Чтобы стать специалистом по данным, требуется сочетание навыков программирования, статистики, машинного обучения, анализа данных и знаний в предметной области. Существует множество онлайн-курсов и ресурсов, которые помогут вам приобрести эти навыки. Вот некоторые настоятельно рекомендуемые навыки и курсы udemy для рассмотрения:

1. Программирование:

Программирование является фундаментальным навыком для специалистов по обработке и анализу данных. Вот некоторые языки программирования и ресурсы, которые обычно используются в области науки о данных:

Python. Python — самый популярный язык программирования для обработки данных благодаря своей универсальности, обширным библиотекам и простоте использования.

  • Основы Python: если вы новичок в программировании, начните с изучения основ Python. Могут быть полезны такие ресурсы, как курс Python от Codecademy или «Автоматизация скучных вещей с помощью Python» Эла Свейгарта.
  • NumPy и Pandas: эти библиотеки необходимы для обработки и анализа данных. Ознакомьтесь с официальной документацией и руководствами.
  • Matplotlib и Seaborn: эти библиотеки используются для визуализации данных в Python. «Руководство по науке о данных Python» Джейка ВандерПласа — отличный источник информации об этих инструментах.
  • Scikit-Learn: эта библиотека предоставляет инструменты для машинного обучения и построения моделей в Python. Документация содержит руководства и примеры для различных алгоритмов.

2. SQL (язык структурированных запросов):

SQL необходим для работы с базами данных и управления данными. Вы можете изучать SQL с помощью различных онлайн-ресурсов и руководств.

3. Машинное обучение:

Машинное обучение — это ключевой компонент науки о данных, позволяющий создавать прогностические модели и извлекать ценные сведения из данных. Вот дорожная карта для изучения машинного обучения для науки о данных:

  1. Изучите основы машинного обучения:
  • Обучение с учителем. Понимание таких понятий, как обучающие данные, метки, функции и целевые переменные.
  • Обучение без учителя: узнайте о методах кластеризации и уменьшения размерности.
  • Полуконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. Ознакомьтесь с этими передовыми методами.

2. Типы алгоритмов машинного обучения:

  • Регрессия: линейная регрессия, полиномиальная регрессия, регуляризация.
  • Классификация: Логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса, машины опорных векторов.
  • Кластеризация: K-средние, иерархическая кластеризация, DBSCAN.
  • Снижение размерности: анализ главных компонентов (PCA), t-SNE.
  • Методы ансамбля: бэггинг, бустинг, штабелирование.

3.Оценка и проверка модели:

Обучение и тестирование: разделение данных на наборы для обучения и тестирования.
Перекрестная проверка: перекрестная проверка в K-кратном порядке, стратифицированная перекрестная проверка.
Показатели оценки: точность, воспроизводимость, полнота, оценка F1, ROC -AUC.

4. Настройка гиперпараметров. Узнайте, как оптимизировать гиперпараметры для повышения производительности модели.

5. Разработка функций: Предварительная обработка: очистка данных, обработка пропущенных значений, нормализация, масштабирование.
Выбор функций: выбор соответствующих функций для повышения эффективности модели.

6. Интерпретируемость и объяснимость модели. Понимание методов интерпретации и объяснения прогнозов модели.

7. Глубокое обучение:Введение в нейронные сети: персептроны, функции активации, сети прямой связи.

  • Сверточные нейронные сети (CNN): обработка изображений.
  • Рекуррентные нейронные сети (RNN): данные последовательности.
  • Передача обучения: использование предварительно обученных моделей.
    Инструменты: TensorFlow, Keras, PyTorch.

8. Обработка естественного языка (NLP):

Основы НЛП: токенизация, стемминг, лемматизация.

  • Классификация текстов: анализ тональности, тематическое моделирование. Последовательные модели: машинный перевод, чат-боты.

