.

 

Математика

 

Тема, о которой некоторые люди говорят, что она не нужна в мире программирования. Но я считаю, что это абсолютно неправильно. Я прошел Буткемп, который не затрагивал математическую составляющую, и я понял, что это стало большим недостатком в моей квалификации в этой области. 

Области математики, которые вам понадобятся для обработки данных, это линейная алгебра, линейная регрессия, теория вероятностей и статистика. Изучение математики, лежащей в основе обработки данных, будет весьма полезно для вашей карьеры в этой области и будет замечено вашим работодателем. 

Изучение математики может вызывать тревогу, поэтому я полностью понимаю ваше сомнение. Прочтите статью “Как преодолеть страх перед математикой и изучить математику для обработки данных”, чтобы успокоиться. 

 

Интегрированные среды разработки (IDE)

 

Интегрированная среда разработки (IDE) – это программное приложение, которое предоставляет комплексную среду, объединяющую набор инструментов и функций, специально предназначенных для разработки программного обеспечения. IDE помогут вам выполнять анализ данных, визуализацию и задачи машинного обучения. Выбор подходящей IDE зависит от вашего предпочтения, например:

  • Jupyter Notebook
  • Google Colab
  • Visual Studio Code
  • PyCharm
  • RStudio

Ваша IDE – это место, где вы научитесь владеть своим языком программирования, изучить математику и все остальное. Мои любимые – Jupyter Notebook и Visual Studio Code! Они также будут весьма полезны, когда вы найдете работу, так как работодатели ожидают, что вы будете знать популярные IDE.

 

Библиотеки

 

Программирование стало намного проще за последние годы благодаря разнообразию доступных библиотек. Эти библиотеки представляют собой инструменты, которые вы можете использовать для оптимизации процессов анализа данных и машинного обучения. 

Если вы решили изучить Python, я рекомендую вам изучить следующие библиотеки: 

  • NumPy
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Scikit-Learn
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • NLTK (Natural Language Toolkit)
  • Beautiful Soup
  • Scrapy

Причина, по которой я предоставляю вам список библиотек с самого начала, заключается в том, что по мере продвижения вашего пути обучения обработке данных, вы начнете видеть эти библиотеки очень часто. Изучите, что предоставляет каждая из них, и вы увидите, где можно их применить. Например, Matplotlib можно использовать для визуализации данных. 

 

Преобразование данных

 

Дословно то, что говорится – преобразование ваших данных. Преобразование данных – важная фаза для специалиста по обработке данных, поскольку вы будете тратить много времени на обработку изначальных данных и их модификацию, настройку и преобразование в формат, который может быть использован для анализа и других задач. 

Вам придется изучить нормализацию, стандартизацию, масштабирование, создание новых признаков и многое другое. 

Статья, которую вы можете прочитать: Преобразование данных: стандартизация против нормализации

 

Визуализация данных

 

Визуализация данных является важным аспектом науки о данных, поскольку вам нужно будет уметь передавать свои результаты не только с помощью кодирования. Не все люди в вашей команде будут технически подкованы, поэтому представление ваших результатов визуально поможет в этом и также в процессе принятия решений. 

Ознакомьтесь с: Лучшие практики и ресурсы для эффективной коммуникации при визуализации данных

 

Машинное обучение

 

Следующее, что вы должны изучить, это машинное обучение. В машинном обучении есть различные аспекты, и вы не сможете быть экспертом во всем – но все же полезно быть всезнайкой в этой области. Приготовьтесь, потому что есть многое, что нужно изучить. 

Вы захотите начать с основных концепций, таких как обучение с учителем, обучение без учителя, задачи классификации и регрессии. Как только вы хорошо понимаете эти концепции и можете их отличить, вы захотите узнать больше о различных алгоритмах машинного обучения, таких как метод опорных векторов и нейронные сети.

После того, как вы поймете модели машинного обучения, вам нужно будет изучить:

  • Построение модели машинного обучения
  • Оценка модели
  • Развертывание
  • Возможность интерпретации модели
  • Переобучение и недообучение
  • Настройка гиперпараметров
  • Проверка и скользящая проверка
  • Ансамблирование методов
  • Снижение размерности
  • Техники регуляризации
  • Градиентный спуск
  • Нейронные сети и глубокое обучение
  • Обучение с подкреплением

Как я уже сказал, в этой области многое нужно изучить, поэтому я рекомендую вам потратить время и практиковаться!

Вот статья, которая может вам помочь: Топ-15 каналов YouTube для повышения навыков машинного обучения

 

Инструменты для работы с большими данными

 

Иметь всё это знание замечательно, но некоторые инструменты могут поднять вашу карьеру в области науки о данных на новый уровень. Понимание различных технологий, где их можно использовать, и их преимущества и недостатки сделают ваш путь в науке о данных более эффективным. 

Существует множество инструментов и технологий, которые могут быть полезными для любого, работающего с данными. Однако я перечислю несколько популярных таких, как Apache Spark, TensorFlow, PyTorch, Hadoop, Tableau, Git и другие. 

 

Облачные вычисления

 

Облачные вычисления являются очень важным элементом науки о данных, потому что все проекты и задачи, над которыми вы будете работать, превратятся в продукты. Облачные вычислительные службы обеспечивают масштабируемое хранилище, вычислительную мощность и обеспечивают легкий доступ к инструментам и сервисам. 

Вам нужно будет изучить облачные платформы, такие как Amazon Web Service, Microsoft Azure и Google Cloud Platform. 

Другие аспекты облачных вычислений, с которыми вам нужно быть знакомым, – это хранение данных, базы данных, хранилище данных, обработка больших данных, контейнеризация и конвейеры данных. 

Ознакомьтесь с: 

  • Руководство для начинающих по облачным вычислениям
  • Как эффективно масштабировать проекты по науке о данных с помощью облачных вычислений

 

Проекты

 

Я добавлю проекты как последний сложный навык, который вам понадобится, поскольку они показывают всё вышеперечисленное. Не беритесь за множество проектов только потому, что вы хотите добавить их в резюме и найти работу. Да, это конечная цель, но убедитесь, что вы полностью понимаете свои проекты. 

На собеседовании вас будут спрашивать о ваших проектах, и вы должны быть готовы отвечать с максимально возможными знаниями. Используйте свои проекты, чтобы продемонстрировать свои навыки и то, как вы определяли свои слабые места и работали над ними. 

Ознакомьтесь с: 

  • 5 проектов анализа данных для начинающих
  • 5 продвинутых проектов для портфолио в области науки о данных

 

В заключение

 

Я старался сделать эту статью максимально компактной, чтобы вы не чувствовали себя подавленными. Надеюсь, что я смог дать вам достаточно деталей и ресурсов, чтобы вы могли начать свой путь в науке о данных!

Обратите внимание на часть 2 по мягким навыкам, которые вам нужны в качестве специалиста по обработке данных. Ниша Арья – специалист по обработке данных, фрилансер-технический писатель и менеджер сообщества в VoAGI. Она особенно интересуется предоставлением советов по карьере в области науки о данных или обучающих материалов и теоретических знаний в области науки о данных. Она также хотела бы исследовать различные способы, которыми искусственный интеллект может быть полезен для продолжительности жизни человека. Усердно учится, стремится расширить свои технические знания и навыки письма, помогая при этом другим.