Свеобухватан водич о томе како научити науку о подацима

Како научити науку о подацима:

Пре пар месеци сам прегледавао Интернет, тражио . Желео сам да научим науку о подацима и схватио сам да на интернету има обиље садржаја, али нисам имао појма о томе како научити науку о подацима, одакле започети, које алате морам савладати итд. глава и зато сам одлучио да пишем о томе.

Моја знатижеља за науком о подацима започела је када сам случајно налетјела на чланак који је испричао причу о томе како су научници података из компаније Таргет проучавали обрасце куповине својих муштерија како би предвидели да ли су трудне. Ово ме је фасцинирало јер нисам имао појма да је Дата Сциенце способна да предвиди тако нешто. Била сам збуњена и знала сам да морам научити више. Тако је започело моје путовање.

Вештине научника података - Како научити науку података - Едурека

Пре него што наставим даље и досадим вам теорију, ево листе забавних чињеница о науци о подацима:

• У 2015. години око 65% научника за податке било је задовољно својим послом, овај број је порастао на 88% до краја 2018. године.
• Харвард Бусинесс Ревиев назвао је Дата Сциенце најтоплијим послом 21. века. Не може се чути ништа осим похвала о томе како Дата Сциенце црпи корисне увиде за раст предузећа.
• Процењује се да ће број послова Дата Сциенце порасти на 364 000 до 2020.
• До краја 2018. недостајаће 190.000 квалификованих научника за обраду података.
• Предузећа која се баве науком о подацима видеће 430 милијарди долара користи од продуктивности у поређењу са онима која не примењују анализу података.

Доста са забавним чињеницама, разговарајмо о вештинама потребним да бисте постали научник података. Када сам сео да истражујем сет вештина Дата Сциентист-а, прошао сам неколико описа послова на платформама попут Глассдоор-а и заиста да бих проверио шта тачно компаније највишег нивоа траже у Дата Сциентист-у.

Погледајмо опис посла научника за податке у Деллу:

Опис посла - Како научити науку о подацима - Едурека

Горњи Опис посла даје детаљно разумевање шта тачно компаније очекују од Дата Сциентист-а. Да бих вам олакшао, набројао сам кључне преносе из описа посла у одељку испод.

Дата Сциентист - потребне вештине

За мене је Дата Сциентист много попут Схерлоцка Холмеса. Баш попут тога како Схерлоцк Холмес решава мистерије убистава, Дата Сциентист решава тајне података, као што су откривање корисних увида, издвајање значајних података итд. Како би развио посао.

Ево дефиниције науке о подацима:

Наука о подацима - Како научити науку о подацима - Едурека

Ако желите да сазнате више о науци о подацима, можете да прођете кроз следеће постове на блогу:

1. Шта је наука о подацима? Водич за почетнике за науку података
2. Водич за науку о подацима - научите науку о подацима од нуле!

Кренимо даље и разговарајмо о скупу вештина научника за податке. Ево списка вештина које већина индустрија тражи у Дата Сциентист-у:

• Статистика
• Барем један програмски језик - Р / Питхон
• Издвајање, трансформација и учитавање података
• Уређивање података и истраживање података
• Алгоритми машинског учења
• Напредно машинско учење (дубоко учење)
• Оквири за обраду великих података
• Визуализација података

Ако желите да прочитате више о вештинама научника за податке, погледајте Блог.

Едурека такође има неколико блогова на разним , обавезно им прочитајте:

Сада се фокусирајмо на нашу тему расправе, како научити науку о подацима?

Како постати научник података?

Када сам започео своје истраживање науке о подацима, открио сам да је већина бесплатног садржаја који сам прочитао фокусиран само на теоријске аспекте науке о подацима. Да би правилно разумео науку о подацима, мора се практично разумети како наука података користи алгоритме машинског учења за добијање увида из података.

Због тога увек морате одабрати добро структурирани курс науке података који пружа детаљно разумевање концепата, заједно са пројектима, скуповима података и задацима заснованим на стварним проблемима.

породица касандра колона вс табела

Тхе дизајниран у Едуреки прати практични приступ током трајања курса пружајући низ задатака и пројеката на крају сваког модула за тестирање ваших вештина.