9. Специализированные методы:

Анализ временных рядов: модели ARIMA, сети LSTM для данных, зависящих от времени. Обнаружение аномалий: изолированные леса, SVM одного класса.
Системы рекомендаций: совместная фильтрация, фильтрация на основе содержимого.
Реальные проекты:

10. Платформы и курсы онлайн-обучения:

Coursera: предлагает курсы машинного обучения от лучших университетов.
edX: предлагает различные курсы машинного обучения.
Fast.ai: практические курсы глубокого обучения.
Udacity: предлагает программы наностепени в области машинного обучения.

11. Книги:

«Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow», Орельен Жерон.

«Распознавание образов и машинное обучение», Кристофер М. Бишоп.
«Глубокое обучение», авторы Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенжио и Аарон Курвиль.

4. Статистика:

Статистика является важной основой для науки о данных, поскольку она помогает вам осмысливать данные, делать осмысленные выводы и принимать обоснованные решения. Вот ключевые области статистики, которые важны для специалистов по данным:

  1. Описательная статистика. Эта статистика помогает обобщать и описывать данные.
  • Показатели центральной тенденции: среднее, медиана, мода.
  • Меры дисперсии: диапазон, дисперсия, стандартное отклонение.
  • Вероятность: понимание вероятности важно для работы с неопределенностью в данных.

2. Основы вероятности: события, исходы, выборочное пространство, вероятностные правила.

  • Распределения вероятностей: нормальное распределение, биномиальное распределение, распределение Пуассона.

3. Логическая статистика. Эти методы помогают делать выводы о совокупности на основе выборки данных.

  • Проверка гипотез: нулевая и альтернативная гипотезы, p-значения, уровень значимости.
  • Доверительные интервалы: оценка параметров совокупности на основе выборочных данных.
  • Ошибки типа I и типа II: понимание последствий неправильных решений при проверке гипотез.

4. Методы отбора проб: обучение тому, как собирать и анализировать образцы из большей совокупности.

  • Простая случайная выборка, стратифицированная выборка, кластерная выборка.
  • Систематическая ошибка выборки и систематическая ошибка отсутствия ответов.

5. Корреляция и регрессия. Эти методы помогают понять отношения между переменными и делать прогнозы.

  • Коэффициент корреляции Пирсона: измеряет линейную зависимость между двумя переменными.
  • Линейная регрессия: прогнозирование зависимой переменной на основе независимых переменных.

6. Распределения вероятностей.Понимание различных распределений вероятностей имеет решающее значение для моделирования и анализа.

  • Нормальное распределение: центральная предельная теорема, z-показатели.
  • Биномиальное распределение и распределение Пуассона: используется при моделировании дискретных событий.

7. Статистические тесты. Знание того, какой тест следует применять в разных ситуациях, важно для получения значимых выводов на основе данных.

  • Стьюденты: сравнение средних значений двух групп.
    Дисперсионный анализ (дисперсионный анализ): сравнение средних значений нескольких групп.
  • Тест хи-квадрат: оценка связи между категориальными переменными.
    Байесовская статистика: подход к статистическому выводу, который включает использование предварительных знаний для обновления вероятностей.

8. Теорема Байеса: обновление вероятностей на основе новых данных.
Статистическое программное обеспечение: ознакомьтесь со статистическим программным обеспечением, таким как библиотеки R и Python (например, SciPy, StatsModels), для выполнения анализа данных и моделирования.

Дизайн эксперимента: понимание того, как планировать эксперименты, имеет решающее значение для проведения контролируемых исследований.

Некоторые рекомендуемые курсы udemy

  1. Учебный курс Python для науки о данных и машинного обучения
  2. Машинное обучение от А до Я™: ИИ, Python и R + бонус ChatGPT [2023]
  3. Статистика для науки о данных и бизнес-анализа
  4. The Ultimate MySQL Bootcamp: пройдите путь от новичка до эксперта по SQL

Я так рада, что вам понравилась моя статья! Если вы хотите узнать больше, пожалуйста, подпишитесь на меня на Medium. Спасибо за вашу поддержку!