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- Nessun bug, nessuno stress: la tua guida passo passo alla creazione di software che ti cambia la vita senza distruggere la tua vita
- Conclusione
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La scienza dei dati è uno dei settori più caldi della tecnologia, ma come si può entrare nel campo? Ecco alcuni concetti fondamentali che puoi imparare da solo.
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La scienza dei dati è una disciplina complessa che identifica informazioni significative tratte da enormi quantità di dati strutturati e non strutturati. Probabilmente la parte più difficile di questo campo di conoscenza è imparare a dare un senso a tutti questi dati e trasformare questa immensa quantità di informazioni sparse in approfondimenti significativi e fruibili. Un analista di dati competente sa individuare quei modelli che consentono alle organizzazioni di elaborare strategie efficaci, trovare nuove opportunità e migliorare i loro sforzi di marketing.
Un lavoro nella scienza dei dati è uno dei più ben pagati disponibili e gli scienziati dei dati sono sempre ricercati anche dalla più grande azienda. È davvero possibile insegnare a te stesso la scienza dei dati? Puoi passare dalle competenze informatiche di base a diventare un analista esperto? La risposta è sì, purché tu scelga i corsi giusti e li segua con la dovuta diligenza. Qui ti presenteremo una carrellata dei più importanti concetti di data science che devi imparare a diventare un data scientist autodidatta, che puoi imparare comodamente da casa tua. Puoi seguire tutti questi corsi tramite Coursera per meno di $ 100 ciascuno. (Per saperne di più su ciò che fa uno scienziato di dati, vedi Ruolo di lavoro: scienziato di dati.)
Chiari e semplici, le prime cose prima. Non puoi diventare un data scientist a meno che tu non capisca cosa sia veramente la data science e un corso introduttivo che ti fornisce una panoramica di questa disciplina è il primo passo che dovresti fare. I concetti chiave includono perché e come la scienza dei dati è così importante per le aziende e come può essere applicata. Devi essere in grado di capire cos'è l'analisi di regressione e come funziona il processo di mining di un set di dati, nonché quali strumenti e algoritmi utilizzerai quotidianamente per padroneggiare questa disciplina.
I corsi migliori sono quelli che si concentrano anche sulla metodologia, quindi puoi essere sicuro che i dati che raccoglierai verranno utilizzati per la risoluzione pratica dei problemi in modo pertinente. Le basi dovrebbero includere la comprensione di come manipolarlo correttamente al fine di affrontare i problemi più comuni e come dare un senso al feedback dopo che un modello è stato costruito e distribuito.
Un corso introduttivo che ti insegna le statistiche per applicazione è il posto migliore per iniziare l'apprendimento della scienza dei dati e la programmazione Python rappresenta l'abilità più elementare richiesta per comprendere questo campo. Prima di lavorare con i dati, è necessario capire come estrarli nella sua forma più grezza e Python rappresenta lo strumento più semplice per manipolarli e perfezionarli.
I primi corsi che devi seguire dovrebbero insegnarti i fondamenti dell'ambiente di programmazione Python necessari per dare un senso ai file CSV e orientarti attraverso strutture di dati complesse. I concetti chiave includono la comprensione dei test t, il campionamento e le distribuzioni, come interrogare una struttura Pandas DataFrame e come estrarre, pulire ed elaborare i dati tabulari.
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Non puoi migliorare le tue capacità di programmazione quando a nessuno importa della qualità del software.
La stragrande maggioranza dei dati viene estratta da database e almeno una parte di essi esiste in una forma strutturata. SQL è l'acronimo di "Structured Query Language" ed è il linguaggio più potente per "parlare" con i database al fine di comprenderli, esplorare ogni angolo ed estrazione ed estrarre tutti i dati significativi necessari per il problema in questione. Saper lavorare con SQL, creare istanze di database nel cloud, eseguire query SQL e accedere a database e set di dati del mondo reale dai notebook Jupyter è un set di competenze indispensabili per qualsiasi scienziato di dati.
Un certo grado di conoscenza delle statistiche è una necessità nella scienza dei dati. Sebbene la statistica sia un campo molto ampio, un analista di dati richiede una comprensione di almeno alcuni concetti di statistica e teoria della probabilità per fornire approfondimenti pratici a imprese e organizzazioni. (Per ulteriori informazioni sulla scienza dei dati, consultare 12 Suggerimenti chiave per l'apprendimento della scienza dei dati.)
Devi combinare la teoria con la pratica imparando concetti fondamentali come distribuzione, verifica delle ipotesi e regressione, nonché la teoria della probabilità bayesiana fondamentale. La maggior parte dei moduli di apprendimento automatico sono, infatti, basati su modelli di probabilità bayesiani. L'approccio bayesiano è intuitivo che passa dalla probabilità all'analisi dei dati e consente una migliore contabilità dell'incertezza e fornisce dichiarazioni attuabili di ipotesi che possono essere utilizzate nella pratica.
Per padroneggiare la scienza dei dati è necessario imparare a risolvere vari problemi computazionali con tecniche algoritmiche. Gli algoritmi vengono utilizzati per manipolare i dati attraverso strutture dati efficienti. È necessario imparare come implementare queste strutture in diversi linguaggi di programmazione, cosa aspettarsi da esse e come suddividere grossi problemi in pezzi più granulari. Esistono molte strategie da apprendere per progettare un algoritmo efficiente, ad esempio come mantenere un albero binario in equilibrio, come ridimensionare un array dinamico e come risolvere i problemi in modo ricorsivo.
L'apprendimento automatico è la scienza che consente ai computer di agire al di fuori dei confini degli script che sono programmati per l'esecuzione. È una scienza pervasiva che ha molte applicazioni nel mondo reale e il data mining è una di queste. Ma per avvicinarti all'apprendimento automatico devi possedere tutte le abilità sopra menzionate. Gli algoritmi di apprendimento automatico devono essere programmati con Python e gli approcci statistici sono i più efficaci per "insegnare" a una macchina come diventare più intelligenti.
L'intero campo dell'apprendimento automatico è estremamente vasto e comprende vari argomenti secondari come l'apprendimento supervisionato e non supervisionato, la valutazione dei modelli e l'apprendimento profondo. Sebbene non sia necessario immergersi in profondità come imparare a programmare le reti neurali più avanzate, più si conoscono le numerose applicazioni dell'apprendimento automatico nella scienza dei dati, meglio è.
Conclusione
Non importa se sei uno studente universitario alla ricerca di nuovi modi per ampliare i tuoi orizzonti o se un professionista che desidera migliorare il proprio curriculum. Imparare questi concetti chiave di scienza dei dati è tutto ciò che serve per darti un vantaggio competitivo nel settore.