Meilleure réponse
Eh bien, les sciences des données sont une option de carrière très avancée, qui a vraiment un avenir meilleur pour tant daspirants qui souhaitent vraiment faire une belle carrière dans le même domaine.
De plus, ce sujet a vraiment provoqué un changement catastrophique dans la façon dont les entreprises considèrent maintenant le gaspillage autrefois des données.
Les données sont générées tout le temps et donc les analysent et les traitent pour les convertir en quelques informations vraiment importantes et utiles qui servent vraiment à offrir aux entreprises une analyse prédictive de très bonne qualité pour les aider grandir en comprenant leurs clients de plus près et en leur offrant une expérience utilisateur de très bonne qualité à leur tour.
Cela étant dit, puisque vous avez mentionné que vous êtes absolument plus frais dans ce domaine et que vous devez commencer à apprendre le sujet à partir de zéro, laissez-moi vous dire quelque chose de vraiment important avant dentrer dans plus de tails sur le sujet.
En tant quaspirant de ce domaine très stimulant mais intéressant et passionnant, on sattend à ce que vous ayez un plus grand niveau de passion dans le même domaine.
La passion est vraiment importante pour vous conduire vers la réalisation rapide de vos rêves.
De plus, maintenant, il est très important de commencer à apprendre le sujet de manière très simplifiée afin de vous aider avec le programme complet sans manquer aucun sujet important sous sa vaste gamme.
Les sciences des données sont un sujet très riche qui se compose de nombreux sous-sujets importants, qui sont des options de carrière et des spécialisations en soi, telles que:
Machine Learning
Analyse de données
Exploration de données
Visualisation de données
Intelligence artificielle
Python, etc.
Maintenant, vous pouvez choisir lun des sujets ci-dessus comme options de carrière en fonction de vos propres niveaux dintérêt.
Par où commencer à apprendre ce sujet?
Eh bien, honnêtement, ceci le sujet nest pas quelque chose que vous pouvez plongez-vous grâce à des méthodes dauto-apprentissage. Vous pouvez certainement pratiquer énormément vos compétences pour améliorer vos connaissances. Cependant, lauto-étude dans ce cas ne fait que vous aider à être plus clair avec les bases de base et les concepts dintroduction, ainsi que du jargon et des terminologies de lindustrie.
Ainsi, je ne dirais pas que lauto-étude nest pas nécessaire ici pour ce sujet, En fait, cest un must. Vous pouvez certainement commencer par les bases des mathématiques, des statistiques et de quelques langages de programmation.
Cependant, vous devriez également penser à vous rapprocher du bon formateur ou institut de formation pour vous aider avec un niveau de dévouement accru et un niveau supérieur une éducation de qualité sur le sujet vous aidant à devenir un expert dans un laps de temps très court.
Je vous recommande vivement dassister à la session de démonstration en ligne gratuite menée par le Digital Vidya Institute sur son site Web pour vous aider à en savoir plus sur le sujet en détail.
Réponse
Je pense que cela dépend de ce que vous voulez faire avec la science des données et de votre niveau actuel. Bien que vous disiez «au niveau du sol», chacun a sa propre expérience. Comme dautres réponses lexpliquent très bien, la science des données est un sujet très large qui contient plusieurs sous-champs tels que les statistiques, lapprentissage automatique, linformatique … Une bonne approche consiste à partir du sous-champ avec lequel vous vous sentez le plus à laise . Même au niveau du sol, il devrait y avoir quelque chose que vous vous sentez plus enclin à apprendre.
Jadore le livre de Joel Grus. Cest un livre très amusant à lire et le fait que lauteur lait associé à une histoire le rend très divertissant. Cependant, bien quil soit livré avec une introduction à Python, je pense quil serait frustrant de suivre si vous nêtes pas déjà familiarisé avec le langage ou les sujets de science des données quil couvertures. Une fois que vous lêtes, le livre est incroyable, je laime particulièrement comme un résumé des algorithmes dapprentissage automatique de base.
En supposant que le niveau du sol signifie que vous ne savez pas coder, une bonne approche si vous voulez terminer lire « Data Science from Scratch » est de apprendre dabord les bases de Python. Vous pouvez utiliser « Apprendre Python » de Mark Lutz, Python à la dure ou même des plates-formes telles que Codecademy . Mais pour être honnête, il y a trop doptions pour lister même les meilleures, choisissez simplement celles qui vous conviennent et ce serait suffisant.
En résumé, le livre est très bon mais je dirais que ce n’est pas le meilleur premier livre à lire , mais plutôt le deuxième ou même le troisième, à lire uniquement lorsque vous connaissez les bases de python afin de pouvoir tirer le meilleur parti de il. Il est vrai que vous pouvez le prendre et le lire, mais si vous avez peu de temps et que vous souhaitez rationaliser vos efforts, il y a peut-être un meilleur choix pour un démarreur.