Pierwsza część artykułu: data scientist kariera
Naucz się analizy, manipulacji i wizualizacji danych
Aby pracować z danymi w Pythonie, powinieneś nauczyć się korzystać z biblioteki pandas .
Pandas zapewnia wydajną strukturę danych (zwaną „DataFrame”), która jest odpowiednia dla danych tabelarycznych z kolumnami różnych typów, podobnie jak arkusz kalkulacyjny programu Excel lub tabela SQL. Zawiera narzędzia do odczytywania i zapisywania danych, obsługi brakujących danych, filtrowania danych, czyszczenia niechlujnych danych, łączenia zestawów danych, wizualizacji danych i wielu innych.
Naucz się uczenia maszynowego dzięki scikit-learn
W przypadku uczenia maszynowego w Pythonie powinieneś nauczyć się korzystać z biblioteki scikit-learn.
*** IT investments ***
Tworzenie „modeli uczenia maszynowego” w celu przewidywania przyszłości lub automatycznego wydobywania spostrzeżeń z danych to seksowna część nauki o danych. Scikit-learn to najpopularniejsza biblioteka do uczenia maszynowego w Pythonie i nie bez powodu:
- Zapewnia przejrzysty i spójny interfejs dla wielu różnych modeli.
- Oferuje wiele parametrów tuningowych dla każdego modelu, ale także wybiera rozsądne wartości domyślne.
- Jego dokumentacja jest wyjątkowa i pomaga zrozumieć modele oraz jak prawidłowo ich używać.
Jednak uczenie maszynowe jest nadal bardzo złożoną i szybko rozwijającą się dziedziną, a nauka scikit-learn ma stromą krzywą uczenia się.
*** Generowanie leadów ***
Kontynuuj naukę i praktykę
Oto moja najlepsza rada, jak poprawić swoje umiejętności w zakresie analizy danych: znajdź „rzecz”, która motywuje Cię do przećwiczenia tego, czego się nauczyłeś i do nauczenia się więcej, a następnie zrób to. Mogą to być projekty związane z nauką o danych osobowych, konkursy, kursy online, czytanie książek, czytanie blogów, uczestnictwo w spotkaniach lub konferencjach lub coś innego!
Twoja podróż do nauki o danych dopiero się rozpoczęła! Jest tak wiele do nauczenia się w dziedzinie nauki o danych, że opanowanie zajęłoby więcej niż całe życie. Pamiętaj tylko: nie musisz opanować wszystkiego, aby rozpocząć karierę naukową, po prostu musisz zacząć!