قالب وردپرس افزونه وردپرس
خانه / علم داده / چگونه بدون رفتن به کلاس علم داده را یاد بگیرم؟

چگونه بدون رفتن به کلاس علم داده را یاد بگیرم؟

بهتر از دانستن، این است که بدانید هر چیزی را چطور فرا بگیرید. دکتر سئوس

در هیچ زمانی از تاریخ به اندازه عصر حاضر بشر قادر به یادگیری نبوده است. امروز، یادگیری یک مهارت جدید به چند مرحله ساده نیاز دارد: رفتن به گوگل، تحقیق و جستجو، تمرین کردن و استمرار ورزیدن. اما با وجود این حجم عظیم و حیرت انگیز از اطلاعات عده اندکی از این فرصت برای یادگیری خود-راهبر استفاده می‌کنند.

ما هنوز درگیر این عقیده اشتباه هستیم که برای یادگیری هرچیز باید به طور آکادمیک اقدام کنیم و مرحله کارشناسی، کارشناسی ارشد و دکترا را طی کنیم تا خود را در آن حیطه متخصص بدانیم. درحالی که هرکسی قادر است به‌راحتی تقریبا هر مهارتی را بدون نیاز به کلاس فرابگیرد. امروز حتما لازم نیست برای اینکه واجد شرایط انجام کاری شوید حتما در آن حوزه به دانشگاه بروید و مدرک بگیرید و گرچه هنوز شرکت های قدیمی و بزرگ بر روی مدرک تاکید دارند، در استارت‌آپ های نوپا و کوچک‌تر این امر به اندازه گذشته پررنگ نیست.

همیشه شروع هر کاری سخت‌ترین بخش آن کار است. و اکثر افراد در این بخش مشکل دارند. اگر تصمیم گرفتید علم داده را یاد بگیرید، اولین قدم را برداشته اید. یک محقق علم داده باید این 7 مهارت را داشته باشد:

دانش دیتابیس

باید فهم کاملی از دیتابیس های مختلف، نحوه عملکرد آنها و نحوه کار با آنها را داشته باشید. دیتابیس‌ها یا رابطه‌ای هستند یا غیررابطه‌ای و باید هر دو نوع آن را درک کنید. باید راجع به داده ساخت‌یافته، داده نیمه‌ساخت‌یافته و داده بدون ساختار و نحوه پاکسازی آنها آگاهی داشته باشید. اگر با مفهوم دیتابیس به طور کامل آشنا شوید می‌توان گفت که نیمی از مسیر را طی کرده‌اید.

آمار و احتمال

بعد از دیتابیس باید آمار، احتمالات و ریاضیات یاد بگیرید. اگر در دوران دبیرستان ریاضیات و احتمالات را به‌خوبی فرا گرفتید مشکلی نخواهید داشت. علم آمار در تفسیر و ارائه داده های تجربی خیلی اهمیت دارد.

زبان برنامه نویسی

بعد از آن باید روی یک زبان برنامه نویسی تمرکز کنید. من زبان پایتون را نسبت به سایر زبان‌ها ترجیح می‌دهم. یادگیری پایتون نسبت به زبانهای دیگر راحت‌تر است و اگر می‌خواهید پروژه‌های خود را به طور عملی بر روی برنامه های تحت وب پیاده سازی کنید پایتون بهترین گزینه است. گرچه می‌توانید از زبان برنامه نویسی دیگری برای پروژه های داده خود استفاده کنید.

آماده سازی داده

حالا نوبت به وقت گیر ترین کار در علم داده می‌رسد که همان “آماده سازی داده” است. این مهارت فقط با زمان بدست می‌آید و هرچه بیشتر با داده بازی کنید و به اصطلاح ور بروید، بیشتر و بهتر یاد می‌گیرید.

آماده سازی داده شامل:

  • پاکسازی داده
  • دستکاری داده
  • ساماندهی داده

است. اگر بتوانید به این مهارت تسلط پیدا کنید می‌توان گفت که به یکی از دانشمندان ماهر علم داده تبدیل شده‌اید.

مفاهیم یادگیری ماشین

بعد از این باید مفاهیم یادگیری ماشین را فرابگیرید. این هم یک حیطه تخصصی جذاب است. چه چیزی جالب تر از اینکه یک ماشین وظایف شما را انجام دهد؟

چندین الگوریتم یادگیری ماشین وجود دارد که برای راحت‌تر کردن کار خود می‌توانید از آنها استفاده کنید. مثلا:

  • رگرسیون خطی
  • رگرسیون منطقی
  • الگوریتم K-NN
  • خوشه بندی K-Means

آشنایی با ابزارهای بیگ دیتا

وقتی با داده های حجیم کار می‌کنید، ناچارا باید با ابزارهای بیگ دیتا بخوبی آشنا باشید.

مصورسازی داده

مصورسازی داده یکی از مهمترین وظایف یک دانشمند داده است. باید بتوانید کارکردهای داده را به مخاطبی که شاید چیز زیادی از بخش های تکنیکی داده سردرنیاورد به‌خوبی نشان دهید. ابزارهای زیادی برای مصورسازی داده وجود دارد. به عنوان نمونه “Tableau”.

درباره ی admin

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *