Dieser Beitrag wurde im Rahmen der . veröffentlicht Data Science Blogathon.
Als ich anfing, dieses Thema zu erforschen, Ich habe das Geheimnis hinter diesem magischen Phänomen gelüftet; es war nichts anderes als Data Science und maschinelles Lernen. Ich fand es ziemlich überraschend, wie die Automaten ähnliche Produkte empfehlen, basierend auf Käufen von verschiedenen Kunden, die ähnliche Beiträge zusammen hätten kaufen können. E-Commerce-Unternehmen konzentrieren sich hauptsächlich auf ein Empfehlungssystem, das es ihnen ermöglicht, dem Benutzer basierend auf früheren Suchen und Käufen anderer Benutzer ähnliche Produkte vorzuschlagen..
Obwohl ich mich entschieden hatte, in den Bereich der Datenanalyse und Data Science einzusteigen und mich beruflich zu ändern, bin mir immer noch nicht sicher wie es geht. Es gab damals viele Kurse, die online verfügbar waren, was die Reise für mich noch verwirrender machte. Ich habe eine Fülle von Materialien und Büchern online abonniert, und sechs Monate später war ich auf dem Weg zur Datenwissenschaft immer noch nicht weitergekommen..
Wie ich, Ich bin mir sicher, es gibt viele Leute, die sich darauf freuen, ihre Karriere in der Datenwissenschaft zu beginnen. Auch so, aufgrund ihrer beruflichen Verpflichtungen, persönliche Beziehungen und nicht-technischer Hintergrund, sie müssen zurücktreten, wenn sie in einem Jahr keinen Erfolg haben. Obwohl dies ein sehr häufiges Phänomen ist, es muss nicht so sein, wenn du Data Scientist werden willst, egal was es braucht. Ich habe es auf die harte Tour gelernt, aber zuletzt, habe einige großartige Möglichkeiten entdeckt, um meine Reise in die Datenwissenschaft zu starten. Dann, Lasst uns beginnen “.
Eine Programmiersprache beherrschen:
- Lernen Sie die Grundlagen von Python: wenn du es selbst lernst, Beginnen Sie mit dem Erlernen der Grundlagen von Python. Machen Sie sich mit dem Codieren in einer bestimmten IDE wie Jupyter oder Pycharm vertraut. Beide sind auf ihre Art gut.
- Lernen und üben Sie Python-Projekte und lösen Sie Probleme mit den erlernten Konzepten. Sie können damit beginnen, ein Projekt zu erstellen, das Ihre täglichen Ausgabengewohnheiten von Plattformen wie Amazon analysiert, Großer Korb, etc.
- Öffnen Sie Web Scraping mit Python: Es ist unbedingt erforderlich, Web Scraping zu lernen, da es Ihnen hilft, Daten zu sammeln und zu Ihrem eigenen Vorteil zu analysieren. Ich arbeitete an einem kanadischen Projekt, bei dem ich die Details von Elektrikern aus der Region Toronto herauskratzen musste, Daher habe ich Web-Scraping verwendet, um die Daten von einer Site namens kijiji.ca zu kratzen. Es war sehr interessant, all die zuverlässigen Daten zu extrahieren und später nach den Anforderungen meines Unternehmens zu arbeiten.
Lernen Sie Statistik- und Data-Science-Algorithmen:
Sie müssen mit den Statistiken vertraut sein, da Statistiken implementiert werden, um geschäftliche Probleme im täglichen Leben zu lösen. Außerdem sollten Sie sich mit Data-Science-Algorithmen vertraut machen., da sie nützlich sind. Zur selben Zeit, Lösen Sie jedes Geschäftsproblem oder implementieren Sie seine Verwendung in einem beliebigen Projekt auf der Grundlage von Data Science.
Sie sollten auch den Unterschied zwischen Klassifizierungsproblemen besser verstehen., Regression und Gruppierung, da man damit separat ein Data-Science-Modell erstellen kann. Abhängig von der Art des Problems, auf das Sie stoßen, Kenntnisse über diese drei Techniken des maschinellen Lernens sind äußerst hilfreich.
Auch wenn du keine Statistik magst, Sie müssen noch Statistiken lernen, um Ihre Reise in die Datenwissenschaft voranzutreiben. Ich war nie ein Fan von Statistiken, trotz dieses, Ich stellte fest, dass ich ohne sie nicht in der Lage wäre, fortgeschrittene Konzepte zu verstehen. Statistische Methoden werden in erster Linie verwendet, um sicherzustellen, dass die von Ihnen erhobenen Daten korrekt interpretiert werden.. Hauptsächlich, Die statistische Analyse hilft, die Bedeutung bedeutungsloser Zahlen in den Daten zu finden.
