Начать сейчас

Data Scientist за 6 месяцев

От основ до продвинутых

Можно добиться прогресса в качестве специалиста по данным за относительно короткий период времени, сосредоточившись на приобретении наиболее важных навыков и получении как можно большего практического опыта. Вот несколько шагов, которые вы можете предпринять, чтобы стать специалистом по данным за шесть месяцев:

1. Изучите программирование:

Изучение программирования — важный шаг на пути к тому, чтобы стать специалистом по данным, поскольку оно даст вам необходимые навыки для работы с данными и управления ими. Вот некоторые конкретные вещи, которые вы можете сделать, чтобы научиться программировать:

  • Выберите язык программирования: Python — популярный выбор для науки о данных. У него большое и активное сообщество, множество библиотек и ресурсов, и его легко освоить.
  • Найдите ресурсы для обучения. Существует множество ресурсов для обучения программированию, включая онлайн-руководства, видеокурсы и учебники. Может быть полезно начать с вводного курса или учебника по программированию, чтобы получить базовое понимание концепций.
  • Практика, практика, практика: лучший способ научиться программированию — это делать это. Работая с учебными пособиями и курсами, не забудьте попрактиковаться в написании кода и решении проблем самостоятельно. Это поможет вам укрепить свое понимание и укрепить свои навыки.
  • Присоединяйтесь к сообществу: существует множество онлайн-сообществ для программистов, где вы можете задавать вопросы, делиться своей работой и получать отзывы. Участие в этих сообществах может быть отличным способом учиться у других и получать поддержку в процессе обучения программированию.

Вот курс, который может помочь вам изучить Python:

Ускоренный курс по Python | Курсера

2. Изучайте статистику и математику:

Понимание статистических концепций и умение их применять имеет решающее значение для науки о данных. Вы также должны освоиться с линейной алгеброй, исчислением и другими математическими понятиями.

Статистика:

  • Понимать основные статистические понятия, такие как среднее значение, медиана, мода, стандартное отклонение и дисперсия.
  • Узнайте о вероятности, включая теорему Байеса и случайные величины.
  • Ознакомьтесь со статистическими тестами, такими как t-тесты, ANOVA и тесты хи-квадрат, а также с тем, когда их использовать.
  • Узнайте о регрессионном анализе и о том, как использовать его для прогнозирования.

Математика:

  • Повторите основные понятия алгебры, такие как уравнения, функции и графики.
  • Изучите линейную алгебру, включая матричные операции и векторные пространства.
  • Понимание исчисления, включая производные и интегралы.
  • Ознакомьтесь с методами многомерного исчисления и оптимизации.

И статистика, и математика важны для науки о данных, поскольку они предоставляют инструменты и концепции, необходимые для понимания и анализа данных. Статистика помогает разобраться в данных, обобщая их и находя закономерности, а математика позволяет моделировать и делать прогнозы на основе данных.

3. Изучите работу с данными и визуализацию:

а) Манипуляции с данными: Манипуляции с данными относятся к процессу очистки, преобразования и организации данных в удобном для использования формате. Это важный шаг в процессе обработки данных, поскольку он позволяет вам работать с данными и анализировать их. Существует несколько инструментов и методов, которые можно использовать для манипулирования данными, в том числе:

  • Pandas: Pandas — это популярная библиотека Python, которая предоставляет простые в использовании структуры данных и инструменты анализа данных. Это особенно полезно для работы с табличными данными, такими как данные, хранящиеся в электронной таблице или базе данных SQL.
  • SQL: язык структурированных запросов (SQL) — это язык программирования, который используется для управления данными, хранящимися в реляционных базах данных, и манипулирования ими. Изучение SQL позволит вам извлекать и манипулировать данными из баз данных.
  • Регулярные выражения. Регулярные выражения — это мощный инструмент для поиска и обработки текста. Их можно использовать для извлечения определенных шаблонов данных из больших наборов данных.

б) Визуализация данных. Визуализация данных — это процесс создания графиков, диаграмм и других визуальных представлений данных. Это важный шаг в процессе науки о данных, поскольку он позволяет вам понять и передать идеи, которые вы получили из своих данных. Некоторые популярные инструменты для визуализации данных включают в себя:

  • Matplotlib: Matplotlib — это библиотека Python для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций. Это мощный и гибкий инструмент, позволяющий создавать широкий спектр визуализаций.
  • Seaborn: Seaborn — это библиотека Python, созданная поверх Matplotlib. Он предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания привлекательных и информативных статистических графиков.
  • Tableau: Tableau — это инструмент визуализации данных, который позволяет создавать интерактивные информационные панели и диаграммы. Это особенно полезно для создания визуализаций, которые могут быть легко поняты нетехническими заинтересованными сторонами.

