Wstęp

Data science to szybko rozwijająca się dziedzina, która stała się niezbędna dla przedsiębiorstw i organizacji każdej wielkości. Jest to proces wydobywania spostrzeżeń i wiedzy z danych przy użyciu technik statystycznych i obliczeniowych. Dziedzina ta obejmuje szeroki zakres technik, w tym uczenie maszynowe, wizualizację danych i eksplorację danych.

Jeśli jesteś nowy w dziedzinie nauki o danych i chcesz dowiedzieć się, jak zacząć od podstaw, ten przewodnik dostarczy Ci narzędzi, zasobów i wskazówek, których potrzebujesz, aby zostać naukowcem zajmującym się danymi.

Poznaj podstawy statystyki i matematyki

Nauka o danych jest zbudowana na fundamencie koncepcji statystycznych i matematycznych. Aby odnieść sukces w tej dziedzinie, trzeba dobrze zrozumieć te pojęcia. Zacznij od nauki podstaw statystyki i prawdopodobieństwa, w tym średniej, mediany, trybu i odchylenia standardowego. Następnie przejdź do rachunku, algebry liniowej i optymalizacji.

Naucz się języka programowania

Data science to dziedzina, która w dużej mierze opiera się na programowaniu, dlatego niezbędne jest posiadanie silnych podstaw w co najmniej jednym języku programowania. Python i R to najpopularniejsze języki do nauki o danych, ale możesz też używać innych języków, takich jak Java, C++ czy SQL.

Poznaj podstawy wizualizacji danych

Wizualizacja danych jest istotną częścią nauki o danych, dlatego też konieczne jest dobre zrozumienie, jak wizualizować dane. Zacznij od nauki podstaw wizualizacji danych przy użyciu narzędzi takich jak matplotlib i seaborn w Pythonie lub ggplot w R.

Poznaj podstawy uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe jest podgrupą sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom uczenie się na podstawie danych bez konieczności ich wyraźnego programowania. Zacznij od poznania podstaw uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, w tym algorytmów uczenia nadzorowanego, takich jak regresja liniowa i logistyczna oraz algorytmów uczenia nienadzorowanego, takich jak grupowanie k-średnich.

Ćwiczenie na rzeczywistych zbiorach danych

Kiedy już nauczysz się podstaw nauki o danych, ważne jest, aby ćwiczyć z prawdziwymi zbiorami danych. Kaggle jest doskonałą platformą, która zapewnia szeroki zakres zestawów danych i wyzwań, nad którymi można pracować.

Zdobądź certyfikat

Certyfikacja może pomóc Ci wyróżnić się na rynku pracy i zademonstrować swoją wiedzę z zakresu nauki o danych potencjalnym pracodawcom. Istnieje kilka programów certyfikacyjnych z zakresu nauki o danych dostępnych online, takich jak te oferowane przez Coursera, edX i DataCamp.

Dołącz do społeczności

Dołączenie do społeczności naukowców zajmujących się danymi może pomóc Ci uczyć się od innych i być na bieżąco z najnowszymi trendami i rozwojem w tej dziedzinie. Istnieje kilka społeczności internetowych, takich jak Data Science Central, KDnuggets i Kaggle, gdzie możesz połączyć się z innymi naukowcami zajmującymi się danymi.

Podsumowując, uczenie się nauki o danych od podstaw wymaga czasu i wysiłku, ale jest to satysfakcjonujący proces, który może prowadzić do kariery w ekscytującej i poszukiwanej dziedzinie. Podążając za krokami przedstawionymi w tym przewodniku, możesz zdobyć wiedzę i umiejętności potrzebne do zostania naukowcem ds. danych.

Zapisz się już dziś i rozpocznij drogę do zostania naukowcem danych dzięki interaktywnym ćwiczeniom, w których możesz natychmiast przećwiczyć to, czego się nauczyłeś.