de Dan Stern
Teach Yourself Data Science: calea de învățare pe care am folosit-o pentru a obține o slujbă de analiză la Jet.com
Cum puteți trece de la abilități de programare zero la un loc de muncă în tehnologie sau analiză?
Dacă sunteți interesat să învățați aceste abilități, fie pentru distracție, fie pentru o schimbare de carieră, care este cel mai bun mod de a face acest lucru?
Există nenumărate liste cu cele mai bune cursuri online, dar cum îți poți construi propria cale de învățare cu tot zgomotul?
Personal, nu m-am gândit niciodată că voi învăța abilități practice în ceea ce privește programarea, analiza datelor, învățarea automată sau tehnologia în general. În calitate de specialist în finanțe, am presupus întotdeauna că aș fi „tipul de afaceri”. Totuși, cumva, m-am învățat Piton și SQL, și m-am trezit lucrând în analiză la Jet.com, folosind zilnic una dintre aceste limbi.
De ce Python și SQL, ați putea întreba?
Python este programare cu cea mai rapidă creștere limbajul de acolo și din motive întemeiate. Are un număr nebun de biblioteci pe care le puteți folosi pentru aplicații de învățare automată, analiza datelor, vizualizare, aplicații web, integrări API și multe altele. În plus, este una dintre limbile mai ușor de preluat și învățat. În ceea ce privește SQL, bazele de date furnizează companii de tehnologie, iar SQL vă permite să înțelegeți mai bine, să explorați și să utilizați bazele de date colectate.
Mai jos, schițez calea pe care am urmat-o în învățarea acestor limbi care m-au adus în analitică. Pentru a fi clar, această cale a fost incredibil de provocatoare; Am petrecut nenumărate seri simțindu-mă frustrat și confuz. Multe nopți am vrut să arunc doar prosopul și să mă mulțumesc cu faptul că sunt tipul de afaceri.
Dar al tău motivare rămâne cheia pentru a împinge înainte prin obstacolele pe care inevitabil le vei întâlni. Indiferent dacă doriți să treceți la un rol de analiză a datelor sau de tip știință a datelor sau pur și simplu doriți să înțelegeți mai bine programarea și tehnologia pentru a vă distra (ceea ce devine distractiv!), Trebuie să vă dați seama cum să rămâneți motivați și disciplinat dacă doriți să învățați efectiv aceste abilități.
Pentru mine, alocarea unor cantități specifice de timp aproape în fiecare zi (aproximativ 90 de minute până la 2 ore) pentru a învăța sau a exersa imediat după ce am ajuns acasă de la serviciu mi-a permis să dezvolt obiceiuri consistente și să mă gândesc la concepte de acasă pe care le-am găsit confuze.
Iată calea pe care am luat-o; sperăm că vă poate ajuta să începeți singur.
Fundația de bază
Acesta este unul dintre cele mai bune cursuri pe care le-am urmat vreodată, punct. Este autodirecționat și provocator, dar Zed vă oferă suficiente detalii și îndrumări pentru a începe să începeți efectiv programarea în Python. El face programarea să se simtă accesibilă, iar materialul vă oferă încredere săptămână după săptămână pentru a vă simți efectiv ca și cum ați putea învăța în mod eficient Python.
Mode Analytics oferă o introducere minunată în Python și include tutoriale pe una dintre cele mai puternice structuri de date: Pandas DataFrame. Acest lucru este perfect pentru a învăța noțiunile de bază ale analizei de date, odată ce aveți fundamentele Python în jos.
Și celălalt tutorial Mode Analytics despre SQL este fantastic. Puteți învăța toate conceptele cheie și puteți crea o bază SQL puternică aici. Au chiar propriul editor SQL și date cu care vă puteți juca.
Împreună cu Mode Analytics, Școlile W3 vă poate ajuta să răspundeți la orice întrebare SQL pe care o aveți vreodată pe măsură ce vă deplasați prin tutoriale.
Scufundarea directă în învățarea automată
Înainte de a înțelege pe deplin Python, am făcut o lovitură și am aplicat pentru nanodegradul mașinii cu conducere automată a Udacity. Știam că îmi era complet deasupra capului, dar m-am gândit, de ce să nu încerc?
Este mai ușor să te motivezi să înveți Python și învățarea automată atunci când ești fascinat de aplicațiile practice.
Am avut aproximativ o lună înainte de începerea orei, așa că am luat cât mai multe clase în domeniul științei datelor și învățării automate.
Aici au fost cele mai bune gratuit introductiv cursuri Am găsit că au fost extrem de utile:
- Introducere Udacity Machine Learning
- Introducere Udacity la statistici
- Introducere Udacity la știința datelor
Da, puteți vedea că mă gândesc la Udacity.
