Isang Komprehensibong Gabay Sa Paano Malaman Ang Agham ng Data

Paano Malalaman ang Agham sa Data:

Ilang buwan na ang nakakaraan nagba-browse ako sa internet, naghahanap . Nais kong malaman ang Agham sa Data at napagtanto ko na mayroong kasaganaan ng nilalaman sa internet ngunit wala akong ideya tungkol sa kung paano matutunan ang Data Science, kung saan magsisimula, kung anong mga tool ang dapat kong makabisado, atbp. Mayroon akong isang milyong katanungan sa aking ulo at sa gayon nagpasya akong magsulat tungkol dito.

Ang aking pag-usisa para sa Agham sa Data ay nagsimula nang madapa ako sa isang artikulo na nagsaysay ng isang kuwento tungkol sa kung paano pinag-aralan ng Data Scientists sa Target ang mga pattern sa pamimili ng kanilang mga babaeng customer upang mahulaan kung sila ay buntis. Ito ay nabighani sa akin dahil wala akong ideya na may kakayahan ang Data Science na hulaan ang ganoong bagay. Nataranta ako at alam kong kailangan kong matuto nang higit pa. Ganito nagsimula ang aking paglalakbay.

Mga Kasanayang Data Scientist - Paano Malalaman ang Data Science - Edureka

Bago ako lumipat ng anumang karagdagang at binigyan ka ng teorya, narito ang isang listahan ng mga nakakatuwang katotohanan tungkol sa Data Science:

• Noong 2015 sa paligid ng 65% ng Data Scientists ay masaya sa kanilang trabaho, ang bilang na ito ay tumaas sa 88% sa pagtatapos ng 2018.
• Ang Harvard Business Review ay tinawag na Data Science bilang pinakamainit na trabaho noong ika-21 siglo. Walang maririnig ang isa kundi ang papuri tungkol sa kung paano kumukuha ng kapaki-pakinabang na pananaw ang Data Science upang mapalago ang mga negosyo.
• Tinatayang ang bilang ng mga trabaho sa Data Science ay lalago sa 364,000 sa 2020.
• Magkakaroon ng kakulangan ng 190,000 dalubhasang Data Scientist sa pagtatapos ng 2018.
• Ang mga negosyong nagsasanay ng Data Science ay makakakita ng $ 430 bilyon sa mga benepisyo sa pagiging produktibo kung ihahambing sa mga hindi nagpapatupad ng Pagsusuri sa Data.

Sapat na sa mga nakakatuwang katotohanan, talakayin natin ang mga kasanayang kinakailangan upang maging isang Data Scientist. Nang umupo ako upang magsaliksik tungkol sa hanay ng kasanayan ng isang Data Scientist, dumaan ako sa isang pares ng Mga Paglalarawan sa Trabaho sa mga platform tulad ng Glassdoor at Sa katunayan upang suriin kung ano ang eksaktong hinahanap ng mga nangungunang mga kumpanya ng baitang para sa isang Data Scientist.

Tingnan natin ang Paglalarawan ng Trabaho ng isang Data Scientist sa Dell:

Paglalarawan ng Trabaho - Paano Malalaman ang Data Science - Edureka

Ang itaas na Paglalarawan sa Trabaho ay nagbibigay ng isang malalim na pag-unawa sa kung ano ang eksaktong inaasahan ng mga kumpanya mula sa isang Data Scientist. Upang gawing mas madali ito para sa iyo, inilista ko ang mga pangunahing pagkuha mula sa Paglalarawan ng Trabaho sa seksyon sa ibaba.

Data Scientist - Kinakailangan ang Mga Kasanayan

Para sa akin, ang isang Data Scientist ay katulad ng Sherlock Holmes. Tulad din ng kung paano malulutas ni Sherlock Holmes ang mga misteryo sa pagpatay, isang Solusyon ng Data ang nalulutas ang mga hiwaga ng Data, tulad ng, pagtuklas ng mga kapaki-pakinabang na pananaw, pagkuha ng makabuluhang data, atbp upang mapalago ang isang negosyo.

