విషయము
- బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
- ముగింపు
మూలం: Bplanet / iStockphoto
Takeaway:
టెక్ సైన్స్లో హాటెస్ట్ ఫీల్డ్లలో డేటా సైన్స్ ఒకటి, కానీ మీరు ఈ రంగంలోకి ఎలా ప్రవేశించగలరు? మీరు మీ స్వంతంగా నేర్చుకోగల కొన్ని ప్రాథమిక అంశాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి.
పోస్ట్ అనుబంధ లింకులను కలిగి ఉంది
డేటా సైన్స్ అనేది సంక్లిష్టమైన క్రమశిక్షణ, ఇది నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణాత్మక డేటా యొక్క భారీ మొత్తాల నుండి తీసుకోబడిన ముఖ్యమైన సమాచారాన్ని గుర్తిస్తుంది. ఈ విజ్ఞాన రంగంలో కష్టతరమైన భాగం ఏమిటంటే, ఈ డేటా మొత్తాన్ని ఎలా అర్ధం చేసుకోవాలో నేర్చుకోవడం మరియు ఈ అపారమైన చెల్లాచెదురైన సమాచారాన్ని అర్ధవంతమైన, క్రియాత్మకమైన అంతర్దృష్టులుగా మార్చడం. సమర్థవంతమైన డేటా విశ్లేషకుడికి సమర్థవంతమైన వ్యూహాలను రూపొందించడానికి, కొత్త అవకాశాలను కనుగొనడానికి మరియు వారి మార్కెటింగ్ ప్రయత్నాలను మెరుగుపరచడానికి సంస్థలను అనుమతించే నమూనాలను ఎలా గుర్తించాలో తెలుసు.
డేటా సైన్స్లో ఉద్యోగం చాలా బాగా చెల్లించే వాటిలో ఒకటి, మరియు డేటా శాస్త్రవేత్తలను ఎల్లప్పుడూ అతిపెద్ద సంస్థ కూడా కోరుకుంటుంది. మీరే డేటా సైన్స్ నేర్పించడం నిజంగా సాధ్యమేనా? మీరు ప్రాథమిక ఐటి నైపుణ్యాల నుండి మాస్టర్ విశ్లేషకుడిగా మారగలరా? మీరు సరైన కోర్సులను ఎంచుకుని, తగిన శ్రద్ధతో తీసుకుంటే సమాధానం అవును. స్వీయ-బోధన డేటా సైంటిస్ట్ కావడానికి మీరు నేర్చుకోవలసిన అతి ముఖ్యమైన డేటా సైన్స్ భావనల రౌండప్‌ను ఇక్కడ మేము మీకు అందిస్తాము, ఇవన్నీ మీరు మీ స్వంత ఇంటి సౌలభ్యం నుండి నేర్చుకోవచ్చు. మీరు ఈ కోర్సులన్నింటినీ కోర్సెరా ద్వారా $ 100 కంటే తక్కువకు తీసుకోవచ్చు. (డేటా సైంటిస్ట్ చేసే దాని గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, జాబ్ రోల్: డేటా సైంటిస్ట్ చూడండి.)
సాదా మరియు సరళమైన, మొదటి విషయాలు మొదట. డేటా సైన్స్ నిజంగా ఏమిటో మీరు అర్థం చేసుకోకపోతే మీరు డేటా సైంటిస్ట్ అవ్వలేరు మరియు ఈ క్రమశిక్షణ యొక్క అవలోకనాన్ని మీకు అందించే పరిచయ కోర్సు మీరు తీసుకోవలసిన మొదటి అడుగు. వ్యాపారానికి డేటా సైన్స్ ఎందుకు మరియు ఎలా ముఖ్యమైనది మరియు దానిని ఎలా అన్వయించవచ్చు అనేవి కోర్ భావనలలో ఉన్నాయి. రిగ్రెషన్ విశ్లేషణ అంటే ఏమిటి మరియు డేటా సమితిని మైనింగ్ చేసే విధానం ఎలా పనిచేస్తుందో మీరు అర్థం చేసుకోవాలి, అలాగే ఈ క్రమశిక్షణలో ప్రావీణ్యం పొందడానికి మీరు రోజూ ఏ సాధనాలు మరియు అల్గోరిథంలను ఉపయోగించబోతున్నారు.