Deși nu este gratuit, aș recomanda cu tărie verificarea Grokking Deep Learning carte. Oferă exemple extrem de clare și de relatat despre fundamentele învățării automate.
TensorFlow, dezvoltat de Google, este o bibliotecă open source pentru învățarea automată care poate fi scrisă în Python. Este incredibil de puternic și merită absolut familiarizat.
Verificați Exercițiu MNIST pentru o introducere fantastică în cadru.
Am găsit Stanford CS231 clasa să fie și o resursă utilă; acoperă în mod extensiv rețelele neuronale convoluționale (ceea ce folosim pentru imagini sau software de recunoaștere facială), ceea ce am citit ar fi incredibil de util pentru mașina cu conducere automată Nanodegree. Dacă sunteți deloc interesat de utilizarea învățării automate cu imagini sau videoclipuri, nu veți găsi mult mai bine decât acest curs.
În cele din urmă, după ce am folosit aceste resurse pentru a construi o bază solidă, am început Nanodegree auto Udacity.
Nu voi vorbi prea mult despre asta, deoarece există deja scrieri extraordinare ale cursului aici și aici. Ceea ce voi spune este că, spre propriul meu șoc, în ciuda faptului că am fost cel mai provocator curs pe care l-am luat vreodată, am reușit să înțeleg majoritatea conținutului. Înarmat cu cunoștințele de bază potrivite, ați fi surprins de cât de profundă poate fi înțelegerea dvs. despre un subiect complex.
Analiză continuă și învățarea științei datelor
După ce m-am scufundat intens în învățarea automată timp de câteva luni, a fost util să fac un pas înapoi și să-mi întăresc înțelegerea principiilor de analiză practică și știința datelor.
Am început cu Știința datelor, învățare profundă și învățare automată cu Python, un curs fantastic pe Udemy. În timp ce abordează învățarea automată, acoperă complet principiile în analitică, știința datelor și statistici, în special în jurul diferitelor tehnici de extragere a datelor și scenarii practice pentru a le implementa.
Cartea Știința datelor pentru afaceri, explică, de asemenea, incredibil de bine CUM ȘI DE CE funcționează anumite modele atunci când rezolvă probleme într-un context specific; vă oferă un cadru analitic și o mentalitate care poate fi aplicată oricărei situații care se învârte în jurul problemelor de date. Este Cel mai bun resursă pe care am găsit-o care conectează diferite abordări analitice la situații și probleme specifice de afaceri.
Desigur, dacă sunteți interesat să urmăriți o carieră în analitică sau știința datelor, ar trebui să vă perfecționați întotdeauna abilitățile vechi sau să adăugați noi abilități în trusa dvs. de instrumente. FreeCodeCamp și Hackernoon publica articole informative și tutoriale despre toate lucrurile despre știința datelor și ingineria software. Recent, articolul meu preferat a fost un tutorial bine scris despre scrierea ta blockchain.
Vrei să știi Cel mai bun mod de a continua să înveți totuși?
Construiește ceva. Orice. Explorează un set de date. Găsiți o problemă practică cu care vă confruntați dvs. sau compania dvs. și încercați să o rezolvați.
Chiar dacă nu aveți acces la date de înaltă calitate la compania dvs., există o mulțime de seturi de date open source cu care te poți juca și practica. Pun pariu că vei învăța la fel de mult, dacă nu chiar mai mult, lucrând la propriile proiecte de date decât urmând orice curs sau citind orice carte.
În cele din urmă, întâlnirea și învățarea de la oameni care au abilitățile pe care doriți să le dobândiți sunt extrem de benefice. Recomand cu tărie utilizarea Meetup pentru a găsi grupuri de profesioniști în analize sau software în zona dvs. Multe dintre aceste grupuri au tutoriale gratuite sau sesiuni de studiu și veți întâlni o mulțime de oameni nebuni de inteligenți care vă pot oferi sfaturi și trucuri pentru a vă accelera învățăturile.
În New York City, unele dintre grupurile care m-au ajutat enorm sunt:
Distrează-te învățând și anunță-mă cum merge propria ta călătorie!
– – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – –
ACTUALIZAȚI: Udacity tocmai a lansat un nou Programul Nanodegree Data Scientist. Am analizat materialele și arată ca o resursă incredibil de utilă! Proiectele includ construirea unui motor de recomandare cu date IBM și clasificarea clienților în segmente. Nu l-am luat încă, dar verificați-l aici: Programul Nanodegree Data Scientist.
