KHÓA HỌC DATA SCIENCE

Mặc mặc dù không tồn tại gì thực thụ thay đổi tuy thế các ngày đầu xuân năm mới bắt đầu luôn đem đến mang lại chúng ta những hi vọng với rất nhiều máy mới mẻ hơn. Nếu các bạn thêm một planer, một số kim chỉ nam ví dụ với lộ trình học tập, bạn sẽ bao gồm một cách làm hoàn hảo và tuyệt vời nhất mang lại 1 năm đầy năng lượng.

Bạn đang xem: Khóa học data science

Bài đăng này nhằm cung cấp cho mình ban bố, tài nguyên ổn và ý tưởng để giúp đỡ các bạn sản xuất một hạng mục học hành hoặc nâng cấp tài năng trình độ của khách hàng trong công nghệ tài liệu.

Lưu ý: Lộ trình này dựa vào kinh nghiệm cá thể của Harshit Tyagi, hiện tại đang Web và Data Science Consultant, về kỹ thuật dữ liệu. Đây không phải là kế hoạch học hành toàn bộ cùng sau cùng. Quý khách hàng hoàn toàn có thể kiểm soát và điều chỉnh lộ trình này nhằm phù hợp hơn với ngẫu nhiên nghành nghề dịch vụ hoặc nghành nghề dịch vụ phân tích cụ thể làm sao mà lại các bạn quyên tâm. Ngoài ra, người sáng tác nói nhiều đến Pyhẹp bởi cá thể anh phù hợp nó rộng các ngôn từ xây dựng khác.


Nội dung

1. Học về thiết kế hoặc chuyên môn lập trình2. Học về tích lũy cùng thu xếp dữ liệu (Data Collection & Wrangling)3. Học về Exploratory Data Analysis, Business Acumen, Storytelling4. Tìm đọc về Kỹ thuật Dữ liệu5. Học về thống kê ứng dụng cùng tân oán học6. Học về Machine Learning cùng AI

Lộ trình học tập là gì?

Lộ trình học hành là một trong bản đồ dùng năng lực với tương đối nhiều Lever, các cụ thể về phần lớn năng lực bạn muốn trau củ dồi, phương pháp chúng ta đo lường tác dụng sống từng Lever cùng các kỹ thuật nhằm nhuần nhuyễn hơn nữa từng năng lực.

Trong quãng thời gian này các bạn sẽ thấy trọng số mang lại từng Lever dựa trên cường độ tinh vi với tính thông dụng của vận dụng trong quả đât thực. Bạn cũng tra cứu thấy thời hạn ước tính cho tất cả những người bắt đầu ban đầu để kết thúc từng Lever với các bài xích tập và dự án.

Dưới đấy là kim từ bỏ tháp miêu tả những kỹ năng V.I.P theo lắp thêm từ bỏ phức hợp với vận dụng của chúng trong ngành.


*

Lộ trình học tập data science theo máy tự trường đoản cú dễ dàng mang lại phức tạp.


Mô hình trên là một trong những các đại lý độ lớn nhưng mà bọn họ đang nhờ vào đó để thiết lập suốt thời gian học tập cho khách hàng. Chúng ta vẫn đi sâu vào từng tầng với những chi tiết rõ ràng hơn, có thể đo lường và tính toán được. Trong đó có nhắc cụ thể đến sự việc đánh giá các kiến thức quan trọng với những nguồn lực có sẵn quan trọng để nắm rõ những chủ thể đó.

Quý khách hàng hoàn toàn có thể giám sát kỹ năng và kiến thức nhận được bằng cách áp dụng những chủ thể đã học vào một số trong những dự án công trình trong nhân loại thực. Bạn có thể kiếm tìm thấy một trong những phát minh dự án công trình, cổng ban bố cùng gốc rễ rất có thể áp dụng để giám sát và đo lường mức độ thành thạo của chính bản thân mình.

1. Học về xây dựng hoặc chuyên môn lập trình

Ước tính thời gian cần: 2 – 3 tháng

Đầu tiên, hãy bảo đảm an toàn rằng bạn có kỹ năng thiết kế. Mọi quá trình tương quan đến công nghệ dữ liệu đều tận hưởng kỹ năng và kiến thức về xây dựng trong tối thiểu một ngữ điệu.

