Come devo iniziare ad apprendere la scienza dei dati dal livello del suolo? Vale la pena leggere il libro ' Data Science from Scratch '?


La migliore risposta

Bene, le scienze dei dati sono unopzione di carriera in forte progresso, che ha un futuro davvero migliore per così tanti aspiranti che desiderano davvero fare una grande carriera nello stesso.

Inoltre, questo argomento ha davvero determinato un cambiamento catastrofico nel modo in cui le aziende ora guardano a ciò che una volta era uno spreco dati.

I dati vengono generati nel frattempo e quindi analizzati ed elaborati per convertirli in alcuni bit di informazioni davvero importanti e utili che servono davvero a offrire alle aziende unanalisi predittiva di ottima qualità per aiutarle crescere comprendendo più da vicino i loro clienti e offrendo loro unesperienza utente di ottima qualità a sua volta.

Detto questo, dal momento che hai menzionato che sei assolutamente più fresco in questo campo e devi iniziare ad imparare largomento da zero, lascia che ti dica qualcosa di veramente importante prima di entrare effettivamente in più de discorsi sullargomento.

Come aspirante di questo campo altamente stimolante ma interessante ed eccitante, ci si aspetta che tu abbia un livello maggiore di passione nello stesso.

La passione è davvero importante per guidarti verso il raggiungimento dei tuoi sogni rapidamente.

Inoltre, ora, è molto importante iniziare ad apprendere largomento in modo molto semplificato in modo da aiutarti con il curriculum completo senza perdere nessun argomento importante sotto la sua vasta gamma.

Le scienze dei dati sono un argomento molto vat che consiste di molti sotto-argomenti importanti, che sono opzioni di carriera e specializzazioni in sé, come:

Apprendimento automatico

Analisi dei dati

Estrazione dei dati

Visualizzazione dei dati

Intelligenza artificiale

Python, ecc.

Ora puoi scegliere uno qualsiasi degli argomenti di cui sopra come opzioni di carriera a seconda dei tuoi livelli di interesse.

Da dove iniziare a imparare questa materia?

Beh, onestamente, questo il soggetto non è qualcosa che puoi inserire immergiti nei metodi di autoapprendimento. Puoi sicuramente esercitare le tue abilità tremendamente per migliorare le tue conoscenze. Tuttavia, lo studio autonomo in questo caso ti aiuta solo a essere più chiaro con le basi fondamentali e i concetti introduttivi insieme ad un po di gergo e terminologie del settore.

Quindi, non direi che lo studio autonomo non è necessario qui per questo argomento, anzi, è un must. Puoi sicuramente iniziare con le basi di matematica, statistica e alcuni linguaggi di programmazione.

Tuttavia, dovresti anche pensare di avvicinarti al giusto formatore o istituto di formazione per aiutarti con un maggiore livello di dedizione e un più alto unistruzione di qualità sullargomento che ti aiuta a diventare un esperto in un arco di tempo molto più breve.

Ti consiglio vivamente di partecipare alla sessione demo online gratuita condotta dal Digital Vidya Institute sul loro sito web per aiutarti a saperne di più sullargomento in dettaglio.

Risposta

Penso che dipenda da cosa vuoi fare con Data Science e dal tuo livello attuale. Anche se dici “livello del suolo”, ognuno ha la propria esperienza. Come altre risposte spiegano molto bene, la scienza dei dati è un argomento molto ampio che contiene diversi sottocampi come statistica, apprendimento automatico, informatica … Un buon approccio è iniziare dal sottocampo con cui ti senti più a tuo agio . Anche a livello del suolo, dovrebbe esserci qualcosa che ti senti più incline a imparare.

Adoro il libro di Joel Grus. È un libro molto divertente da leggere e il fatto che lautore lo abbia messo insieme a una storia lo rende molto divertente. Tuttavia, sebbene venga fornito con unintroduzione a Python, penso che sarebbe frustrante seguirlo se non hai già familiarità con il linguaggio o gli argomenti di scienza dei dati copertine. Una volta che lo sei, il libro è fantastico, mi piace particolarmente come riepilogo degli algoritmi di apprendimento automatico di base.

Supponendo che il livello di base significhi che non sai come programmare, un buon approccio se vuoi terminare leggere “ Data Science from Scratch ” significa prima imparare le basi di Python. Puoi utilizzare “ Learning Python ” di Mark Lutz, Python the Hard Way o anche piattaforme come Codecademy . Ma ad essere onesti ci sono troppe opzioni per elencare anche le migliori, scegli semplicemente quella che ti sembra ok e sarebbe sufficiente.

In sintesi, il libro è molto buono ma direi che non è il miglior primo libro da leggere , ma piuttosto il secondo o anche il terzo, da leggere solo quando conosci le basi di python in modo da poter trarre il massimo da esso. È vero che puoi prenderlo e leggerlo, ma se hai poco tempo e vuoi razionalizzare i tuoi sforzi, forse cè una scelta migliore per un antipasto.

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