Narito ang isang kahulugan ng Data Science:

Data Science - Paano Malalaman ang Data Science - Edureka

Kung nais mong matuto nang higit pa tungkol sa Data Science, maaari kang dumaan sa mga sumusunod na post sa blog:

1. Ano ang Data Science? Isang Gabay ng Nagsisimula Sa Agham ng Data
2. Data Science Tutorial - Alamin ang Data Science mula sa Scratch!

Unahan natin at talakayin ang hanay ng kasanayan ng isang Data Scientist. Narito ang isang listahan ng mga kasanayang hinahanap ng karamihan sa mga industriya sa isang Data Scientist:

• Mga Istatistika
• Hindi bababa sa isang wika sa pagprograma - R / Python
• Pagkuha ng Data, Pagbabago, at Paglo-load
• Data Wrangling at Pagtuklas ng Data
• Mga Algorithm sa Pagkatuto ng Makina
• Advanced Machine Learning (Deep Learning)
• Malaking Mga Framework sa Pagproseso ng Data
• Pagpapakita sa Data

Kung nais mong basahin ang higit pa tungkol sa mga kasanayan ng isang Data Scientist, tingnan ang Blog.

Ang Edureka ay mayroon ding ilang mga blog sa iba`t ibang , tiyaking bibigyan mo sila ng isang nabasa:

Ngayon, mag-focus tayo sa aming paksa ng talakayan, kung paano matutunan ang Agham sa Data?

Paano Maging Isang Siyentipikong Data?

Nang sinimulan ko ang aking pagsasaliksik sa Data Science, nalaman ko na ang karamihan sa libreng nilalaman na nabasa ko ay nakatuon lamang sa mga teoretikal na aspeto ng Data Science. Upang maunawaan nang maayos ang Data Science, dapat magkaroon ang isang praktikal na pag-unawa sa kung paano ginagamit ng Data Science ang mga algorithm ng Machine Learning upang gumuhit ng mga pananaw mula sa data.

remote na paraan ng pagtawag sa java

Samakatuwid, dapat mong palaging pumili ng isang mahusay na nakaayos na Kurso sa Agham ng Data na nagbibigay ng isang malalim na pag-unawa sa mga konsepto, kasama ang mga proyekto, hanay ng data at takdang-aralin batay sa mga problema sa totoong mundo.

Ang dinisenyo sa Edureka ay sumusunod sa isang praktikal na diskarte sa buong tagal ng kurso sa pamamagitan ng pagbibigay ng isang hanay ng mga takdang-aralin at proyekto sa pagtatapos ng bawat module upang subukan ang iyong mga kasanayan.

Unawain natin kung paano ang sa Edureka maaaring itakda ka sa landas ng pagiging isang matagumpay na Data Scientist.

Data Scientist Masters Program Sa Edureka

Ang Data Science Masters Program sa Edureka ay idinisenyo sa paraang nasasaklaw nito ang lahat ng mga tool at kasanayan na hinihingi ng nangungunang mga kumpanya ng IT sa buong mundo. Si Edureka ang nangunguna sa merkado sa online na Pagsasanay sa Agham sa Data. Ang Edureka ay nagsanay ng higit sa 30,000 mga mag-aaral sa buong mundo sa larangan ng Data Science.

Karamihan sa mga kurso sa Agham ng Data na nahanap ko sa online ay hindi para sa ganap na mga nagsisimula. Ang bawat kurso ay humihingi ng kadalubhasaan sa ilang lugar o sa iba pa. Pinahihirapan ito para sa mga nagsisimula dahil hindi nila alam kung saan magsisimula. Sa Edureka, dinisenyo namin ang a na sumasaklaw sa lahat ng mga kinakailangan, tool, konsepto, algorithm, wika, atbp, na kinakailangan upang maging isang Data Scientist.

Paano Malalaman ang Data Science - Edureka

Upang matiyak ang pinakamahusay na kalidad na edukasyon, nagbibigay ang Edureka ng mga live na session na pinamunuan ng magtuturo mula sa mga eksperto sa antas ng industriya na may higit sa 10 taong karanasan na nagtatrabaho sa industriya. Hindi alintana kung ikaw ay isang dalubhasang propesyonal na nagtatrabaho sa industriya ng IT, o isang naghahangad na planong pumasok sa mundo ng Data Science, ang Masters Program ay dinisenyo at binuo upang mapaunlakan ang iba't ibang mga propesyonal na background.

