Это статья, написанная участниками DataCamp, зарубежной платформы обучения науке о данных, 8 Steps to Become a Data Scientist. Давайте подробнее рассмотрим, какой учебный контент и учебные ресурсы доступны.
Упомянутые здесь 8 шагов — это не то, что вы можете выполнить за 8 недель, а способ обучения. Хотя эти шаги не так просты, все они выполнимы и практичны. Пока вы вкладываете время в обучение и верите в накопленную силу времени, вы можете овладеть этим знанием.
Во-первых, кто такой специалист по большим данным?
Специалист по данным — это междисциплинарный человек, который лучше разбирается в статистике, чем инженер-программист, и лучше в разработке программного обеспечения, чем статистик. Знания, которые необходимо освоить, включают математическую статистику, навыки программирования, машинное обучение, исследовательские способности и т. д.
В настоящее время большинство специалистов по данным имеют степень бакалавра или магистра (37% бакалавров, 31% магистров). Но не волнуйтесь, по данным опроса, 5% выпускников средних школ также становятся учеными данных. Этого достаточно, чтобы доказать, что пока ты усердно работаешь, чтобы обеспечить себя, герой не спрашивает источник.
Шаг 1. Изучите статистику, математику и машинное обучение
Ресурсы для их изучения приведены ниже. Если вы чувствуете, что эти ресурсы слишком сложны для изучения, вы можете начать с двух книг «Голая статистика» и «Статистика по-простому». Чтобы улучшить аналитическое мышление, вы можете прочитать книгу «Мышление, основанное на анализе данных».
Шаг 2: Научитесь программировать
Овладейте основами информатики и изучите весь процесс разработки системы, потому что то, что вы делаете, становится частью других систем.
Выберите язык программирования для анализа данных, например, R, Python и т. д. для программного обеспечения с открытым исходным кодом или SAS, SPSS и т. д. для коммерческого программного обеспечения.
Как систематически учить себя Python?
www.zhihu.com
Шаг 3: Понимание базы данных
В большинстве практических проектов анализа данных большая часть данных хранится в базе данных, поэтому вам следует научиться работать с базой данных, такой как реляционная база данных MySQL, нереляционная база данных MongoDB и т. д.
Как выучить язык SQL?
www.zhihu.comШаг 4. Изучите предварительную обработку данных, визуализацию и отчетность
- предварительная обработка данных
До 60% работы аналитика данных тратится на подготовку данных перед фактическим анализом. Цель предварительной обработки данных — преобразовать данные в то, что нам нравится, для последующего анализа и обработки. Например, сейчас многим девушкам нравится использовать Meitu Xiuxiu для фотосъемки, но их глаза не большие, поэтому я использую Meitu Xiuxiu, чтобы сделать их больше. Станьте тем, что вам нравится.
Как систематически изучать Excel?
www.zhihu.com2. Визуализация данных заключается в отображении результатов анализа данных для удобства отображения.
3. Отчет о данных В качестве последнего шага анализа данных необходимо преобразовать анализ данных и результаты в простой для понимания отчет. Утилиты Power BI, Tableau, Spotfire.
Бизнес-аналитика (БИ)
www.zhihu.comШаг 5: Поднимитесь на уровень больших данных
Когда вы начинаете обрабатывать огромные объемы данных, большинство проблем, которые необходимо решить специалистам по данным, не могут быть решены на одной машине, и вам необходимо обрабатывать большие наборы данных распределенным образом.Используемые инструменты — это Hadoop и Apache Spark.
План развития карьеры в науке о данных
www.zhihu.comШаг 6. Больше практикуйтесь и больше общайтесь с специалистом по данным Даниэлем
К счастью, в эпоху Интернета мы можем познакомиться с Дэниелом через Интернет и получить больше опыта и знаний из знаний, которыми они делятся. Конечно, вы также можете получить больше практического опыта, участвуя в конкурсах и выполняя небольшие проекты.
Как найти проект анализа данных самостоятельно?
www.zhihu.comШаг 7: Стажируйтесь, практикуйтесь или найдите работу
Лучший способ определить, являетесь ли вы настоящим специалистом по данным, — это использовать свои новые знания, чтобы принять вызов и войти в область анализа данных.
Как подать заявку на работу?
www.zhihu.comШаг 8: Узнайте больше через профессиональные сообщества
анализ данных обезьян
zhuanlan.zhihu.com.
