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:
- 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:
- 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
- Учебный курс Python для науки о данных и машинного обучения
- Машинное обучение от А до Я™: ИИ, Python и R + бонус ChatGPT [2023]
- Статистика для науки о данных и бизнес-анализа
- 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!