רוצה להיות מדען נתונים? חלק 1: 10 מיומנויות קשות שאתה צריך - KDnuggets

הועלה מחדש על ידי אפלטון

עוקב: 0

רוצה להיות מדען נתונים? חלק 1: 10 מיומנויות קשות שאתה צריך
תמונה מאת המחבר

אתה עשוי להיתקל בהרבה מאמרים מקיפים על איך להיות מדען נתונים. הם מספקים הרבה מידע טוב, עם זאת, הם יכולים להיות מאוד מכריעים. במיוחד בתור מתחיל, אתה רק רוצה לדעת מה אתה צריך לדעת ולהתפרץ.

על זה בדיוק יעסוק הבלוג הזה. אני אעבור על 10 הכישורים הקשים שאתה צריך כדי להיות מדען נתונים.

בוא נלך…

אם אינך יודע כיצד לקוד בשפת תכנות כלשהי, הצעד הראשון שלך יהיה ללמוד כיצד לקוד. ההמלצה שלי תהיה פיתון, מכיוון שהיא ללא ספק שפת התכנות הפופולרית ביותר למדעי הנתונים.

שפות אחרות שאתה יכול ללמוד עבור מדעי הנתונים הן R, SQL, ג'וליה, ועוד.

נושא שכמה אנשים אומרים שאתה לא צריך בעולם הקידוד. אבל אני מאמין שזה באמת לא בסדר. עשיתי BootCamp שלא נגע בפן המתמטי - ובהחלט הבנתי שיש לו חולשה גדולה במיומנות שלי בתחום.

תחומי המתמטיקה שתצטרכו למדעי הנתונים הם אלגברה לינארית, רגרסיה ליניארית, הסתברות וסטטיסטיקה. לימוד המתמטיקה שמאחורי מדעי הנתונים יהיה מועיל מאוד עבור הקריירה שלך במדעי הנתונים ומעסיקך יבחין בו.

לימוד מתמטיקה יכול להיות מורט עצבים, אז אני לגמרי מבין את ההיסוס שלך. קרא את כיצד להתגבר על הפחד ממתמטיקה וללמוד מתמטיקה למדעי הנתונים כדי להקל על דעתך.

סביבת פיתוח משולבת (IDE) היא אפליקציית תוכנה בעלת סביבה מקיפה הכוללת שילוב של כלים ותכונות במיוחד לפיתוח תוכנה. IDEs יעזרו לך לבצע משימות ניתוח נתונים, הדמיה ולמידת מכונה. בחירת ה-IDE המתאים לך תלויה יותר בהעדפה שלך, לדוגמה, ישנם:

ה-IDE שלך הוא המקום שבו תלמד כיצד להתמקצע בשפת התכנות שלך, ללמוד מתמטיקה וכל הדברים הבאים. Jupyter Notebook ו-Visual Studio Code הם המועדפים עליי! אלה גם יהיו מועילים מאוד כשאתה מקבל עבודה מכיוון שהמעסיקים מצפים ממך להכיר IDEs פופולריים.

הקידוד נעשה הרבה יותר קל במהלך השנים, וזה תלוי במגוון הספריות הזמינות. ספריות אלה הן כלים שבהם אתה יכול להשתמש כדי לייעל את תהליכי ניתוח הנתונים ולמידת מכונה.

אם החלטת ללמוד Python, אלו הספריות שהייתי מציע לך ללמוד:

הסיבה שאני מספק לך רשימה של ספריות בהתחלה היא שכאשר אתה עובר את מסע הלמידה שלך במדעי הנתונים, תתחיל לראות את הספריות האלה הרבה. למד מה כל אחד מהם מספק ותראה היכן תוכל ליישם זאת. לדוגמה, ניתן להשתמש ב-Matplotlib להדמיית נתונים.

בדיוק מה שזה אומר - שינוי הנתונים שלך. טרנספורמציה של נתונים היא שלב חשוב עבור מדען נתונים מכיוון שתבזבז זמן רב בנטילת נתונים גולמיים ושינוי, התאמה והמרה לפורמט שניתן להשתמש בו לניתוח ומשימות אחרות.

תצטרך ללמוד על נורמליזציה, סטנדרטיזציה, קנה מידה, הנדסת תכונות ועוד.

מאמר שתוכלו לקרוא: טרנספורמציית נתונים: סטנדרטיזציה לעומת נורמליזציה

הדמיית נתונים היא היבט חשוב של מדעי הנתונים, מכיוון שתצטרך להיות מסוגל להעביר את הממצאים שלך ביותר מדרך אחת מלבד קידוד. לא כולם בצוות שלך יהיו בעלי נטייה טכנית, לכן הצגת הממצאים שלך בוויזואליים תעזור בכך וגם בתהליך קבלת ההחלטות.