ఉత్తమ కోర్సులు పద్దతిపై కూడా దృష్టి సారించాయి, కాబట్టి మీరు సేకరించే డేటా సంబంధిత మార్గంలో సమస్య పరిష్కారానికి ఉపయోగపడుతుందని మీరు అనుకోవచ్చు. చాలా సాధారణ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి దాన్ని ఎలా సరిగ్గా నిర్వహించాలో అర్థం చేసుకోవడం మరియు ఒక నమూనాను నిర్మించి, అమలు చేసిన తర్వాత అభిప్రాయాన్ని ఎలా అర్ధం చేసుకోవాలో ప్రాథమిక అంశాలు కలిగి ఉండాలి.
డేటా సైన్స్ నేర్చుకోవడం ప్రారంభించడానికి అనువర్తనం ద్వారా మీకు గణాంకాలను నేర్పించే పరిచయ కోర్సు, మరియు పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్ ఈ రంగాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి అవసరమైన ప్రాథమిక నైపుణ్యాన్ని సూచిస్తుంది. డేటాతో పని చేయడానికి ముందు, మీరు దానిని దాని ముడి రూపంలో ఎలా తీయాలి అని అర్థం చేసుకోవాలి మరియు పైథాన్ దానిని మార్చటానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి అత్యంత ప్రాధమిక పరికరాన్ని సూచిస్తుంది.
మీరు తీసుకోవలసిన మొదటి కోర్సులు CSV ఫైళ్ళను అర్ధం చేసుకోవడానికి మరియు సంక్లిష్ట డేటా నిర్మాణాల ద్వారా మీ మార్గాన్ని కనుగొనటానికి అవసరమైన పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్ వాతావరణం యొక్క ప్రాథమికాలను మీకు నేర్పుతాయి. కోర్ భావనలలో టి-పరీక్షలు, నమూనా మరియు పంపిణీలను అర్థం చేసుకోవడం, పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్ నిర్మాణాన్ని ఎలా ప్రశ్నించాలి మరియు పట్టిక డేటాను ఎలా తీయాలి, శుభ్రపరచాలి మరియు ప్రాసెస్ చేయాలి.
బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
సాఫ్ట్‌వేర్ నాణ్యత గురించి ఎవరూ పట్టించుకోనప్పుడు మీరు మీ ప్రోగ్రామింగ్ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచలేరు.
డేటా యొక్క ఎక్కువ భాగం డేటాబేస్ల నుండి తవ్వబడుతుంది మరియు దానిలో కనీసం ఒక భాగం నిర్మాణాత్మక రూపంలో ఉంటుంది. SQL అంటే “స్ట్రక్చర్డ్ క్వరీ లాంగ్వేజ్” మరియు డేటాబేస్‌లను అర్థం చేసుకోవడానికి, ప్రతి సందు మరియు పిచ్చిని అన్వేషించడానికి మరియు చేతిలో ఉన్న సమస్యకు అవసరమైన అన్ని అర్ధవంతమైన డేటాను సేకరించేందుకు ఇది “మాట్లాడటం” అత్యంత శక్తివంతమైన భాష. SQL తో ఎలా పని చేయాలో తెలుసుకోవడం, క్లౌడ్‌లో డేటాబేస్ ఉదంతాలను సృష్టించడం, SQL ప్రశ్నలను అమలు చేయడం మరియు జూపిటర్ నోట్‌బుక్‌ల నుండి డేటాబేస్ మరియు వాస్తవ-ప్రపంచ డేటా సెట్‌లను యాక్సెస్ చేయడం ఏదైనా డేటా సైంటిస్ట్ కోసం తప్పనిసరిగా కలిగి ఉండాలి.
గణాంకాలలో కొంత జ్ఞానం అవసరం డేటా సైన్స్ లో అవసరం. గణాంకాలు నిజంగా విస్తృత క్షేత్రం అయినప్పటికీ, డేటా విశ్లేషకుడికి వ్యాపారాలు మరియు సంస్థలకు ఆచరణాత్మక అంతర్దృష్టులను అందించడానికి గణాంకాలు మరియు సంభావ్యత సిద్ధాంతంలో కనీసం కొన్ని భావనలను గ్రహించాలి. (డేటా సైన్స్ గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, డేటా సైన్స్ నేర్చుకోవడానికి 12 ముఖ్య చిట్కాలు చూడండి.)
