Seuraava artikkeli auttaa sinua: Kuinka oppia tietotieteitä älykkäästi
Datatieteen vaikutus nykymaailmaan saattaa olla yksi parhaiten varjeltuista salaisuuksista ihmisille, jotka eivät ole tekniikan alalla. Sitä on kutsuttu “yhdeksi 2000-luvun parhaista työpaikoista”, “vuosikymmenen kuumimmaksi työksi” ja “tekniikan nopeimmin kasvavaksi alaksi”.
US Bureau of Labor Statisticsin mukaan datatieteen taitojen odotetaan lisäävän työpaikkoja 27,9 % vuoteen 2026 mennessä. Tämä osoittaa datatieteen asiantuntemuksen tärkeyden tulevina vuosina. LinkedInissä on nykyään tarjolla 2 59 188 datatieteen työpaikkaa ympäri maailmaa. Tietojen tutkijoilla on epäilemättä suuri kysyntä.
Data Science Training tai Data Science -sertifiointi on tärkeä osa jokaista alaa tuotetun valtavan tietomäärän ansiosta. Se on nyt yksi alan kiihkeimmin keskusteltuja aiheita. Sen suosio on kasvanut ajan myötä, ja yritykset ovat alkaneet käyttää datatieteen työkaluja laajentaakseen toimintaansa ja parantaakseen asiakastyytyväisyyttä.
Aloittaaksesi uran datatieteessä sinun on ymmärrettävä, mitä datatiede on, mitä taitoja vaaditaan, kuinka datatieteitä oppii älykkäästi ja mitkä datatieteen kurssit ovat parhaita.
Mitä datatiede on?
Datatiede on tutkimus, joka tutkii uusien menetelmien ja tekniikoiden ymmärtämistä, tulkitsemista ja soveltamista hyödyllisen datan kokoamiseen ja menettelytapojen kehittämiseen suurten liiketoimintapäätösten tekemiseen.
Maallikon termein datatiede on monitieteinen tieteenala, joka käyttää tieteellisiä menetelmiä, menetelmiä, algoritmeja ja kehyksiä kerätäkseen tietoa ja johtopäätöksiä strukturoidusta ja jäsentämättömästä tiedosta. Se myös käyttää samaa menettelyä soveltaakseen kokemusta ja käyttökelpoista dataa useilla eri sovellusalueilla.
Parhaan datatieteen laitoksen löytäminen auttaa sinua ymmärtämään, kuinka käsitellä suuria tietomääriä ja käyttää huippuluokan menetelmiä ja strategioita piilotettujen trendien löytämiseen, arvokkaan datan poimimiseen ja liiketoimintapäätösten tekemiseen. Ennakoivien mallien rakentamiseen datatiede käyttää myös kehittyneitä koneoppimisalgoritmeja.
Fundamental Data Science Skill Set
- Ohjelmointikieli – Python tai R
- SQL-sarjan kirjoittaminen
- Tilastotiedot ja tekniikat
- Perus koneoppimista
- Tietojen visualisointi
- Yritysstrategia
Miksi oppia datatieteitä?
Nopean teknologisen kehityksen seurauksena syntyy päivittäin suuri määrä dataa, erityisesti sellaisilla aloilla kuin mobiilimainokset, sosiaalinen media ja verkkosivustojen personointi. Pelkän datamäärän vuoksi yritykset ovat joutuneet ymmärtämään dataa ja sopeutumaan uuteen ympäristöön tai joutumaan jäämään jälkeen markkinoista.
Sekä julkiset että yksityiset laitokset ovat tunnustaneet datatieteen sisällyttämisen tärkeyden toimintaansa. Tämä on lisännyt valtavasti datatieteilijöiden kysyntää kaikkialla maailmassa.
Indeedin tekemän uuden raportin mukaan datatieteilijöiden työlistaukset olivat lisääntyneet 29 prosenttia vuoden 2019 tammikuuhun mennessä. Työpaikkailmoitusten määrä on kasvanut 344 prosenttia vuodesta 2013 lähtien. Datatiede on uusin katalysaattori, joka edistää monenlaisia toimialojen ja yritysten eteenpäin.
Jos katsot tarkkaan, huomaat, että olet jo käyttänyt datatieteitä jollain tavalla. Työmarkkinoiden tarkka tarkastelu paljastaa kuitenkin datatieteilijöiden niukkuuden. Näillä työmarkkinoilla kysynnän ja tarjonnan välinen taitoero on valtava.
Tekijät näkevät sen win-win-tilanteena, koska he voivat silti kehittää taitojaan ja ottaa teknologisen harppauksen hyödyntääkseen tämän uuden mahdollisuuden. Datatieteen oppiminen ja kriittisten työkalujen ja tekniikoiden tunnistaminen muuttaa pelin niille, jotka etsivät laadukkaita työpaikkoja, ja samalla tuovat esille heidän näkyvyytensä ja uskottavuutensa. Siten nykyisten teknologioiden hyödyntämiseksi parhaalla mahdollisella tavalla maailma tarvitsee enemmän datatieteilijöitä.
Kuinka oppia tietotiedettä älykkäästi?
Joten, miten saat parhaan kurssin datatieteen oppimiseen verkossa, ja mistä aloitat datatieteen koulutuksesi? Alkaen lineaarisesta algebrasta tai tilastoista, vastaus tähän kysymykseen koostuu yleensä pitkästä luettelosta luettavista luokista ja kirjoista. Näin voit aloittaa, jotta se olisi yksinkertaista ja älykkäämpää keskivertoopiskelijalle.
