คำแนะนำที่ครอบคลุมเกี่ยวกับวิธีการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิธีเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล:

สองสามเดือนก่อนฉันท่องอินเทอร์เน็ตโดยมองหา . ฉันต้องการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและฉันตระหนักว่ามีเนื้อหามากมายบนอินเทอร์เน็ต แต่ฉันไม่รู้ว่าจะเรียน Data Science ได้อย่างไรต้องเริ่มจากที่ไหนเครื่องมืออะไรที่ฉันต้องเชี่ยวชาญ ฯลฯ ฉันมีคำถามเป็นล้านข้อ ดังนั้นฉันจึงตัดสินใจที่จะเขียนเกี่ยวกับเรื่องนี้

ความอยากรู้อยากเห็นของฉันเกี่ยวกับ Data Science เริ่มต้นขึ้นเมื่อฉันสะดุดกับบทความที่บรรยายเรื่องราวเกี่ยวกับวิธีที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ Target ศึกษารูปแบบการจับจ่ายของลูกค้าหญิงของตนเพื่อทำนายว่าพวกเขาตั้งครรภ์หรือไม่ สิ่งนี้ทำให้ฉันหลงใหลเพราะฉันไม่รู้ว่า Data Science สามารถทำนายสิ่งนั้นได้ ฉันรู้สึกงุนงงและฉันรู้ว่าฉันต้องเรียนรู้เพิ่มเติม จึงเริ่มการเดินทางของฉัน

ทักษะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล - วิธีการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล - Edureka

ก่อนที่ฉันจะก้าวต่อไปและทำให้คุณเบื่อกับทฤษฎีนี่คือรายการข้อเท็จจริงที่น่าสนใจเกี่ยวกับ Data Science:

• ในปี 2558 นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลประมาณ 65% มีความสุขกับงานของพวกเขาจำนวนนี้เพิ่มขึ้นเป็น 88% ภายในสิ้นปี 2018
• Harvard Business Review เรียกว่า Data Science เป็นงานที่ร้อนแรงที่สุดในศตวรรษที่ 21 ไม่มีใครได้ยินอะไรนอกจากการชมเชยเกี่ยวกับวิธีที่ Data Science ดึงข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์เพื่อขยายธุรกิจ
• คาดว่าจำนวนงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเพิ่มขึ้นเป็น 364,000 ตำแหน่งภายในปี 2020
• จะขาดแคลน Data Scientist ที่มีทักษะ 190,000 คนภายในสิ้นปี 2018
• ธุรกิจที่ฝึกฝน Data Science จะได้รับประโยชน์ด้านการผลิต 430,000 ล้านดอลลาร์เมื่อเทียบกับธุรกิจที่ไม่ได้ใช้การวิเคราะห์ข้อมูล

พอมีข้อเท็จจริงสนุก ๆ แล้วเรามาพูดคุยกันถึงทักษะที่จำเป็นในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เมื่อฉันนั่งลงเพื่อค้นคว้าเกี่ยวกับชุดทักษะของ Data Scientist ฉันได้อ่านรายละเอียดงานสองสามข้อบนแพลตฟอร์มเช่น Glassdoor และเพื่อตรวจสอบว่า บริษัท ชั้นนำใดที่มองหาใน Data Scientist

ลองดูรายละเอียดงานของ Data Scientist ที่ Dell:

รายละเอียดงาน - วิธีการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล - Edureka

รายละเอียดงานข้างต้นช่วยให้เข้าใจในเชิงลึกเกี่ยวกับสิ่งที่ บริษัท คาดหวังจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อให้ง่ายขึ้นสำหรับคุณฉันได้ระบุประเด็นสำคัญจากรายละเอียดงานไว้ในส่วนด้านล่าง

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล - ทักษะที่จำเป็น

สำหรับฉันแล้วนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็เหมือนกับเชอร์ล็อกโฮล์มส์ เช่นเดียวกับวิธีที่ Sherlock Holmes ไขปริศนาฆาตกรรมนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะแก้ปัญหาความลึกลับของข้อมูลเช่นการตรวจจับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์การดึงข้อมูลสำคัญ ฯลฯ เพื่อให้ธุรกิจเติบโต

คำจำกัดความของ Data Science มีดังนี้

วิทยาศาสตร์ข้อมูล - วิธีการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล - Edureka

หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Data Science คุณสามารถอ่านบทความในบล็อกต่อไปนี้:

1. วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร? คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้นใช้งาน Data Science
2. การสอน Data Science - เรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้น!