పంపిణీ, పరికల్పన పరీక్ష మరియు రిగ్రెషన్, అలాగే ప్రాథమిక బయేసియన్ సంభావ్యత సిద్ధాంతం వంటి ప్రధాన అంశాలను నేర్చుకోవడం ద్వారా మీరు సిద్ధాంతాన్ని అభ్యాసంతో మిళితం చేయాలి. చాలా యంత్ర అభ్యాస గుణకాలు వాస్తవానికి, బయేసియన్ సంభావ్యత నమూనాలపై నిర్మించబడ్డాయి. బయేసియన్ విధానం అనేది ఒక స్పష్టమైనది, ఇది సంభావ్యత నుండి డేటా యొక్క విశ్లేషణకు కదులుతుంది మరియు అనిశ్చితిని బాగా లెక్కించడానికి మరియు ఆచరణలో ఉపయోగించగల ump హల యొక్క క్రియాత్మక ప్రకటనలను అందించడానికి అనుమతిస్తుంది.
డేటా సైన్స్ నేర్చుకోవటానికి మీరు అల్గోరిథమిక్ టెక్నిక్‌లతో వివిధ గణన సమస్యలను ఎలా పరిష్కరించాలో నేర్చుకోవాలి. సమర్థవంతమైన డేటా నిర్మాణాల ద్వారా డేటాను మార్చటానికి అల్గోరిథంలు ఉపయోగించబడతాయి. ఈ నిర్మాణాలను వేర్వేరు ప్రోగ్రామింగ్ భాషలలో ఎలా అమలు చేయాలో, వాటి నుండి ఏమి ఆశించాలో మరియు పెద్ద సమస్యలను మరింత కణిక ముక్కలుగా ఎలా విచ్ఛిన్నం చేయాలో మీరు నేర్చుకోవాలి. బైనరీ చెట్టును ఎలా సమతుల్యంగా ఉంచాలి, డైనమిక్ శ్రేణిని ఎలా పున ize పరిమాణం చేయాలి మరియు సమస్యలను పునరావృతంగా ఎలా పరిష్కరించాలి వంటి సమర్థవంతమైన అల్గోరిథం రూపకల్పనకు చాలా వ్యూహాలు నేర్చుకోవాలి.
మెషీన్ లెర్నింగ్ అనేది కంప్యూటర్లు అమలు చేయడానికి ప్రోగ్రామ్ చేయబడిన స్క్రిప్ట్‌ల సరిహద్దుల వెలుపల పనిచేయడానికి అనుమతించే శాస్త్రం. ఇది వాస్తవ ప్రపంచంలో చాలా అనువర్తనాలను కలిగి ఉన్న విస్తృతమైన శాస్త్రం మరియు డేటా మైనింగ్ వాటిలో ఒకటి. కానీ యంత్ర అభ్యాసాన్ని చేరుకోవటానికి మీరు పైన పేర్కొన్న అన్ని నైపుణ్యాలను కలిగి ఉండాలి. మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు పైథాన్‌తో ప్రోగ్రామ్ చేయాల్సిన అవసరం ఉంది మరియు తెలివిగా ఎలా మారాలో యంత్రాన్ని “నేర్పడానికి” గణాంక విధానాలు అత్యంత ప్రభావవంతమైనవి.
యంత్ర అభ్యాస రంగం మొత్తం చాలా విస్తృతమైనది మరియు పర్యవేక్షించబడిన మరియు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం, మోడల్ మూల్యాంకనం మరియు లోతైన అభ్యాసం వంటి వివిధ ఉపవిభాగాలను కలిగి ఉంటుంది. అత్యంత అధునాతన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఎలా ప్రోగ్రామ్ చేయాలో నేర్చుకునేంత లోతుగా మీరు డైవ్ చేయనవసరం లేనప్పటికీ, డేటా సైన్స్లో మెషీన్ లెర్నింగ్ యొక్క అనేక అనువర్తనాల గురించి మీకు మరింత తెలుసు, మంచిది.
ముగింపు
మీరు మీ పరిధులను విస్తృతం చేయడానికి కొత్త మార్గాలను వెతుకుతున్న విశ్వవిద్యాలయ విద్యార్థి లేదా అతని లేదా ఆమె పున ume ప్రారంభం మెరుగుపరచాలనుకునే ప్రొఫెషనల్ అనే విషయం పట్టింపు లేదు. ఈ కీ డేటా సైన్స్ భావనలను నేర్చుకోవడం మీరు పరిశ్రమలో మీకు పోటీ ప్రయోజనాన్ని ఇవ్వాలి.