Im Laufe der Zeit, Ich fing an, Spaß am Erlernen von Statistiken für Data Science zu haben. Das müssen Sie für Data Science lernen:
- Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie
- Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Hypothesentest
- Statistische Modellierung und Anpassung
- Maschinelles Lernen
- Regressionsanalyse
- Bayesianisches Denken und Modellieren
Es gibt viele Quellen, aus denen Sie Statistiken lernen können. Ich empfehle, die Konzepte von Udacity und Khan Academy zu lernen. Wenn du es langweilig findest, Der Youtube-Kanal von Stats Quest ist eine unterhaltsame Möglichkeit, Statistiken zu lernen. Wenn Sie bereits in einen Kurs eingeschrieben sind, Befolgen Sie religiös Ihren Lehrplan für ein besseres Verständnis.
Einen Lehrplan erstellen / Struktur zum Lernen:
Lernen ohne nachzudenken kann zu wenig oder gar keinen Ergebnissen führen, da es keinen externen Motivationsfaktor gibt, der dich am Laufen hält. Wenn Sie einen Karrierewechsel planen, wenn Sie bereits mit Data Science und Machine Learning vertraut sind, Planen Sie Ihr Studium unbedingt im Voraus. Es ist wichtig, einen Kursplan zu erstellen und daran festzuhalten, bis Sie ihn abgeschlossen haben.
Wenn Sie planen, Ihre Data Science-Reise von Grund auf neu zu beginnen, Sie müssen sich für einen vertrauenswürdigen Kurs anmelden und dessen Richtlinien befolgen. Auch wenn es so viele Kurse gibt, Unternehmen wie DataPeaker haben eine interessante Reihe von Kursen auf den Markt gebracht, die auch eine Arbeitsgarantie bieten, wenn Sie ihren Plan und ihre Programmierung sorgfältig befolgen.. Dies ist eine großartige Möglichkeit, motiviert zu bleiben und Ihre Data Science-Reise abzuschließen..
Halten Sie sich an einen bestimmten Plan und vergessen Sie nicht, täglich neue Konzepte zu überprüfen und zu lernen.
Treten Sie Gemeinschaften und Gruppen bei:
Es gibt viele kostenlose Online-Gruppen in Data Science, wo Sie viele Ressourcen und Online-Hilfe erhalten. Sobald Sie mit der Programmierung und Implementierung von Konzepten vertraut sind, Vergiss nicht, deine Zweifel und Bedenken mitzuteilen, wenn du nicht weiterkommst. Die Experten werden immer da sein, um Sie zu unterstützen und Ihre Probleme zu lösen.
Beginnen Sie mit der Überprüfung von Projekten und bauen Sie sie neu auf
Das Überprüfen vorhandener Projekte und das Überprüfen Ihres Codes von Anfang bis Ende können Ihrem Lerntempo eine ganz neue Perspektive verleihen.. Einfache theoretische Kenntnisse reichen nicht aus; die gleichen Projekte live umzusetzen kann Ihre Karriere sehr schnell beschleunigen. Um besser zu verstehen, Mit viel Wissen kann man immer ein Projekt starten. Als Beispiel, Ich habe im Finanzsektor gearbeitet, also habe ich mich entschieden, mit einer Handelshürde zu beginnen, die sich auf mein Fachgebiet bezieht. Mit meinen Kenntnissen der Domäne und meinen Fähigkeiten in Data Science, Ich konnte die ständige Sorge des Unternehmens verstehen. Mit meinen Data-Science-Fähigkeiten, wusste genau, welche Modellimplementierung zu Ergebnissen führen kann.
Gut, So habe ich meine Reise begonnen. Ich bin sehr zufrieden mit den Fortschritten die ich gemacht habe, und ich habe Kollegen gesehen, die auf ihre Leidenschaft für Data Science hingearbeitet und ihre Karriere erfolgreich in Data Science verwandelt haben.
Über mich:
Hallo, Ich bin Ananya und ich bin eine leidenschaftliche Bloggerin und Business-Analystin. Meine Reise in die Datenwissenschaft hat gerade erst begonnen und ich genieße jeden Teil. Ich kann an zwei meiner besten Domains arbeiten: Datenwissenschaft und E-Commerce, und ich kann nicht stolzer darauf sein.
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