如何學習數據科學?


根據IBM的預測,對數據科學領域專業人員的需求將上升,到2020年,該領域將創造700,000多個新職位空缺。

什麼是數據科學?
如今,“數據科學”一詞非常流行並且經常使用。 但是,您知道這意味著什麼嗎? 您知道它如何以各種方式幫助組織嗎? 如果答案是“否”,那麼讓我們先了解什麼是數據科學。

數據科學涉及無數工具,技術,算法,深度學習和機器學習原理等。 此外,數學,統計和概率也是該領域中包含的一些更重要的模塊和概念。 其主要目的是在公司定期接收的原始數據中找到可用的隱藏趨勢和模式。

觀看有關面向初學者的數據科學的YouTube教程:

您可能想知道,數據科學與統計學家的工作有什麼區別? 為了闡明這一點,您需要了解解釋數據和預測數據之間的區別。 數據分析師和統計學家主要負責了解過去的數據,而數據科學家則對數據進行分析以做出未來的預測。 但是,您稍後將在此博客中詳細了解此內容。

因此,數據科學的主要用途是藉助機器學習,說明性分析和預測性偶然分析來做出預測和決策。

這是數據科學完整過程的摘要圖像:

Data Science Process

到目前為止,您已經閱讀並簡要了解了什麼是數據科學。但是,此博客的主要目的是通知您如何學習精通它。因此,讓我們閱讀一下如何成為一名數據科學家。

如何成為數據科學家?
你們中的大多數人都必須讀過有關南希·德魯(Nancy Drew)的書,而對於那些還沒有讀過的人,她是一個虛構的人物,可以解開謎團。類似於她分析信息以找到結論和解決犯罪的方式一樣,數據科學專業人員也處理數據。他們分析業務數據,提取有價值的信息,在其中找到模式,然後使用該信息預測未來數據並優化業務。

通過我們免費的數據科學面試問題和專家列出的答案,準備在職業中脫穎而出。

點擊
數據科學面試問答

現在,讓我們繼續閱讀有關成為數據科學家所需的技能。這將使您了解如何從零開始在線學習數據科學並成為該領域的專家。

數據科學技能
數據科學的過程涉及借助各種算法,工具,技術和機器學習的基礎知識,從業務數據中提取有價值的見解。以下是學習數據科學並成為數據科學家的技能和步驟:

了解數據科學的統計信息
了解Python,R,Java或任何其他編程語言
掌握ETL(提取,轉換和加載)過程的知識
了解數據的探索,處理和可視化
獲得機器學習工具和算法的經驗
了解深度學習概念
獲得有關大數據各種框架的知識
從哪裡獲得這些技能?從哪裡學習數據科學?您可能想知道很多這樣的事情。獲得這些技能和學習數據科學的最簡單,最直接的方法就是為自己註冊Intellipaat最好的數據科學課程之一。通過幫助您學習數據科學的基礎知識和高級概念,這些課程將使您對這一領域有清晰的了解。

沒有學習數據科學和學習任何這些課程的前提條件。如果您對數學等學科表現出濃厚的興趣,並希望在數據科學領域有所建樹,那麼您可以參加本課程。

您已經了解了什麼是數據科學以及如何開始學習數據科學以在其中發展職業。現在,讓我們集中討論誰可以註冊此課程。

誰可以學習數據科學?
任何希望學習機器學習算法和數據科學以從事數據科學家職業的人都可以輕鬆註冊這些最佳課程之一,並學習數據科學。但是,那些絕對應該學習數據科學並提高其技能的人包括:

統計員
信息架構師
大數據分析師
商業智能分析師
開發人員和程序員
現在,您已經了解了數據科學以及如何學習它。您還遇到了成為數據科學專業人員所需的技能。此外,您還了解了有資格學習數據科學的個人。

現在,您將了解該領域的各種工作機會。

數據科學工作
數據科學領域是當今最受歡迎和要求最高的職業機會之一。

根據LinkedIn,僅在美國就有超過15,000個數據科學家職位。

這是一張圖像,描述了數據科學家多年來的增長機會:

主要組織當前正在招聘的一些流行的數據科學工作簡介包括:

數據科學家
業務分析師
數據分析師
產品分析師
分析顧問
數據科學工程師
機器學習工程師

尋找數據科學職業? 然後從數據科學家在線課程中學習這些知識,以在數據科學領域脫穎而出。

您已掌握Data Science提供的眾多工作機會。 現在,讓我們了解這些專業人員的工作以及他們對組織的責任。

數據科學家做什麼?
數據科學家在公司中的主要作用是檢查需要回答的問題,並對可以從中收集所需信息的位置有一個想法。 他們具有分析能力,以及清理,挖掘數據並將其呈現給組織的能力。 因此,企業需要數據科學家來存儲,分析和管理大塊結構化,半結構化和非結構化數據。 另外,了解數據科學的範圍並成為數據科學家。

該博客為您概述了數據科學入門。 在這裡,您已經詳細了解了什麼是數據科學以及如何在Intellipaat的數據科學課程的幫助下學習它。 此外,您還了解了該領域提供的各種工作機會,以及這些專業人員在其組織中的職責。

從我們的博客學習數據科學了解更多信息


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