Сколько времени потребуется, чтобы освоить науку о данных?

Как долго понадобится, чтобы освоить науку о данных?

Введение

Наука о данных стала одним из самых ценных навыков на рынке технологий. До эры науки о данных обработка данных миллионов тестовых случаев занимала до 11-12 лет. Но теперь это занимает месяцы, иногда всего несколько недель! Итак, сколько времени нужно, чтобы изучить науку о данных? Удивительно, но стать специалистом по данным можно всего за год. Все зависит от вашей скорости обучения и последовательности. Давайте рассмотрим предполагаемое время, необходимое для становления специалистом по науке о данных, и почему вам стоит выбрать эту профессию.

Почему выбрать карьеру в науке о данных?

Машинное обучение и искусственный интеллект завоевывают мир, благодаря постоянно развивающемуся миру технологий. По прогнозам, доходы рынка науки о данных оцениваются в 322,9 миллиарда долларов к 2026 году. Ускоренное внедрение технологий, больших данных и алгоритмов машинного обучения в бизнес привело к быстрому росту науки о данных.

Согласно данным BLS (Bureau of Labor Statistics), средний заработок специалистов по данным составляет примерно $100,000. С большим количеством доступных карьерных возможностей вы можете стать аналитиком данных, специалистом по данным и т. д. с высокой заработной платой, отражающей ваши навыки.

Сколько времени требуется, чтобы стать специалистом по науке о данных?

Путь к становлению специалистом по науке о данных может быть разным для каждого человека. В течение 12 месяцев вы можете освоить науку о данных, разделив каждый месяц на конкретные темы. Каждый может под месяц сделать основные шаги в изучении науки о данных благодаря постоянству и желанию учиться.

• Обучение и применение пользовательской модели Detectron2 для обнаружения объектов с использованием документов PDF (Часть 1 Обучение)
• Введение в манипуляцию данными в R с использованием {dplyr}
• Когнитивные искажения в науке о данных искажение по категориям

Однако скорость обучения зависит от вашего старания и времени, которое вы готовы потратить на изучение науки о данных. Некоторые люди могут освоить науку о данных за более короткое время благодаря знаниям, полученным ранее.

Следуйте пошагово и изучайте основные и сложные концепции науки о данных в течение 12 месяцев. Давайте посмотрим, сколько времени требуется, чтобы освоить науку о данных по месяцам.

Месяц 1: Инструменты науки о данных

Давайте начнем ваш путь к становлению специалистом по данным с основных инструментов науки о данных. Базовое понимание науки о данных достигается за счет изучения общих, но важных инструментов науки о данных, таких как Python и его библиотеки, такие как NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn, которые могут положить прочную основу для последующих месяцев.

Месяц 2: Визуализация данных

После создания прочной основы мы переходим ко второму этапу становления специалистом по данным – освоению искусства визуализации данных. Ознакомьтесь с инструментами визуализации данных, такими как Tableau, и методами построения графиков, диаграмм распределения и т. д. Также начнется изучение SQL.

Месяц 3: Исследование данных

Третий месяц посвящен исследованию данных с помощью скрытых данных. Исследование данных представляет собой представление информационных данных в виде ключевых идей. В этом месяце вы узнаете, как исследовать данные с помощью EDA (Exploratory Data Analysis – исследовательский анализ данных). Вам предстоит изучить основы статистики, необходимой для становления специалистом по данным.

Месяц 4: Основы машинного обучения и искусство рассказывания историй

В этом месяце начнется ваше путешествие в мир чудес машинного обучения. Вы изучите основы машинного обучения и ознакомитесь с техническими терминами и методиками. В этом месяце вы также раскроете искусство рассказывания историй с помощью структурированного мышления.

Месяц 5: Расширенное машинное обучение

С пятого месяца темы станут серьезнее, так как вы будете изучать расширенные алгоритмы машинного обучения, чтобы расширить свой навык. В этом месяце вы узнаете особенности создания новых признаков и работу с текстами и изображениями.

Месяц 6: Без надзорного машинного обучения

В этом месяце научитесь работать с неструктурированными и неотмеченными данными. Узнайте, как обрабатывать неструктурированные данные с помощью алгоритмов без надзорного машинного обучения, таких как PCA, кластеризация, K-средних, обнаружение аномалий и т. д. Вы, наконец, окунетесь в мир проектов.

Месяц 7: Рекомендательные системы

Рекомендательные системы являются основой для точных рекомендаций от Netflix, YouTube, Zomato и т. д. В седьмом месяце научитесь логике различных техник рекомендаций и тому, как создавать рекомендательные системы. Также раскройте увлекательный проект дальше.

Месяц 8: Работа с данными временных рядов

Многие организации по всему миру зависят от данных временных рядов для наблюдения за повторяющимися измерениями набора данных со временем. В этом месяце научитесь обрабатывать данные временных рядов, а также эффективным методам решения проблем временных рядов.

Месяц 9: Введение в глубокое обучение и компьютерное зрение

Вы когда-нибудь задумывались о том, как работают автомобили с автоматическим управлением и камеры обнаружения масок? Глубокое обучение и компьютерное зрение являются основополагающими в пионерских инновациях в области искусственного интеллекта. В этом месяце начнется ваш путь к освоению основных техник алгоритмов глубокого обучения. Вы будете применять эти знания, решая различные проекты компьютерного зрения.

Месяц 10: Основы обработки естественного языка

Если вы когда-либо использовали ChatGPT, то он обрабатывает текст на основе алгоритма NLP. В этом месяце вы будете обращать внимание на обработку естественного языка. Вы углубитесь в архитектуры глубокого обучения и решите проекты на основе NLP.

Месяц 11: Развертывание моделей

Ну вот, вы наконец-то готовы развернуть свои модели науки о данных и применить свои знания на практике. Вы будете фокусироваться на различных способах развертывания моделей. Это включает изучение процесса упрощения развертывания, развертывание моделей науки о данных с использованием Flask и использование AWS в своих интересах.

Месяц 12: Проекты и работа

Ура! С этого месяца вы полностью готовы погрузиться в море возможностей. Начните создавать сильное портфолио с различными проектами и подавайте заявки на стажировки и работу в компании вашей мечты.

Понимая, сколько времени занимает изучение науки о данных, все сводится к вашему знакомству с некоторыми из перечисленных выше тем. Если у вас есть базовое понимание соответствующих концепций, вы можете начать свою славную карьеру в качестве ученого по данным всего за 6-8 месяцев.

Заключение

Мир искусственного интеллекта и науки о данных увлекателен из-за скорости эволюции процессов. После определения времени, необходимого для изучения науки о данных, следующий вопрос состоит в том, где найти правильные ресурсы, позволяющие стать мастером науки о данных и искусственного интеллекта.

Analytics Vidhya предлагает обширную программу AI и ML Blackbelt+. Рассматривайте ее как компиляцию всеобъемлющих курсов, предлагаемых Analytics Vidhya, которые помогут вам наметить детальный путь вашего путешествия в области искусственного интеллекта.