ベストアンサー
データサイエンスは非常に進歩したキャリアオプションであり、同じ分野で素晴らしいキャリアを築きたいと願う多くの志願者のために、本当に明るい未来が保存されています。
また、このテーマは、企業がかつて無駄だったものを見る方法に壊滅的な変化をもたらしました。データ。
データは常に生成されているため、データを分析および処理して、非常に重要で役立つ情報に変換します。これは、企業に非常に質の高い予測分析を提供するのに役立ちます。顧客をより深く理解することで成長し、非常に質の高いユーザーエクスペリエンスを提供します。
そうは言っても、あなたはこの分野で絶対に新鮮であり、主題を学び始める必要があるとおっしゃっていました。ゼロから、実際にもっと詳しく説明する前に、本当に重要なことをお話ししましょう主題についての尾。
この非常に挑戦的でありながら興味深く刺激的な分野の志望者として、あなたは同じ分野でより高いレベルの情熱を持つことが期待されます。
情熱は本当に重要です
また、重要なトピックを見逃すことなく完全なカリキュラムを支援できるように、非常に合理化された方法でトピックの学習を開始することが非常に重要です。その広大な範囲。
データサイエンスは、次のようなキャリアオプションと専門分野である多くの重要なサブトピックで構成される非常に重要なトピックです。
機械学習
データ分析
データマイニング
データ視覚化
人工知能
Pythonなど
これで、自分の興味のレベルに応じて、キャリアオプションとして上記のトピックのいずれかを選択できます。
このテーマの学習をどこから始めればよいですか？
正直言って、これは主題はあなたができるものではありません自習の方法でふける。あなたは確かにあなたの知識を向上させるためにあなたのスキルを途方もなく練習することができます。ただし、この場合の自習は、業界の専門用語や用語に加えて、基本的な基本と入門の概念をより明確にするのに役立ちます。
したがって、自習とは言えません。この主題のためにここで必要ではありません、実際、それは絶対必要です。数学、統計、いくつかのプログラミング言語の基礎から始めることは間違いありません。
ただし、より高いレベルの献身とより高いレベルで支援するために、適切なトレーナーまたはトレーニング機関にアプローチすることも検討する必要があります。非常に短い期間で専門家になるのに役立つ、このテーマに関する質の高い教育。
詳細については、Digital VidyaInstituteがウェブサイトで実施している無料のオンラインデモセッションに参加することを強くお勧めします。主題について詳しく説明します。
回答
データサイエンスで何をしたいかと現在のレベルに依存すると思います。あなたは「地上レベル」と言いますが、誰もが自分の経験を持っています。他の回答が非常によく説明しているように、データサイエンスは、統計、機械学習、コンピュータサイエンスなど、いくつかのサブフィールドを含む非常に幅広いトピックです…良いアプローチは、から始めることです。最も快適に感じるサブフィールド。地上レベルでも、もっと学びたいと思うことがあるはずです。
JoelGrusの本が大好きです。本を読むのはとても楽しいし、作者が物語と一緒にそれをまとめたという事実はそれをとても面白いものにします。ただし、Pythonの紹介が付属していますが、またはデータサイエンスのトピックにまだ慣れていない場合は、従うのはイライラすると思います。カバーします。一度読んだら、この本は素晴らしいです。特に基本的な機械学習アルゴリズムの要約として気に入っています。
地上レベルとは、コーディング方法がわからないことを意味します。終了したい場合は良いアプローチです。 「ゼロからのデータサイエンス」を読むのは、最初に Pythonの基本を学ぶことです。 MarkLutzの「 Learning Python 」、 Python the Hard Way または Codecademy などのプラットフォーム。しかし、正直に言うと、選択肢が多すぎて最良のものをリストすることはできません。問題がないと思われるものを選択するだけで十分です。
要約すると、この本はとても良いですが、最初に読むのに最適な本ではなく、Pythonの基本を理解している場合にのみ読んで、最大限に活用できる2番目または3番目の本だと思います。それ。それを手に取って読むことができるのは事実ですが、時間が限られていて、努力を合理化したい場合は、初心者にとってより良い選択があるかもしれません。