Datatieteen oppimiseksi sinun on ensin arvioitava itsesi ja määritettävä, mitä taitoja sinulla on oltava, kuten ohjelmointikielet, data-analyysi, tilastot, laskenta, visualisointi, lineaarinen algebra, koneoppiminen ja paljon muuta.
Edistynyt matematiikka, syvä oppimisen hallinta ja monet muut edellä mainitut taidot eivät ole aluksi välttämättömiä. Tarvitset ohjelmointikielen tuntemuksen ja kyvyn käsitellä tietoja kyseisellä kielellä.
Vaikka datatieteessä menestyminen edellyttää sujuvaa matematiikan taitoa, alkuun pääseminen edellyttää yksinkertaista matematiikan ymmärtämistä. Muut yllä mainitut edistyneet taidot voivat jonain päivänä auttaa sinua ratkaisemaan monimutkaisia datatieteen ongelmia.
Kun olet perehtynyt vaatimuksiin, sinulla on oltava itsearviointi siitä, mitä tiedät ja mitä et.
-
Opi ohjelmointikieli
Tietotieteelle Python ja R ovat molemmat käyttökelpoisia valintoja ohjelmointikielissä. Vaikka R on suositumpi korkeakouluissa ja Python teollisuudessa, molemmilla kielillä on suuri määrä datatieteitä tukevia paketteja.
Aloitaksesi sinun ei tarvitse opetella sekä Pythonia että R:tä. Sen sijaan opiskele yhtä kieltä ja ymmärrä sen perusteet.
-
Opi tietojen analysointia, manipulointia ja visualisointia
Voit oppia käyttämään pandan kirjastoa, jos haluat käsitellä tietoja Pythonissa. Pandailla on tehokas tietorakenne nimeltä “DataFrame”, jota voidaan käyttää taulukkotietojen tallentamiseen erityyppisiin sarakkeisiin, aivan kuten Excel-laskentataulukkoon tai SQL-taulukkoon.
Siinä on työkaluja tietojen lukemiseen ja kirjoittamiseen, puuttuvien tietojen käsittelemiseen, tietojen suodattamiseen, sotkuisten tietojen puhdistamiseen, tietokantojen yhdistämiseen, tietojen visualisointiin ja paljon muuta. Lyhyesti sanottuna pandan oppiminen voi parantaa huomattavasti tietojenkäsittelyn suorituskykyä.
Koneoppiminen on vaikea ala hallita. Se on tietojenkäsittelyn muoto, joka automatisoi analyyttisten mallien kehittämisen. Se on tekoälyn osajoukko, joka keskittyy ajatukseen, että järjestelmien pitäisi oppia tiedoista, tunnistaa malleja ja tehdä päätöksiä ilman, että ihminen osallistuu vain vähän tai ei ollenkaan.
Koneoppiminen on merkittävä askel eteenpäin tietotekniikassa, tilastoissa ja muissa nousevissa teollisissa sovelluksissa. Suunnittelemalla luotettavia ja tehokkaita algoritmeja ja tietopohjaisia malleja reaaliaikaista tietojenkäsittelyä varten koneoppiminen voi tuottaa tarkkoja tuloksia ja analyyseja.
Scikit-learn on koneoppimisen yleisimmin käytetty kirjasto. Datatieteen houkutteleva puoli on “koneoppimismallien” luominen tulevaisuuden ennustamiseksi tai tietojen automaattiseksi johtamiseksi. Sinun on opittava käyttämään Pythonin sci-kit-learn-kirjastoa koneoppimisen suorittamiseen.
-
Harjoittele, kunnes opit
Datatieteen maailman hallitseminen vaatii paljon harjoittelua. Sinun on käytettävä kohtuullisen paljon aikaa ohjelmointiin tai muihin datatieteen projekteihin. Sinun täytyy pitää tämä tieto koskemattomana itsessäsi. Internetissä on paljon ilmaisia resursseja; saada parhaat hyödyt irti näistä resursseista. Jatka oppimista.
Bottom Line
Data kuluttaa planeettaamme nopeammin kuin uskotkaan, ja datatieteestä tulee epäilemättä yksi kriittisimmistä asioista yrityksille ja teollisuudenaloille lähitulevaisuudessa.
Tämä on avannut datatieteilijöille joukon mahdollisuuksia sekä tuottoisen urapolun. Tämä on täydellinen aika jatkaa uraa datatieteen parissa. Hanki työkalut ja sertifikaatit, joita tarvitset menestyäksesi huippuluokan datatieteen ohjelman avulla verkossa heti.
Datatiede on ala, jolla on korkea oppimiskäyrä. Datatieteilijöiden tulee osata sujuvasti erilaisia ohjelmointikieliä ja tilastolaskutoimituksia sekä heillä on oltava erinomaiset ihmissuhde- ja viestintätaidot.
Harkitse sitä karkeana joukkona toimenpiteitä, kun aloitat datatieteen etsintäsi. Tulet huomaamaan, että jos teet jonkin artikkelissa mainituista asioista oikein, hankit datatieteen taitoja itse. Oppimisprosessin aikana voit tarkistaa, miten ala toimii, mitä tehtäviä on tarjolla, kuinka työntekijät palkkaavat ja niin edelleen. Sinun täytyy vain olla johdonmukainen oppimisessa ja rakastaa dataa menestyäksesi tällä alalla.