Upang makakuha ng isang mas mahusay na pag-unawa sa program na inalok namin, tingnan ang Kurikulum ng Kurso:

Kurikulum ng Kurso sa Data ng Siyentipikong Data - Edureka

Sa Edureka, ang kursong Data Science Masters ay dinisenyo pagkatapos ng malawak na pagsasaliksik sa 5000+ Mga Paglalarawan sa Trabaho sa buong mundo. Ang stack ay may kasamang 12 mga module na tatagal ng humigit-kumulang na 30 linggo upang makumpleto. Para sa bawat modyul, magkakaroon ng isang proyekto at sa dulo.

Kapag nakumpleto mo na ang lahat ng mga module, takdang-aralin at proyekto, bibigyan ka ng isang Capstone Project. Ang capstone project ay magbibigay sa iyo ng isang kaso sa negosyo. Kakailanganin mong malutas ito sa pamamagitan ng paglalapat ng lahat ng mga kasanayang natutunan sa buong tagal ng programa ng master. Ang proyektong ito ay magiging isang mahusay na idagdag sa iyong resume!

Tumuon tayo sa kung ano ang inaalok ng kurso!

Ang Data Science Masters Program ay magsasama ng 5 mga live na kurso at 7 mga kurso na self-paced upang masakop ang mga kinakailangan. Kasama sa mga kurso na self-bilis ang sumusunod:

1. Statistics ng Python
2. R Istatistika
3. Pagsasanay at Sertipiko ng SQL Essentials
4. R Pagsasanay sa Certification ng Programming
5. Pagsasanay sa Certification ng Python Programming
6. Sukat ng mga mahahalaga
7. Pagsasanay at Sertipikasyon ng MongoDB

Data Scientist Masters Kurso Libreng Mga Halalan

• Ang mga live na kurso ay may kasamang dalawang magkakahiwalay na kurso, ang isa ay may R at ang isa ay may Python. Saklaw ng mga kursong ito ang mga kasanayan tulad ng Data Extraction, Wrangling, Exploration, Machine Learning, atbp.
• Saklaw ng susunod na live na kurso ang mga konsepto ng Big Data Analytics sa pamamagitan ng paggamit ng Apache Spark & ​​Scala, na ginagamit upang maproseso ang Big Data sa malapit na real time.
• I-post ito, magpapakilala sa iyo sa AI & Deep Learning na may Tensorflow. Tutulungan ka ng modyul na ito na maunawaan ang mga konsepto ng Deep Neural Networks. Dito, magtatayo ka ng mga hands-on na proyekto para sa paglikha ng mga modelo ng Deep Learning gamit ang Tensorflow.
• Tutulungan ka ng huling modyul na makakuha ng mga kasanayan tulad ng Data Visualization, Dash-boarding at Data Discovery gamit ang Tableau.

Sa pagtatapos ng kurso, bibigyan ka ng isang sertipiko ng pagkumpleto na maaari mong i-upload sa iyong profile sa LinkedIn sa isang pag-click sa isang pindutan.

Data Scientist Masters Certificate - Paano Malalaman ang Data Science - Edureka

Ang pagiging isang Data Scientist ay hindi madali, nangangailangan ito ng patuloy na pagsisikap at dedikasyon. Ang aming mga nagtuturo sa Edureka ay may katawa-tawa na nakatuon sa pagpapaunawa sa iyo at matuto. Ang kursong ito ay nagbibigay ng 250+ na oras ng interactive na pag-aaral at 12 mga kurso na magtatakda sa iyo sa landas ng pagiging isang matagumpay na Data Scientist. Bukod dito, nagbibigay kami ng mga live na session na pinamunuan ng magtuturo, pag-record ng klase, pang-habang buhay na pag-access sa buong kurso, isang magagamit na koponan ng suporta na 24/7 na makakatulong sa iyo sa anumang mga teknikal na isyu, malantad ka sa mga proyekto sa antas ng industriya at makakakuha ka ng na-verify na sertipiko mula sa Edureka.

Kung nais mong Magpatala para sa aming , pinapayuhang iwan ang iyong Email-ID sa seksyon ng komento at babalikan ka namin ng mga nauugnay na detalye ng kurso.