成为专业数据科学家的完整路线图
你对高薪职业感兴趣吗？
只需看看数据科学，它是人工智能的基础。
在当今世界，公司迫切需要熟练的数据科学家来做出更好的决策。这就是为什么我们整理了最快的路线图，以帮助您成为该领域的专业人士。
本路线图包括您开始成为专业数据科学家的所有必要资源。
在我们深入研究之前，让我们先讨论一下为什么数据科学如此重要。
决策现在基于数据，这意味着企业需要数据科学家做出更好的决策。这是一个高薪的职业，现在是跳入数据科学的最佳时机。
所以，让我们从路线图开始吧！
第1步：学习统计学
统计学是数据科学的基础，为分析和解释数据提供了工具。它有助于开发测试模型，验证假设，并在数据科学中进行实验。通过学习统计数据，您将能够识别数据中的趋势和模式。
以下是互联网上学习数据科学统计数据的一些最佳资源：
数据科学统计 | 概率和统计 | 统计教程（访问此处）
- 本视频教程涵盖了概率、描述性统计和推理统计的基础知识。对于数据科学统计学初学者来说，这是一个很好的起点。
思考统计：探索性数据分析，第二版（获取本书）
- 这本书是使用Python进行探索性数据分析的实用指南。它涵盖了概率、描述性统计和统计推断的基础知识。
统计101（获取书）
- 统计101是一本涵盖概率、描述性统计和推理统计基础知识的书。对于想要学习数据科学统计的初学者来说，这是一个很好的资源
第2步：学习数据科学的Python
由于其多功能性和专门为该领域设计的大量库和软件包，Python已成为数据科学最受欢迎的编程语言。
以下是您应该学习Python的一些原因：
- 庞大的贡献者社区：Python有一个庞大而活跃的贡献者社区，他们为数据科学开发了许多有用的库和软件包。
- 多功能性：Python是一种多功能语言，可用于各种数据科学任务，从数据清理到机器学习和深度学习。
- 优秀的可视化库：Python拥有出色的可视化库，如Matplotlib、Seaborn和Plotly，使您能够为数据创建美丽而翔实的可视化。
- 数据操作和分析库：Python拥有广泛的数据操作和分析库，如Pandas、NumPy和SciPy，使您能够有效地清理、转换和建模数据。
如果你是Python的新手，别担心。有很多资源可以帮助您学习用于数据科学的Python。
以下是一些最好的：
- 用于数据科学的Python | edX
- 艰难地学习Python | Zed A.乔希•比林斯
- 思考Python：如何像计算机科学家一样思考 | Allen B.唐尼
通过掌握用于数据科学的Python，您将拥有在这个令人兴奋和快速增长的领域取得成功所需的技能和工具。
第3步：学习数据科学的特定Python库
那些图书馆是什么，你如何更快地学习？有1000个Python库，所以我们需要知道我们应该优先考虑哪一个。
要学习数据科学的特定Python库，
从以下库开始：
- NumPy：一个基本库，支持大型多维数组和矩阵，以及大量高级数学函数。
- Pandas：一个建立在NumPy之上的库，为Python提供数据操作和分析工具。
- Matplotlib：一个绘图库，在Python中提供广泛的静态、动画和交互式可视化。
- Scikit-learn：一个机器学习库，为数据挖掘和数据分析提供简单高效的工具。
- TensorFlow：用于数值计算和大规模机器学习的库，为构建和部署模型提供了广泛的工具和资源。
- Keras：一个高级神经网络API，用Python编写，能够在TensorFlow、CNTK或Theano上运行。
- PyTorch：基于Torch的Python开源机器学习库，为构建和部署机器学习模型提供了广泛的工具和资源。
为了更快地学习这些库，在线有几个可用的资源，包括视频教程、博客和文档。一些受欢迎的资源包括每个图书馆的官方文档、在线课程以及专门用于数据科学和机器学习的YouTube频道。
第4步：学习机器学习
机器学习是数据科学的一个关键方面，使我们能够开发预测模型，并从数据中发现有价值的见解。它利用复杂的算法来识别大型数据集中的模式和关系，手动识别将具有挑战性。
机器学习可以应用于各种领域，包括
- 图像识别
- 自然语言处理
- 欺诈检测
- 推荐系统
它也是人工智能的关键组成部分，在构建智能系统方面发挥着至关重要的作用，这些系统可以从数据中学习，并随着时间的推移提高其性能。
互联网上学习机器学习的最佳资源：
1.使用Scikit-Learn、Keras和TensorFlow的动手机器学习，第2版 | Aurelien Geron
2.掌握机器学习算法 – 第二版 | Giuseppe Bonaccorso
2.使用TensorFlow API的机器学习速成课程 | 课程链接
技术作家 | 数据分析师 | 数字创作者 | 个人成长策略师
第5步：学习基本数据科学工具
数据科学家需要精通处理数据和解决业务问题的基本工具。
以下是您需要学习的基本工具：
- Microsoft Excel：它用于数据清理、操作和分析。
- SQL：它用于查询和操作存储在数据库中的大型数据集。
- Tableau/Power BI：它们是强大的可视化工具，可帮助您创建交互式仪表板和报告。
- Jupyter Notebook：它是一个开源的Web应用程序，允许您创建和共享包含实时代码、方程、可视化和叙述文本的文档。
- 云平台：您需要学习亚马逊网络服务（AWS）、微软Azure和谷歌云平台（GCP）等云平台，才能在云中存储和处理大型数据集。
最后一步：项目工作
从事项目是成为专业数据科学家的最关键步骤。
它允许您将所学的知识应用于现实世界场景，培养解决问题的技能，并获得实践经验。
读完书后永远不要停下来。看完教程后永远不要停下来。你可能认为这很容易，你可以做到，你已经明白了。但你实际上不是。
以下是一些想法项目想法：
- 预测房价：该项目涉及建立一个模型，根据位置、平方英尺、卧室数量等各种因素预测房屋价格。您需要收集数据，清理和预处理数据，然后使用线性回归或决策树等机器学习算法来构建一个可以准确预测房价的模型。
- 客户细分：在这个项目中，您将根据客户的购买行为和人口统计信息将客户聚集在一起。这可以帮助确定特定产品或服务的目标市场。您需要收集和预处理客户数据，然后使用k均值或分层聚类等聚类算法，根据客户的相似性对客户进行分组。
- 图像识别：开发图像识别模型涉及训练机器学习算法来识别图像中的物体或人。这个项目需要大量数据，您需要对图像进行预处理，以确保它们具有适合训练算法的格式。流行的图像识别算法包括卷积神经网络（CNN）。
- 时间序列分析：时间序列分析涉及分析随时间变化的数据，如股价或网站流量。在这个项目中，您需要收集和预处理数据，然后使用自动回归综合移动平均线（ARIMA）或时间序列的季节性分解（STL）等技术来识别趋势并对未来行为进行预测。这可能有助于预测股价或预测网站流量。
原创文章，作者：曾确令，如若转载，请注明出处：https://www.zengqueling.com/chengweizhuanyeshujukexuejiadewanzhengluxiantuwodeshujuzhilu/
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