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Im Jahr 2023 ist viel passiert und einige von Ihnen erwägen wahrscheinlich den Übergang in eine Karriere im Bereich Datenwissenschaft. Sie fragen sich vielleicht, wo Sie anfangen sollen. Welchen Kurs soll ich belegen? Muss ich vorher etwas wissen?

Hier hilft Ihnen KDnuggets bei der Beantwortung all dieser Fragen!

Das KDnuggets-Team hat einen datenwissenschaftlichen Weg geschaffen, von dem alle unsere Leser profitieren können, unabhängig von ihrem Lebensumfeld.

Sie wollen mehr erfahren?

Link: Grundlagen der Python-Programmierung und Datenwissenschaft

In der ersten Woche lernen wir alles über Python, Datenmanipulation und Visualisierung.

Tag 1 bis 3: Python-Grundlagen für angehende Datenwissenschaftler

• Eine Einführung in die Rolle von Python in der Datenwissenschaft.
• Eine anfängerfreundliche Anleitung zu Pythons Syntax, Datentypen und Kontrollstrukturen.
• Interaktive Codierungsübungen zur Festigung Ihres Verständnisses.

Tag 4: Python-Datenstrukturen entmystifiziert

• Erfahren Sie mehr über die Kerndatenstrukturen von Python mit unserer Schritt-für-Schritt-Anleitung. Sie lernen Listen, Tupel, Wörterbücher und Mengen anhand praktischer Beispiele und deren Bedeutung für die Datenverarbeitung kennen.

Tag 5 bis 6: Praktische numerische Berechnung mit NumPy und Pandas

• Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von NumPy und Pandas für numerische Analysen und Datenmanipulation, einschließlich realer Anwendungen und praktischer Übungen.

Tag 7: Datenbereinigungstechniken mit Pandas

• Verschaffen Sie sich mit Pandas grundlegende Fähigkeiten zur Datenbereinigung.

Link: Datenbank, SQL, Datenmanagement und statistische Konzepte

In der zweiten Woche lernen wir etwas über Datenbank, SQL, Datenmanagement und statistische Konzepte.

• Tag 1: Einführung in Datenbanken in der Datenwissenschaft
• Tag 2: Erste Schritte mit SQL in 5 Schritten
• Tag 3: Datenmanagementprinzipien für Data Science
• Tag 4: Arbeiten mit Big Data: Tools und Techniken
• Tag 5: Statistik in der Datenwissenschaft: Theorie und Überblick
• Tag 6: Anwenden deskriptiver und inferentieller Statistiken in Python
• Tag 7: Hypothesentests und A/B-Tests

Link: Einführung in das maschinelle Lernen

In der dritten Woche werden wir uns mit maschinellem Lernen befassen.

• Tag 1: Maschinelles Lernen entmystifizieren
• Tag 2: Erste Schritte mit Scikit-learn in 5 Schritten
• Tag 3: Überwachtes Lernen verstehen: Theorie und Überblick
• Tag 4: Praktisches Lernen mit überwachtem Lernen: Lineare Regression
• Tag 5: Enthüllung des unbeaufsichtigten Lernens
• Tag 6: Praktisches unüberwachtes Lernen: K-Means-Clustering
• Tag 7: Bewertungsmetriken für maschinelles Lernen: Theorie und Überblick

Link: Fortgeschrittene Themen und Bereitstellung

In der dritten Woche werden wir uns mit fortgeschrittenen Themen und der Bereitstellung befassen.

• Tag 1: Erkundung neuronaler Netze
• Tag 2: Einführung in Deep-Learning-Bibliotheken: PyTorch und Lightening AI
• Tag 3: Erste Schritte mit PyTorch in 5 Schritten
• Tag 4: Aufbau eines Faltungs-Neuronalen Netzwerks mit PyTorch
• Tag 5: Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache
• Tag 6: Bereitstellen Ihres ersten Modells für maschinelles Lernen
• Tag 7: Einführung in Cloud Computing für Data Science

Link: Bereitstellung in der Cloud

Weiter geht es mit der Bonuswoche:

• Bonus 1: Erste Schritte mit der Google Platform in 5 Schritten
• Bonus 2: Bereitstellung Ihres maschinellen Lernmodells für die Produktion in der AWS Cloud

Und schon haben Sie einen 5-wöchigen Weg durchlaufen, um Ihre Karriere im Bereich Datenwissenschaft anzukurbeln! Das Team von KDnuggets hofft, dass wir Sie mit dem Wissen und den Tools ausgestattet haben, die Sie benötigen, um Ihre Karriere im Bereich Datenwissenschaft voranzutreiben!

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Nisha Arya ist Data Scientist und freiberuflicher technischer Redakteur. Sie ist besonders daran interessiert, Data Science Karriereberatung oder Tutorials und theoriebasiertes Wissen rund um Data Science anzubieten. Sie möchte auch die verschiedenen Möglichkeiten untersuchen, wie künstliche Intelligenz der Langlebigkeit des menschlichen Lebens zugute kommt/kann. Eine begeisterte Lernende, die ihr technisches Wissen und ihre Schreibfähigkeiten erweitern möchte, während sie anderen hilft, sie zu führen.

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