Các chủ thể lập trình ví dụ cần biết

Cấu trúc dữ liệu thịnh hành (data types, lists, dictionaries, sets, tuples), viết hàm, xúc tích và ngắn gọn, luồng tinh chỉnh và điều khiển, thuật toán tìm kiếm kiếm cùng sắp xếp, xây dựng phía đối tượng người sử dụng cùng làm việc với thỏng viện phía bên ngoài. Tập lệnh SQL: Truy vấn cơ sở tài liệu bằng phương pháp sử dụng những phép nối, tổng đúng theo và truy nã vấn bé (joins, aggregations, and sub-queries) Sử dụng xuất sắc Terminal, chế độ kiểm soát phiên bản vào Git với sử dụng GitHub

Các nguồn tài liệu với khóa đào tạo và huấn luyện về Python

Tài liệu học tập về Git cùng GitHub

Tài liệu học SQL

Kiểm tra loài kiến thức

quý khách hàng có thể kiểm tra kiến thức chuyên môn của bản thân bằng cách giải quyết nhiều vấn đề với thành lập ít nhất 2 dự án:

Trích xuất dữ liệu tự website / API endpoints- nỗ lực viết tập lệnh Pythuôn trích xuất tài liệu tự những trang web được cho phép trích xuất nlỗi soundcloud.com. Lưu trữ tài liệu được trích xuất vào tệp CSV hoặc đại lý tài liệu Squốc lộ. Viết những trò đùa nhỏng oẳn tội phạm tì, kéo gai, treo cổ, mô bỏng lăn xúc xắc, tic-tac-toe, v.v. Viết các vận dụng web dễ dàng như trình sở hữu xuống đoạn Clip YouTube, trình ngăn website, trình phạt nhạc, trình kiểm soát đạo văn, v.v.

Triển knhì những dự án công trình này trên các trang GitHub hoặc chỉ cần tàng trữ mã bên trên GitHub nhằm bạn làm việc cách sử dụng Git.

2. Học về thu thập với bố trí dữ liệu (Data Collection & Wrangling)

Ước tính thời gian cần: 2 tháng

Một phần đặc biệt quan trọng của quá trình công nghệ tài liệu là triệu tập vào việc tìm và đào bới kiếm dữ liệu cân xứng có thể giúp bạn giải quyết vụ việc của chính mình. quý khách hàng hoàn toàn có thể thu thập tài liệu tự các nguồn vừa lòng pháp khác nhau – góp nhặt (ví như website mang lại phép), API, Thương hiệu tài liệu cùng các kho lưu trữ gồm sẵn công khai.Sau khi chúng ta bao gồm dữ liệu vào tay, bên so với hay đã trường đoản cú kiếm tìm bí quyết có tác dụng sạch sẽ các tập tài liệu (dataframes), thao tác làm việc với những mảng đa chiều, áp dụng tính toán diễn tả / công nghệ và làm việc với dataframes nhằm tổng đúng theo tài liệu.Dữ liệu hi hữu khi sạch với được format nhằm sử dụng vào “quả đât thực”. Pandas và NumPy là hai thư viện chất nhận được chúng ta đưa từ tài liệu không sạch lịch sự dữ liệu chuẩn bị sẵn sàng so với.lúc các bạn bước đầu cảm giác dễ chịu Lúc viết những công tác Pykhông lớn, hãy ban đầu tđắm say gia các bài học kinh nghiệm về kiểu cách áp dụng các thư viện nlỗi panda cùng numpy.

Các tư liệu cùng khóa học về tập vừa lòng với làm sạch dữ liệu

Ý tưởng về dự án tích lũy dữ liệu:

Chọn ngẫu nhiên tập dữ liệu làm sao có sẵn công khai với xác định một cỗ thắc mắc cơ mà bạn muốn theo xua sau khi coi tập dữ liệu cùng domain. Thu thập tài liệu để tìm thấy câu trả lời đến các thắc mắc đó bằng cách sử dụng Pandas với NumPy.

3. Học về Exploratory Data Analysis, Business Acumen, Storytelling

Ước tính thời gian cần: 2-3 tháng

Một số thuật ngữ

Business Acumen: Nhạy bén khiếp doanhData Storytelling: Kể cthị xã bởi tài liệu

Giai đoạn tiếp theo sau đề xuất nắm rõ là so với dữ liệu và nhắc chuyện. Rút ít ra thông báo cụ thể tự tài liệu và sau đó truyền đạt báo cáo giống như bởi các thuật ngữ với hình ảnh hóa đơn giản dễ dàng là trách rưới nhiệm mấu chốt của Nhà đối chiếu dữ liệu.

Phần kể chuyện yên cầu bạn yêu cầu thạo với Việc trực quan hóa dữ liệu cùng với kỹ năng giao tiếp giỏi.

Các chủ thể về so sánh dữ liệu dò hỏi và dữ liệu đề cập chuyện

Phân tích tài liệu dò hỏi (Exploratory data analysis) : xác định thắc mắc, cách xử lý các cực hiếm bị thiếu hụt, quý hiếm nước ngoài lai, format, thanh lọc, đối chiếu đối kháng trở thành với nhiều trở thành.Trực quan liêu hóa tài liệu (Data visualization): vẽ tài liệu bởi các thỏng viện nhỏng matplotlib, seaborn và plotly. Biết bí quyết lựa chọn biểu vật tương xứng nhằm truyền đạt công dụng tự dữ liệu.