เรามาดูเรื่องชุดทักษะของ Data Scientist กัน รายการทักษะที่อุตสาหกรรมส่วนใหญ่มองหาใน Data Scientist มีดังนี้

• สถิติ
• ภาษาโปรแกรมอย่างน้อยหนึ่งภาษา - R / Python
• การสกัดการแปลงและการโหลดข้อมูล
• การรวบรวมข้อมูลและการสำรวจข้อมูล
• อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง
• การเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง (การเรียนรู้เชิงลึก)
• กรอบการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่
• การแสดงข้อมูล

หากคุณต้องการอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับทักษะของ Data Scientist โปรดดูที่ บล็อก

Edureka ยังมีบล็อกอีกสองสามบล็อก ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้อ่าน:

ตอนนี้เรามาดูหัวข้อการสนทนาของเราว่าจะเรียนรู้ Data Science ได้อย่างไร

จะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร

เมื่อฉันเริ่มค้นคว้าเกี่ยวกับ Data Science ฉันพบว่าเนื้อหาฟรีส่วนใหญ่ที่ฉันอ่านนั้นเน้นเฉพาะในแง่ทฤษฎีของ Data Science ในการทำความเข้าใจ Data Science อย่างถูกต้องเราต้องมีความเข้าใจในทางปฏิบัติเกี่ยวกับวิธีที่ Data Science ใช้อัลกอริธึม Machine Learning เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล

ดังนั้นคุณต้องเลือกหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีโครงสร้างดีซึ่งให้ความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับแนวคิดพร้อมกับโครงการชุดข้อมูลและงานที่มอบหมายตามปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง

ออกแบบที่ Edureka ตามแนวทางปฏิบัติตลอดระยะเวลาของหลักสูตรโดยจัดเตรียมชุดงานและโครงการที่ส่วนท้ายของแต่ละโมดูลเพื่อทดสอบทักษะของคุณ

มาทำความเข้าใจว่าไฟล์ ที่ Edureka สามารถกำหนดคุณบนเส้นทางของการเป็น Data Scientist ที่ประสบความสำเร็จ

โปรแกรม Data Scientist Masters ที่ Edureka

หลักสูตร Data Science Masters ที่ Edureka ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ครอบคลุมเครื่องมือและทักษะทั้งหมดที่ บริษัท ไอทีชั้นนำของโลกต้องการ Edureka เป็นผู้นำตลาดด้านการฝึกอบรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลออนไลน์ Edureka ได้ฝึกฝนนักเรียนกว่า 30,000 คนทั่วโลกในสาขา Data Science

หลักสูตร Data Science ส่วนใหญ่ที่ฉันพบทางออนไลน์ไม่ได้มีไว้สำหรับผู้เริ่มต้นอย่างแท้จริง แต่ละหลักสูตรต้องการความเชี่ยวชาญในบางด้านหรือด้านอื่น ๆ สิ่งนี้ทำให้ยากสำหรับผู้เริ่มต้นเพราะไม่รู้ว่าจะเริ่มจากตรงไหน ที่ Edureka เราได้ออกแบบไฟล์ ซึ่งครอบคลุมข้อกำหนดเบื้องต้นเครื่องมือแนวคิดอัลกอริทึมภาษาและอื่น ๆ ทั้งหมดที่จำเป็นในการเป็น Data Scientist

วิธีการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล - Edureka

เพื่อให้แน่ใจว่าการศึกษาที่มีคุณภาพดีที่สุด Edureka จัดให้มีการประชุมนำผู้สอนแบบสดจากผู้เชี่ยวชาญระดับอุตสาหกรรมที่มีประสบการณ์มากกว่า 10 ปีในการทำงานในอุตสาหกรรม ไม่ว่าคุณจะเป็นมืออาชีพที่มีประสบการณ์ในการทำงานในอุตสาหกรรมไอทีหรือมีความปรารถนาที่จะเข้าสู่โลกของ Data Science โปรแกรม Masters ได้รับการออกแบบและพัฒนาเพื่อรองรับภูมิหลังทางวิชาชีพที่หลากหลาย

เพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับโปรแกรมที่เรานำเสนอให้ดูที่หลักสูตรของหลักสูตร:

หลักสูตร Data Scientist Masters Course - Edureka

ที่ Edureka หลักสูตร Data Science Masters ได้รับการออกแบบหลังจากการวิจัยอย่างละเอียดเกี่ยวกับคำอธิบายงานมากกว่า 5,000 รายการทั่วโลก สแต็กประกอบด้วย 12 โมดูลซึ่งจะใช้เวลาประมาณ 30 สัปดาห์ในการดำเนินการ สำหรับทุกโมดูลจะมีโครงการและในตอนท้าย

