Сегодня наука о данных стала модным словом. Как вы все слышали, наука о данных - самая сексуальная работа 21 века. Все начинают проявлять интерес к изучению науки о данных с помощью онлайн-курсов, но прежде чем вы начнете, вам нужно кое-что знать. прежде чем вы начнете…
что такое Data Science для начинающих?
Наука о данных в основном включает в себя сочетание нескольких инструментов, математики, статистических принципов и алгоритмов машинного обучения.
Люди часто задают вопрос: могу ли я изучать Data Science, не имея опыта программирования?
Ответ: да, вы можете изучать Data Science.
Наука о данных не полностью основана на программировании. Жизненный цикл Data Science состоит из различных этапов.
- Соберите данные.
- Подготовка данных.
- Анализируйте данные.
- Выберите модель машинного обучения, которая будет использоваться для прогнозирования.
- Примените модель машинного обучения.
- Прогноз модели.
- Результат.
Все вышеперечисленные шаги являются обычными методами жизненного цикла, которым мы следуем от начала до конца в проекте Data Science.
Здесь не все этапы требуют программирования.
Переходя к части программирования, мы используем для программирования язык R или Python, оба являются самым простым языком программирования, который любой новичок может выучить самостоятельно.
Если говорить о реальности работы в области Data Science, не все шаги будут выполняться одним человеком. Каждый шаг будет выполняться разными командами, но, как ученику, вам нужно будет изучить каждый шаг, чтобы начать успешную карьеру в Наука о данных.
Другой часто задаваемый вопрос: что еще нам нужно знать помимо Python или R?
SQL (язык структурированных запросов) играет важную роль с точки зрения науки о данных. Когда дело касается данных, вам также необходимо знать, как их собирать. SQL является основным критерием в большинстве собеседований по науке о данных на начальных этапах. новичкам не стоит об этом беспокоиться. Ресурсов для изучения SQL предостаточно.
И еще одна вещь, которую вам нужно узнать, - это как визуализировать данные?
Если вы знаете, как собирать данные с помощью SQL и прогнозировать результаты с помощью алгоритмов машинного обучения, этого недостаточно. Вы должны знать, как их визуально представить, это называется визуализацией данных. Для этого в Python есть множество встроенных библиотек, но это возможно. не давайте свободу визуализации, которую мы получаем с помощью определенных инструментов, которые мы используем.
Здесь на помощь приходят Tableau и Power BI. Для этого доступно множество инструментов, но наиболее часто используемые инструменты - Tableau и Power BI во многих компаниях.
Подводя итог, вам необходимо изучить Python / R для анализа и прогнозирования, SQL для сбора или сбора данных, Tableau / Power BI для визуализации данных.
Я надеюсь, что это поможет новичкам, которые планируют начать свое обучение в области науки о данных, это основные вещи, которые вам нужно знать, прежде чем начать.
Я собираюсь опубликовать много подробных статей по каждой области, о которой я говорил выше.
Быть в курсе!!!
Счастливых учеников :)