קרא את: שיטות עבודה מומלצות ומשאבים להדמיית נתונים לתקשורת אפקטיבית

הדבר הבא שאתה רוצה ללמוד הוא למידת מכונה. יש מגוון היבטים בתוך למידת מכונה, ולא תוכל להיות מומחה בכל דבר - אבל עדיין טוב להיות חובב כל המקצועות בתחום הזה. תתכוננו, כי יש הרבה מה ללמוד.

תרצה להתחיל עם המושגים הבסיסיים כגון למידה בפיקוח, למידה ללא פיקוח, משימות סיווג ורגרסיה. ברגע שיש לך הבנה טובה של אלה ותוכל להבדיל ביניהם, אז תרצה ללמוד יותר על האלגוריתמים השונים של למידת מכונה, כגון תמיכה במכונות וקטוריות ורשתות עצביות.

לאחר שתבין מודלים של למידת מכונה, תצטרך ללמוד:

בניית מודל למידת מכונה
הערכת מודל
פְּרִיסָה
פרשנות מודל
התאמת יתר והתאמה
כוונון היפר-פרמטר
אימות ואימות צולב
שיטות אנסמבל
צמצום ממדיות
טכניקות רגוליזציה
ירידת שיפוע
רשתות עצביות ולמידה עמוקה
לימוד עם חיזוקים

כפי שאמרתי, יש הרבה מה ללמוד בתחום הזה, אז הייתי ממליץ לך לקחת את הזמן ולתרגל!

הנה מאמר שיכול לעזור לך: 15 ערוצי YouTube המובילים לשיפור מיומנויות למידת המכונה שלך

כל הידע הזה הוא נהדר, אבל כמה כלים יכולים לקחת את הקריירה שלך במדעי הנתונים לשלב הבא. הבנת טכנולוגיות שונות, היכן ניתן להשתמש בהן והיתרונות והחסרונות תהפוך את המסע שלך למדעי הנתונים ליעיל יותר.

יש מגוון של כלים וטכנולוגיות בחוץ שיכולים להועיל מאוד לכל מי שעובד עם נתונים. עם זאת, אפרט כמה פופולריים, כגון אפאצ 'י ספארק, TensorFlow, PyTorch, Hadoop, תמונת חיה, Git, ועוד.

מחשוב ענן הוא מרכיב חשוב מאוד במדעי הנתונים מכיוון שכל הפרויקטים והמשימות שתעבדו עליהם יהפכו למוצרים. שירותי מחשוב ענן מאפשרים אחסון ניתן להרחבה וכוח מחשוב ומספקים גישה קלה לכלים ושירותים.

תצטרך ללמוד על פלטפורמות ענן כגון שירות האינטרנט של אמזון, Microsoft Azure, ו פלטפורמת Google Cloud.

היבטי מחשוב ענן אחרים שתצטרך להיות בקיא בהם הם אחסון נתונים, מסדי נתונים, מחסני נתונים, עיבוד נתונים גדולים, מיכלים וצינורות נתונים.

קרא את:

אני הולך להוסיף פרויקטים בתור המיומנות הקשה האחרונה שאתה צריך מכיוון שהיא מציגה את כל האמור לעיל. אל תלך ותעשה חבורה של פרויקטים רק בגלל שאתה רוצה לשים את זה בקורות החיים שלך ולרכוש לעצמך עבודה. כן, זו המטרה הסופית, אבל וודאו שאתם מבינים היטב את הפרויקטים שלכם.

בראיון ישאלו אתכם על הפרויקטים שלכם, על הפרטים הקטנים ואתם צריכים להיות מוכנים לענות עם כמה שיותר ידע. השתמש בפרויקטים שלך כדי להציג את הכישורים שלך, וכיצד זיהית את החולשות שלך ועבדת עליהם.

קרא את:

ניסיתי לשמור את המאמר הזה מרוכז ככל האפשר כדי שלא תרגיש מוצף. אני מקווה שהצלחתי וסיפקתי לך מספיק פרטים ומשאבים כדי להתחיל את מסע מדעי הנתונים שלך!

חפש בחלק 2 את הכישורים הרכים שאתה צריך כמדען נתונים.

נישה אריה הוא מדען נתונים, כותב טכני עצמאי ומנהל קהילה ב-KDnuggets. היא מעוניינת במיוחד במתן ייעוץ קריירה או הדרכות וידע מבוסס תיאוריה סביב Data Science. היא גם רוצה לחקור את הדרכים השונות שבהן אינטליגנציה מלאכותית יכולה להועיל לאריכות חיי האדם. לומדת נלהבת, המבקשת להרחיב את הידע הטכני וכישורי הכתיבה שלה, תוך כדי עזרה בהדרכת אחרים.