เมื่อคุณทำโมดูลงานและโครงการทั้งหมดเสร็จเรียบร้อยแล้วคุณจะได้รับ Capstone Project โครงการ capstone จะจัดหากรณีธุรกิจให้คุณ คุณจะต้องแก้ปัญหานี้โดยใช้ทักษะทั้งหมดที่คุณได้เรียนรู้ตลอดระยะเวลาของโปรแกรมหลัก โครงการนี้จะเป็นส่วนเสริมที่ยอดเยี่ยมในประวัติย่อของคุณ!

มามุ่งเน้นไปที่สิ่งที่หลักสูตรมีให้!

หลักสูตร Data Science Masters จะรวมหลักสูตรสด 5 หลักสูตรและหลักสูตรเรียนรู้ด้วยตนเอง 7 หลักสูตรเพื่อให้ครอบคลุมข้อกำหนดเบื้องต้น หลักสูตรเรียนรู้ด้วยตนเองมีดังต่อไปนี้:

1. สถิติ Python
2. R สถิติ
3. การฝึกอบรมและใบรับรองสิ่งจำเป็นของ SQL
4. การฝึกอบรมการรับรองการเขียนโปรแกรม R
5. การฝึกอบรมการรับรองการเขียนโปรแกรม Python
6. ขนาดสิ่งจำเป็น
7. MongoDB การฝึกอบรมและการรับรอง

หลักสูตร Data Scientist Masters วิชาเลือกเสรี

• หลักสูตรสดประกอบด้วยสองหลักสูตรแยกกันโดยหลักสูตรหนึ่งมี R และอีกหลักสูตรหนึ่งมี Python หลักสูตรเหล่านี้จะครอบคลุมทักษะต่างๆเช่นการสกัดข้อมูล, การทะเลาะวิวาท, การสำรวจ, การเรียนรู้ของเครื่อง ฯลฯ
• หลักสูตรสดครั้งต่อไปจะครอบคลุมแนวคิดของ Big Data Analytics โดยใช้ Apache Spark & ​​Scala ซึ่งใช้ในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์
• โพสต์สิ่งนี้คุณจะได้รู้จักกับ AI & Deep Learning ด้วย Tensorflow โมดูลนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจแนวคิดของ Deep Neural Networks ที่นี่คุณจะสร้างโปรเจ็กต์ภาคปฏิบัติสำหรับการสร้างโมเดล Deep Learning โดยใช้ Tensorflow
• โมดูลสุดท้ายจะช่วยให้คุณได้รับทักษะต่างๆเช่น Data Visualization, Dash-boarding และ Data Discovery โดยใช้ Tableau

ในตอนท้ายของหลักสูตรคุณจะได้รับใบรับรองการจบหลักสูตรซึ่งคุณสามารถอัปโหลดในโปรไฟล์ LinkedIn ของคุณได้ด้วยการคลิกปุ่ม

ประกาศนียบัตรผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Scientist - วิธีการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล - Edureka

Split ทำอะไรใน java

การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ใช่เรื่องง่ายต้องใช้ความพยายามและความทุ่มเทอย่างต่อเนื่อง อาจารย์ของเราที่ Edureka มุ่งมั่นที่จะทำให้คุณเข้าใจและเรียนรู้ หลักสูตรนี้ให้การเรียนรู้แบบโต้ตอบมากกว่า 250 ชั่วโมงและหลักสูตร 12 หลักสูตรซึ่งจะทำให้คุณก้าวไปสู่การเป็น Data Scientist ที่ประสบความสำเร็จ นอกจากนี้เรายังมีเซสชันสดที่นำโดยผู้สอนการบันทึกชั้นเรียนการเข้าถึงตลอดหลักสูตรตลอดชีวิตทีมสนับสนุนตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันที่จะช่วยคุณแก้ปัญหาทางเทคนิคคุณจะได้สัมผัสกับโครงการระดับอุตสาหกรรมและคุณจะได้รับ ใบรับรองที่ผ่านการตรวจสอบจาก Edureka

หากคุณต้องการลงทะเบียนสำหรับไฟล์ โปรดทิ้งรหัสอีเมลของคุณไว้ในส่วนความคิดเห็นแล้วเราจะติดต่อกลับพร้อมรายละเอียดหลักสูตรที่เกี่ยวข้อง