Xem thêm: Giáo Án Công Nghệ 10 Bài 53 : Xác Định Kế Hoạch Kinh Doanh, Giáo Án Môn Công Nghệ Khối 10

Phát triển bảng điều khiển (dashboards ): đa số các bên so sánh chỉ thực hiện Excel hoặc một nguyên lý chuyên sử dụng nhỏng Power BI và Tableau để chế tạo dashboard tóm tắt với tổng thích hợp dữ liệu nhằm mục tiêu góp các nhà thống trị chỉ dẫn ra quyết định.Nhạy bén kinh doanh (Business acumen): chỉ dẫn phần đa thắc mắc cân xứng, đông đảo câu hỏi thực thụ nhắm mục tiêu cho những chỉ số sale. Thực hành viết báo cáo, blog cùng trình bày cụ thể với ngắn thêm gọn.

Tài liệu và khóa học về đối chiếu dữ liệu

Ý tưởng dự án công trình so với dữ liệu

Phân tích mày mò bên trên tập tài liệu điện hình ảnh nhằm tra cứu công thức sinh sản phlặng bổ ích nhuận (sử dụng nó có tác dụng mối cung cấp cảm hứng), thực hiện tập dữ liệu trường đoản cú y tế, tài thiết yếu, WHO, điều tra dân sinh trước đó, Tmùi hương mại năng lượng điện tử, v.v.

4. Tìm đọc về Kỹ thuật Dữ liệu

Ước tính thời gian cần: 4-5 tháng

Kỹ thuật tài liệu cung cấp các nhóm R&D bằng phương pháp hỗ trợ dữ liệu không bẩn cho những kỹ sư nghiên cứu và phân tích và bên công nghệ trên các chủ thể dựa vào dữ liệu phệ. Bản thân nó là 1 trong nghành cùng chúng ta cũng có thể quyết định bỏ lỡ phần này giả dụ bạn có nhu cầu chỉ triệu tập vào kỹ lưỡng thuật toán thù thống kê lại của những vụ việc.

Các trách rưới nhiệm của một kỹ sư dữ liệu bao hàm chế tạo một phong cách thiết kế dữ liệu công dụng, hợp lý hóa việc xử lý dữ liệu và duy trì các khối hệ thống tài liệu đồ sộ to.

Các kỹ sư thực hiện Shell (CLI), Squốc lộ cùng Pynhỏ / Scala nhằm tạo ETL pipelines, auto hóa các tác vụ hệ thống tệp và tối ưu hóa những vận động các đại lý dữ liệu để làm cho cái đó gồm hiệu suất cao.

Một kỹ năng đặc trưng không giống là thực thi các kiến trúc dữ liệu này đòi hỏi sự thành thạo về những đơn vị cung cấp các dịch vụ đám mây hệt như AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, v.v.

Tài liệu nhằm học Kỹ thuật dữ liệu

Ý tưởng dự án với hội chứng chỉ

5. Học về thống kê lại ứng dụng với toán thù học

Ước tính thời hạn cần: 4-5 tháng

Pmùi hương pháp những thống kê là 1 phần trung trung ương của kỹ thuật dữ liệu. Hầu hết toàn bộ những cuộc phỏng vấn kỹ thuật tài liệu chủ yếu tập trung vào những thống kê trình bày với suy đoán.

Đa phần mọi fan hay bắt đầu viết code về những giải mã machine learning nhưng ko hiểu rõ về các phương pháp thống kê với toán học cơ bạn dạng phân tích và lý giải hoạt động của các thuật toán kia. Tất nhiên, đây không phải là vấn đề buộc phải khuyến nghị.

Các chủ đề bao gồm về Thống kê ứng dụng (Applied Statistics) với tân oán học

Thống kê biểu hiện (Descriptive sầu Statistics) – Tìm hiểu về những dự tính của vị trí (mức độ vừa phải, trung vị, chính sách, thống kê gồm trọng số, thống kê được cắt bớt) với kĩ năng đổi khác nhằm biểu lộ dữ liệu.Thống kê tyêu thích chiếu (Inferential statistics) – thiết kế kiểm tra mang thuyết, bình chọn A / B, xác định số liệu sale, so với dữ liệu thu thập với công dụng nghiên cứu bằng cách sử dụng khoảng tầm tin cẩn, quý hiếm p và quý giá altrộn.Đại số đường tính, phnghiền tính đối kháng cùng nhiều trở nên (Linear Algebra, Single & multi-variate calculus) để đọc những hàm mất đuối, gradient và những trình tối ưu hóa vào học thứ.