Вот курс, который может помочь вам изучить анализ и визуализацию данных:

Анализ и визуализация данных | Курсера

4. Изучите машинное обучение:

Изучите машинное обучение. Машинное обучение — это ключевой аспект науки о данных, который включает использование алгоритмов для анализа и изучения данных без явного программирования. Существует несколько типов алгоритмов машинного обучения, в том числе:

  • Обучение с учителем. Обучение с учителем включает в себя обучение модели на размеченных данных, где для каждого примера в обучающем наборе предоставляется правильный вывод. Цель модели состоит в том, чтобы делать прогнозы на невидимых данных. Примеры контролируемого обучения включают линейную регрессию и логистическую регрессию.
  • Обучение без учителя. Обучение без учителя включает в себя обучение модели на немаркированных данных. Цель модели состоит в том, чтобы обнаруживать закономерности в данных и группировать похожие примеры вместе. Примеры неконтролируемого обучения включают кластеризацию и уменьшение размерности.
  • Обучение с подкреплением. Обучение с подкреплением включает в себя обучение агента взаимодействию с окружающей средой и обучению методом проб и ошибок. Цель состоит в том, чтобы агент изучил оптимальные действия, которые необходимо предпринять, чтобы максимизировать вознаграждение.

Вот курс, который может помочь вам изучить машинное обучение:

Машинное обучение | Курсера

5. Создайте портфолио:

Создайте портфолио: когда вы учитесь и работаете над проектами, обязательно документируйте свой прогресс и добавляйте свои проекты в портфолио. Портфолио — это коллекция ваших работ, которая демонстрирует ваши навыки и способности специалиста по данным.

Наличие портфолио важно, потому что оно позволяет вам продемонстрировать свою работу потенциальным работодателям или клиентам. Это также может помочь вам выделиться на конкурентном рынке труда.

Чтобы создать портфолио, вы должны включить проекты, которые вы завершили в процессе обучения. Это могут быть личные проекты, проекты, выполненные в рамках курса или учебного курса, или проекты, выполненные в рамках стажировки или работы.

Добавляя проекты в портфолио, не забудьте включить краткое описание каждого проекта, объясняя проблему, которую вы пытались решить, методы, которые вы использовали, и достигнутые результаты. Вы также должны включить любой соответствующий код или документацию, а также любые визуализации или другие выходные данные.

Наличие сильного портфолио даст вам значительное преимущество, когда дело доходит до поиска работы или привлечения клиентов. Это также поможет вам постоянно совершенствовать свои навыки и быть в курсе последних тенденций и методов в области науки о данных.

6. Получите практический опыт:

Получение практического опыта является важным шагом на пути к тому, чтобы стать специалистом по данным. Это позволяет вам применять знания и навыки, которые вы приобрели в процессе обучения, и дает вам возможность работать над реальными проблемами. Вот несколько способов, которыми вы можете получить практический опыт, работая над тем, чтобы стать специалистом по данным:

  1. Стажировки: стажировки — отличный способ получить практический опыт в этой области. Многие компании предлагают стажировки специально для начинающих специалистов по данным, которые могут дать ценный практический опыт и помочь вам составить свое резюме.
  2. Онлайн-учебники и задачи. Существует множество онлайн-платформ, предлагающих учебные пособия и задачи по науке о данных. Это может быть отличным способом попрактиковаться в своих навыках и поработать над реальными проблемами.
  3. Личные проекты. Работа над своими личными проектами также может стать отличным способом получить практический опыт. Вы можете использовать общедоступные наборы данных или свои собственные данные для создания проектов, демонстрирующих ваши навыки и способности.
  4. Соревнования Kaggle: Kaggle — популярная платформа для соревнований по науке о данных. Участие в этих соревнованиях может стать отличным способом попрактиковаться в своих навыках и поработать над решением реальных проблем.
  5. Вклад в открытый исходный код: Другой вариант — внести вклад в проекты с открытым исходным кодом, связанные с наукой о данных. Это может помочь вам получить практический опыт, а также даст вам возможность работать с другими членами сообщества.
  6. Совместные проекты. Сотрудничество с другими в проектах по науке о данных может стать отличным способом получить практический опыт и поучиться у других. Вы можете использовать онлайн-платформы, такие как GitHub, чтобы находить совместные проекты и присоединяться к ним.

Приобретая практический опыт через стажировки, онлайн-обучение, личные проекты, конкурсы, вклады в открытый исходный код и совместные проекты, вы можете значительно улучшить свои навыки и знания в качестве специалиста по данным.

Следуя этим шагам и последовательно обучаясь, вы сможете добиться значительного прогресса на пути к тому, чтобы стать специалистом по данным за шесть месяцев.