Best answer
글쎄요, 데이터 과학은 고도로 발전하는 직업 옵션입니다. 같은 분야에서 훌륭한 경력을 쌓고 자하는 많은 지망자들에게 정말 더 밝은 미래가 저장되어 있습니다.
또한이 주제는 기업이 한때 낭비가 된 것을 바라 보는 방식에 치명적인 변화를 가져 왔습니다. 데이터.
데이터는 항상 생성되고 있으므로이를 분석하고 처리하여 비즈니스에 도움을 줄 수있는 정말 좋은 품질의 예측 분석을 제공하는 데 정말로 도움이되는 정말 중요하고 유용한 정보로 변환합니다. 고객을 더 면밀히 이해하고 그들에게 정말 좋은 품질의 사용자 경험을 제공함으로써 성장하십시오.
당신은이 분야에서 완전히 새로운 사람이며 주제를 배우기 시작해야한다고 말씀 하셨기 때문에 실제로 더 자세히 알아보기 전에 정말 중요한 것을 말씀 드리겠습니다. 주제에 대한 꼬리말입니다.
이 매우 도전적이면서도 흥미롭고 흥미 진진한 분야의 지망자로서 당신은 더 높은 수준의 열정을 가질 것으로 기대됩니다.
열정은 정말 중요합니다. 꿈을 빠르게 성취하도록 유도합니다.
또한 이제는 아래의 중요한 주제를 놓치지 않고 완전한 커리큘럼을 이수 할 수 있도록 매우 간소화 된 방식으로 주제 학습을 시작하는 것이 매우 중요합니다. 방대한 영역.
데이터 과학은 다음과 같은 직업 옵션 및 전문 분야 인 많은 중요한 하위 주제로 구성된 매우 vat 주제입니다.
머신 러닝
데이터 분석
데이터 마이닝
데이터 시각화
인공 지능
Python 등
이제 자신의 관심도에 따라 위의 주제를 커리어 옵션으로 선택할 수 있습니다.
이 주제를 어디에서 배우기 시작해야합니까?
솔직히 말해서, 이것은 주제는 당신이 할 수있는 것이 아닙니다 자가 학습 방법을 통해 탐닉하십시오. 당신은 확실히 당신의 지식을 향상시키기 위해 당신의 기술을 엄청나게 연습 할 수 있습니다. 그러나이 경우 자율 학습은 업계의 일부 전문 용어 및 용어와 함께 기본 기본 및 입문 개념을 더 명확하게하는 데 도움이됩니다.
그러므로 자율 학습이라고 말하지 않겠습니다. 이 주제에 대해서는 여기서 필요하지 않습니다. 사실 필수입니다. 수학, 통계 및 몇 가지 프로그래밍 언어의 기초부터 시작할 수 있습니다.
그러나 더 높은 수준의 헌신과 더 높은 수준으로 도움을 줄 올바른 트레이너 나 교육 기관에 접근하는 것도 고려해야합니다. 짧은 시간 내에 전문가가되는 데 도움이되는 주제에 대한 양질의 교육을 제공합니다.
저는 Digital Vidya Institute가 웹 사이트에서 실시하는 무료 온라인 데모 세션에 참석하여 자세한 내용을 알아 보는 것이 좋습니다. 주제에 대해 자세히 설명합니다.
답변
데이터 과학으로 무엇을하고 싶은지와 현재 수준에 달려 있다고 생각합니다. 지면 수준이라고 말하지만 누구나 자신 만의 경험이 있습니다. 다른 답변이 잘 설명 하듯이 데이터 과학은 통계, 기계 학습, 컴퓨터 과학과 같은 여러 하위 분야를 포함하는 매우 광범위한 주제입니다. 좋은 접근 방식은 가장 편하게 느껴지는 하위 필드 . 지상에서도 배우고 싶은 것이 더 있어야합니다.
저는 Joel Grus의 책을 좋아합니다. 책을 읽는 것은 매우 재미 있고 작가가 이야기와 함께 책을 집어 넣어 매우 재미 있습니다. 그러나 파이썬 소개와 함께 제공되지만, 또는 데이터 과학 주제에 익숙하지 않다면 따라가는 것이 답답할 것이라고 생각합니다. 커버. 일단이 책은 놀랍습니다. 특히 기본적인 머신 러닝 알고리즘의 요약으로 좋아합니다.
지상 수준이라고 가정하면 코딩 방법을 모른다는 것을 의미합니다. 끝내고 싶다면 좋은 접근 방식입니다. “ 처음부터 데이터 과학 “을 읽는 것은 먼저 Python 기본 사항을 배우는 것입니다. 당신은 Mark Lutz의“ Learning Python ”, Python the Hard Way 또는 Codecademy 와 같은 플랫폼. 하지만 솔직히 말해서 최고의 옵션을 나열하기에는 너무 많은 옵션이 있습니다. 괜찮다고 느끼는 옵션을 선택하면 충분합니다.
요약하면 이 책은 매우 훌륭하지만 읽기에 가장 좋은 책은 아니지만 두 번째 또는 심지어 세 번째 책은 파이썬의 기초를 알 때만 읽는 것이기 때문에 최대한 활용할 수 있습니다. 그것. 집어 들고 읽을 수 있다는 것은 사실이지만 시간이 제한되어 있고 노력을 합리화하고 싶다면 초보자에게 더 나은 선택이있을 수 있습니다.