Tài liệu cùng khóa huấn luyện về thống kê lại và toán

Ý tưởng dự án về thống kê

Giải những bài bác tập được cung ứng trong các khóa học ngơi nghỉ bên trên với tiếp đến thử liếc qua một số bộ dữ liệu công khai vị trí bạn cũng có thể vận dụng các khái niệm những thống kê này. Đặt mọi thắc mắc nlỗi “Có đủ dẫn chứng nhằm Kết luận rằng tuổi vừa phải của những chị em sinch bé sinh hoạt Boston là bên trên 25 tuổi với khoảng ý nghĩa sâu sắc 0,05” không?Cố chũm kiến tạo cùng chạy các thể nghiệm bé dại cùng với những người cùng cơ quan / nhóm / lớp của khách hàng bằng cách đề nghị bọn họ thúc đẩy với cùng một ứng dụng hoặc trả lời một thắc mắc. Chạy những phương thức thống kê trên tài liệu sẽ thu thập khi bạn có một lượng tài liệu tốt sau một khoảng tầm thời hạn. Điều này có thể khôn cùng nặng nề để tiến hành tuy vậy sẽ rất thú vị.Phân tích giá chỉ cổ phiếu, tiền năng lượng điện tử với kiến thiết trả tngày tiết bao bọc lợi tức đầu tư mức độ vừa phải hoặc ngẫu nhiên số liệu nào khác. Xác định coi bạn có thể chưng bỏ mang tmáu loại bỏ hay là không bằng phương pháp thực hiện các quý hiếm đặc trưng.

6. Học về Machine Learning và AI

Ước tính thời gian cần: 4-5 tháng

Sau Lúc từ tìm hiểu cùng nhìn qua toàn bộ các tư tưởng bao gồm nói trên, bây giờ bạn nên sẵn sàng chuẩn bị để bắt đầu cùng với những thuật tân oán Machine Learning ưa chuộng.

Có cha mẫu mã học chính:

Học bao gồm tính toán (Supervised Learning ) – bao hàm những bài bác toán thù hồi quy và phân các loại. Nghiên cứu giúp hồi quy đường tính đơn giản dễ dàng, hồi quy bội, hồi quy đa thức, thuật toán Naive sầu Bayes , hồi quy logistic, KNNs, mô hình cây, quy mô tổng đúng theo. Tìm phát âm về những chỉ số Review.Học ko đo lường và tính toán (Unsupervised Learning )Phân cụm (Clustering) cùng giảm chiều dữ liệu ( dimensionality reduction) là hai áp dụng được sử dụng rộng rãi của học không giám sát. Đi sâu vào PCA (Principal component Analysis), phân cụm K-mean, tạo nên cây phân cung cấp (hierarchical clustering) cùng mô hình gaussian các thành phần hỗn hợp (gaussian mixtures).Học tập tăng cường (Reinforcement learning) – giúp bạn xây dựng hệ thống trường đoản cú thưởng trọn. Tìm gọi cách buổi tối ưu hóa phần thưởng trọn, sử dụng thư viện TF-Agents, mô hình Deep Q-networks, v.v. Tuy nhiên bạn cũng có thể bỏ lỡ phần này.

Tài liệu học tập về Machine Learning

Theo dõi quy trình học tập tập

quý khách hoàn toàn có thể sử dụng cơ chế quan sát và theo dõi học hành bên trên Notion được tạo nên sẵn tại đây . Bạn rất có thể thiết lập nó theo yêu cầu của chính bản thân mình và thực hiện nó nhằm theo dõi và quan sát tiến trình của bản thân mình, thuận tiện truy cập vào tất cả các tài ngulặng cùng dự án công trình của người tiêu dùng.

Trên trên đây chỉ nên tổng quan tiền về phổ rộng của khoa học dữ liệu. Quý khách hàng có thể đi sâu vào từng chủ đề này cùng chế tạo chiến lược mang đến riêng mình dựa vào quan niệm trong từng danh mục.

Bài viết dựa trên bài viết của Harshit Tyagi bao gồm bổ sung thêm một vài công bố với nguồn tư liệu phù hợp

Quý khách hàng gồm biết?

tđê mê gia cộng đồng cortua.com bên trên Linkedin, Facebook và các kênh mạng xã hội khác hoàn toàn có thể giúp bạn lập cập tìm kiếm được những chủ thể cách tân và phát triển nghề nghiệp và công việc và cập nhật biết tin về Việc có tác dụng IT tiên tiến nhất Linkedin Page: https://bit.ly/Linkedincortua.com Facebook Group: https://bit.ly/cortua.comvn cơ hội Việc làm cho IT : cortua.com