Вот несколько вещей, которые нужно усвоить, прежде чем изучать Машинное обучение и науку о данных:
1. Одной из важнейших предпосылок для Data Science является математика средней школы.
Статистические методы и программирование основаны на идее матричных вычислений и производных. Понимание теории, лежащей в основе этих методов и программирования, имеет решающее значение для понимания теории, лежащей в основе статистических методов и программирования.
В результате перед тем, как приступить к следующему МООК или читать книгу Машинное обучение, крайне важно еще раз просмотреть все идеи. Хорошей новостью является то, что освежение или изучение этих процедур с самого начала не займет у вас много времени.
Вы можете начать с любого количества материалов, но то, что сработало для меня, было «Руководство по линейной алгебре в манге», которое действительно простое и визуально привлекательное и служит фантастической основой, прежде чем переходить к более сложным темам, таким как алгебра.
2. Помимо Интернета, одним из лучших средств обучения по-прежнему остаются книги
Одна из проблем, с которой люди сталкиваются в настоящее время, пытаясь войти в такую область, как наука о данных, — это информационная перегрузка, которая является результатом наличия слишком большого количества доступных ресурсов. Чтобы максимизировать наше ограниченное время, мы должны прочитать книгу от корки до корки, а затем заполнить пробелы новыми книгами.
Вы можете начать с любого количества материалов, но то, что сработало для меня, было «Руководство по линейной алгебре в манге», которое действительно простое и визуально привлекательное и служит фантастической основой, прежде чем переходить к более сложным темам, таким как алгебра.
Изучение Data Science следует рассматривать как игру со строительными блоками (Lego Blocks), а не как формальное образование.
Я считаю, что это сравнение является наиболее эффективным для изучения большинства тем, но оно особенно полезно в наших усилиях по науке о данных:
● Прежде всего, вы должны выбрать модель игрушки, которую хотите построить.
● Все пластиковые пакеты должны быть открыты, а все отдельные части должны быть разложены на плоской поверхности, чтобы вы могли видеть все части.
● Понимание различных применений каждого компонента. Узнайте размер, цвет, вес и форму предмета.
● Начните с небольших объемов данных, пока не поймете все способы их использования.
● Наконец, когда вы выполнили инструкции и построили нужную модель, разберите все и начните с ней экспериментировать.
В каждой области Науки о данных одна и та же процедура должна применяться для всех методологий. Узнайте, что такое большинство блоков, как их использовать, а затем, когда вы захотите сделать более сложные вещи, ищите необходимые элементы, которых еще нет в вашей коллекции.
3. Вычислительные способности необходимы не только для науки о данных, но и для мира будущего
После того, как я начал свою магистерскую программу Наука о данных, я понял то, о чем уже некоторое время шептались во всех сообщениях в блогах, книгах и новостных статьях, и это следующее сообщение: Будущее науки о данных уже наступило.
«Компьютерный код отвечает за более чем 80 процентов нашей повседневной жизни сегодня», — говорит автор.
Код можно найти в наших мобильных телефонах, веб-сайтах, автомобилях, телевизорах, системе здравоохранения, системе общественного транспорта и производстве товаров, среди прочего.
Почти на каждую работу/профессию в промышленности влияет программа, позволяющая вводить, преобразовывать и распечатывать данные. Вы должны изучать программирование и то, как работает код, не только для создания программного обеспечения, приложений или замечательного веб-сайта.
Обучение программированию даст вам преимущество в конкурентной борьбе с точки зрения понимания того, как технологии влияют на нашу жизнь. Вместо того, чтобы обвинять компьютерное программное обеспечение в том, что оно «не работает», выясните, что не так. Кто знает, может быть, вы придумаете лучшие способы улучшить технологию с точки зрения пользователя.
4. Ваша способность мыслить критически и аналитически имеет решающее значение
Я большой любитель криминальных и проблемных шоу на телевидении. Скорпион, например, рассказывает историю о банде гениев, которые используют технологии и арифметические способности для решения множества задач.
Способность подходить к проблеме с правильной точки зрения поможет вам определить не только, какие инструменты использовать для решения каждой проблемы, но и наиболее эффективное решение.
5. Всем нравятся лекции TED, и все делятся хорошими программными докладами о лидерстве. Однако вы должны подготовиться к презентации своих выводов
Многие пакеты визуализации (seaborn, ggplot, matplotlib) и программное обеспечение (tableau, excel) помогают создавать красивые и четкие диаграммы. Так что не зацикливайтесь на большом количестве вариантов. Самое главное, как преподносится сообщение. Иногда самые простые инструменты дают ясный и полезный результат.
