Con đường học tập để trở thành nhà khoa học dữ liệu Nói chung, con đường học tập để trở thành một nhà khoa học dữ liệu có thể được chia thành 8 bước sau:1. Bắt đầu: Bước lớn nhất của tất cả chúng - bắt đầu hành trình khoa học dữ liệu của bạn. Giai đoạn này là tất cả về việc hiểu khoa học dữ liệu là gì và vai trò của nhà khoa học dữ liệu đòi hỏi gì. Ngoài ra, đây là nơi bạn nên chọn ngôn ngữ lập trình và công cụ bạn chọn (đề xuất của chúng tôi là Python). Điều này sẽ cho phép bạn viết mã thông qua tất cả những gì bạn học được trong những tháng tới2. Học toán và thống kê cơ bản: các khái niệm cốt lõi mà một nhà khoa học dữ liệu phải biết đầy đủ là gì? Đó sẽ là thống kê và toán học. Học một công cụ sẽ giúp bạn thực hiện các phép tính nhanh và tạo ra kết quả, bạn không thể thực sự trở thành một nhà khoa học dữ liệu cho đến khi bạn nắm vững các phương pháp thống kê (xác suất, thống kê mô tả và suy luận) và toán học (chính xác là đại số tuyến tính). Đó là lý do tại sao chúng tôi nhấn mạnh vào hai lĩnh vực này trong lộ trình học tập để trở thành một nhà khoa học dữ liệu.3. Học máy Khái niệm học tập và áp dụng chúng: Đây là nơi mọi thứ bắt đầu nghe thấy phần nào cảm hứng - bạn đang nghe bài viết này bởi vì bạn đã bị thu hút bởi những gì học máy có thể làm. Và một khi bạn đã hoàn thành các điểm trên (bắt đầu vào tháng thứ 3 nếu bạn theo con đường học tập), bạn sẽ bắt đầu học những điều cơ bản của học máy. Nhưng điều này không chỉ giới hạn trong các khái niệm lý thuyết. Chúng tôi tin tưởng vào việc học bằng cách thực hành, do đó chúng tôi đã cung cấp một số dự án tuyệt vời để bạn có thể trải nghiệm những gì một nhà khoa học dữ liệu làm!4. Một số ứng dụng khác của học máy: Khi bạn đã hiểu rõ về các kỹ thuật cơ bản này, bạn sẽ chuyển sang các chủ đề nâng cao hơn vào tháng thứ tư, như học tập ngẫu nhiên, rừng ngẫu nhiên, tăng thuật toán và phương pháp chuỗi thời gian. Nhưng học máy không chỉ giới hạn ở các thuật toán, bạn cần biết các thủ thuật tiện lợi để cải thiện mô hình của mình. Đó là nơi các chiến lược xác nhận và kỹ thuật tính năng sẽ đóng một vai trò. Chúng tôi cũng khuyến khích bạn tập trung vào các ứng dụng công nghiệp và do đó đã bao gồm một dự án công cụ đề xuất trong lộ trình học tập5. Giới thiệu về Học sâu (Deep Learning): Bây giờ bạn đã biết những khái niệm học máy này, điều gì tiếp theo? Tất nhiên là học sâu! Nó trở thành một phần thiết yếu của bất kỳ khả năng nào của nhà khoa học dữ liệu ngày nay và được ghi trong hồ sơ xin việc. Tháng thứ 7 sẽ thấy con đường nhà khoa học dữ liệu của bạn nghiêng về việc hiểu các mạng lưới thần kinh và hiểu rõ về Keras6. Các kiến trúc học sâu khác nhau như RNN, CNN: Tiếp theo đó là việc đi sâu vào các khung mạng thần kinh tiên tiến, cụ thể là mạng thần kinh tái phát và mạng thần kinh tích chập. Đây là những khái niệm khá nặng nề, do đó chúng tôi khuyên bạn nên dành một vài tuần để hiểu chúng từ đầu7. Ứng dụng Thị giác Máy tính: Tầm nhìn máy tính là một trong những lĩnh vực nóng nhất hiện nay và do đó chúng tôi đã tập trung rất nhiều vào lĩnh vực này. Chúng tôi cảm thấy mọi nhà khoa học dữ liệu nên hoàn toàn có điều này trong sơ yếu lý lịch của họ vì đây là nơi sẽ có rất nhiều công việc trong tương lai. Chúng tôi đã bao gồm một dự án thực sự tuyệt vời để cung cấp cho bạn sự hiểu biết thực tế về cách thức hoạt động của một mô hình thị giác máy tính8. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Không có lộ trình học của nhà khoa học dữ liệu nào hoàn chỉnh mà không cần đi qua NLP. Bạn nên tập trung vào việc học ít nhất những điều cơ bản, bao gồm cả tiền xử lý văn bản và phân loại văn bản. Nếu bạn cảm thấy thích phiêu lưu, bạn có thể khám phá cách học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP nhưng đó không phải là một yêu cầu bắt buộcSáu giai đoạn xử lý dữ liệu1. Thu thập dữ liệu2. Chuẩn bị dữ liệu3. Nhập dữ liệu4. Chế biến5. Xuất / giải đoán dữ liệu6. Lưu trữ dữ liệuTương lai của xử lý dữ liệu nằm trong điện toán đám mây. Công nghệ điện toán đám mây xây dựng trên sự tiện lợi của các ph