Хајде да разумемо како у Едуреки вас може поставити на пут да постанете успешан научник података.

Мастер програм научника података на Едуреки

Мастер програм науке о подацима у компанији Едурека осмишљен је на такав начин да покрива све алате и вештине које захтевају врхунске ИТ компаније на свету. Едурека је лидер на тржишту обуке о науци података на мрежи. Едурека је обучила преко 30.000 ученика широм света у пољу науке о подацима.

Већина курсева Дата Сциенце које сам пронашао на мрежи нису били намењени апсолутним почетницима. Сваки курс је захтевао стручност у некој или другој области. Ово отежава почетницима, јер не знају одакле да почну. У Едуреки смо дизајнирали који покрива све предуслове, алате, концепте, алгоритме, језике итд., потребне да бисте постали научник података.

Како научити науку о подацима - Едурека

Да би се осигурало најквалитетније образовање, Едурека пружа стручне сесије које воде стручњаци на нивоу индустрије и имају преко 10 година искуства у индустрији. Без обзира да ли сте искусни професионалац који ради у ИТ индустрији или желите да уђете у свет науке о подацима, Мастерс програм је дизајниран и развијен да прилагоди различито професионално порекло.

Да бисте боље разумели програм који ми нудимо, погледајте наставни план и програм:

Наставни план и програм мастер студија научника података - Едурека

У Едуреки је курс Дата Сциенце Мастерс осмишљен након опсежног истраживања о 5000+ описа послова широм света. Склоп укључује 12 модула којима ће требати приближно 30 недеља. За сваки модул постоји пројекат и на крају.

Када завршите све модуле, задатке и пројекте, добићете Цапстоне пројекат. Главни пројекат пружиће вам пословни случај. Ово ћете морати да решите применом свих вештина које сте научили током трајања мастер програма. Овај пројекат ће бити изврстан додатак вашој биографији!

Усредсредимо се на оно што курс нуди!

Мастер програм за науку о подацима обухватиће 5 курсева уживо и 7 курсева са самосталним темпом како би се покрили предуслови. Самоходни курсеви укључују следеће:

1. Питхон Статистицс
2. Р Статистика
3. СКЛ Ессентиалс Обука и сертификат
4. Р Обука за сертификацију програмирања
5. Обука за сертификацију Питхон програмирања
6. Основна скала
7. МонгоДБ обука и сертификација

Дата Сциентист Мастер курс Бесплатни изборни предмети

• Курсеви уживо укључују два одвојена курса, један са Р, а други са Питхоном. Ови курсеви покриваће вештине као што су издвајање података, препирке, истраживање, машинско учење итд.
• Следећи курс уживо покриваће концепте аналитике великих података коришћењем Апацхе Спарк & Сцала, који се користе за обраду великих података у скоро реалном времену.
• Пошаљите ово, упознаћете се са АИ и дубоким учењем уз Тенсорфлов. Овај модул ће вам помоћи да разумете концепте дубоких неуронских мрежа. Овде ћете изградити практичне пројекте за стварање модела дубоког учења помоћу Тенсорфлов-а.
• Последњи модул ће вам помоћи да стекнете вештине као што су Визуализација података, Укрцавање на таблу и Откривање података помоћу Таблеау-а.

На крају курса добићете сертификат о завршеном факултету који кликом на дугме можете да учитате на свој ЛинкедИн профил.

Мастер сертификат научника података - Како научити науку о подацима - Едурека

Постати научник података није лако, потребан је непрекидан напор и посвећеност. Наши инструктори у Едуреки су смешно посвећени томе да вас разумеју и науче. Овај курс пружа 250+ сати интерактивног учења и 12 курсева који ће вас поставити на пут да постанете успешан научник података. Даље, пружамо сесије уживо под водством инструктора, снимке предавања, доживотни приступ целом курсу, доступан тим за подршку који ради непрекидно и непрекидно, који ће вам помоћи у било којим техничким проблемима, бићете изложени пројектима на индустријском нивоу и добићете оверена потврда од Едуреке.

Ако желите да се пријавите за наш , оставите свој ИД е-поште у одељку за коментаре и јавићемо вам се са релевантним детаљима курса.