Почитайте, как я лично начал, давай!
Прежде чем начать, изучите как можно больше информации о науке о данных. После прочтения и получения некоторых знаний о науке о данных, если вы найдете что-то увлекательное и хотите продолжить свою карьеру в науке о данных, продолжайте учиться и исследовать все. Нехорошо изучать науку о данных только ради ее будущего масштаба. Если вы попросите меня сказать несколько слов о науке о данных, то это своего рода научно придуманная астрология.
Связь между астрологией и наукой о данных
Кто-то из нас верит в астрологию, кто-то нет. Как астрологи верят в астрологию, так это то, что они твердо верят, что все происходит по какому-то регулярному шаблону. Так они предсказывают чье-то будущее. Точно так же наука о данных предсказывает будущее. Не со знаком зодиака, а с данными. Природа повторяется. Мы не можем предсказать точное будущее. Но мы можем сделать это в некоторой степени с помощью науки о данных.
Не спрашивайте о своей будущей жене/муже ни одного специалиста по данным.
Мстители собираются
Я даю вам несколько идей о том, как начать науку о данных. Здесь я лично делюсь тем, за какими блогами и видео я слежу. На самом деле, я начал изучать науку о данных всего десять дней назад. Я надеюсь, что вы знаете что-то обо мне с помощью моей предыдущей статьи. Если нет, нажмите здесь.
Прежде чем изучать науку о данных, вы должны были знать хотя бы один из этих трех языков программирования.
PYTHON, R и SAS
Это поможет вам получить данные из локальной или откуда-то из БД и играть с ними по своему усмотрению. Я знаю язык программирования Python. Поэтому мне было легко начать. Я не знаю ни R, ни SAS. SAS — это еще один язык, который используется в науке о данных для той же цели. Но SAS устарел. Точка.
Если вы знаете Python, передайте мне привет, нажав кнопку хлопков слева.
Я лично читал этот блог, который был очень полезен для получения идей первого уровня.
Криш Найк, старший специалист по данным. У него есть канал на YouTube, где он просто помогает всем новичкам, изучающим науку о данных, своими навыками работы с данными. Я следую его урокам. Его плейлисты достойны внимания.
Datacamp отлично справляется со своей задачей, объясняя все темы доступным языком. Лично лучший среди всех руководств, которым я следую. Они объясняют все темы на простом английском и понятным языком. Но он не полностью доступен бесплатно.
Тем не менее, информации недостаточно, перейдите по этой ссылке на YouTube. Криш Найк объяснил варианты использования науки о данных. В основном он рассказывал о том, что есть в вашем арсенале, прежде чем стать специалистом по данным, например, о языках программирования, модулях для разных целей, темах статистики и лучших IDE для практики.
Существует множество лучших доступных ресурсов. Я только что упомянул те немногие, за которыми следил.
Я изучаю науку о данных, используя язык python, начал обучение с модуля NumPy (изучите NumPy до Pandas). Numpy и Pandas — две вещи первой необходимости.
NumPy: NumPy — это пакет на Python, используемый для научных вычислений.
Pandas: Pandas также является библиотекой Python, которая используется для обработки и анализа данных.
Не могу понять? Не волнуйтесь, мы увидим все это в понятном виде в будущем. Я медленно учусь. Вы можете легко узнать вещи в один миг, если я могу.
Есть много вещей, которые нужно изучить, например концепции статистики, алгоритмы и инструменты визуализации. Не хочу включать это сюда и путать, подробный вариант всех важных тем мы видим в последующих статьях по пути обучения.
Мой прогресс
Я провел больше недели в NumPy, чтобы освоить все основные вещи, и теперь я начал изучать Pandas. Pandas действительно весело учиться. Обычно я трачу на обучение 4–5 часов в день. Я не собираюсь сейчас сам обнародовать все неизвестное. Я знаю, что есть много новых вещей, которые ждут на пути. Давайте учиться плавно. Я проливаю свет на все новые вещи на пути обучения. Обычно я использую командную строку Windows для разбора своих кодов. У меня есть несколько IDE, но они не так полезны, как терминал.
Регулярно я пишу здесь обо всех темах, которые я просматриваю, и объясняю все пошагово и понятно. Моя миссия состоит в том, чтобы представить здесь свое понимание и помочь однокурсникам, насколько я могу. До скорой встречи.
