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I dati svolgono un ruolo cruciale nel guidare un processo decisionale informato e nel consentire applicazioni basate sull’intelligenza artificiale. Di conseguenza, vi è una crescente domanda di professionisti qualificati dei dati in vari settori. Se sei nuovo alla scienza dei dati, questa vasta raccolta di guide è progettata per aiutarti a sviluppare le competenze essenziali necessarie per estrarre informazioni approfondite da grandi quantità di dati.
link: 7 passaggi per padroneggiare SQL per la scienza dei dati
Si tratta di un approccio passo passo alla padronanza di SQL, che copre le basi di comandi SQL, aggregazioni, raggruppamenti, ordinamenti, join, sottoquery e funzioni di finestra.
La guida evidenzia inoltre l'importanza dell'utilizzo di SQL per risolvere problemi aziendali reali traducendo i requisiti in analisi tecniche. Per esercitarsi e prepararsi ai colloqui di data science, consiglia di esercitarsi in SQL attraverso piattaforme online come HackerRank e PGExercises.
link: 7 passaggi per padroneggiare Python per la scienza dei dati
Questa guida fornisce una tabella di marcia passo passo per apprendere la programmazione Python e sviluppare le competenze necessarie per una carriera nella scienza e nell'analisi dei dati. Si inizia con l'apprendimento dei fondamenti di Python attraverso corsi online e sfide di codifica. Quindi, copre le librerie Python per l'analisi dei dati, l'apprendimento automatico e il web scraping.
La guida alla carriera evidenzia l'importanza di esercitarsi nella programmazione attraverso progetti e di creare un portfolio online per mostrare le tue capacità. Offre inoltre consigli sulle risorse gratuite e a pagamento per ogni passaggio.
link: 7 passaggi per padroneggiare le tecniche di pulizia e preelaborazione dei dati
Una guida passo passo per padroneggiare le tecniche di pulizia e preelaborazione dei dati, che è una parte essenziale di qualsiasi progetto di data science. La guida copre vari argomenti, tra cui l'analisi esplorativa dei dati, la gestione dei valori mancanti, la gestione dei duplicati e dei valori anomali, la codifica delle caratteristiche categoriali, la suddivisione dei dati in set di training e test, il ridimensionamento delle caratteristiche e la gestione dei dati sbilanciati nei problemi di classificazione.
Imparerai l'importanza di comprendere la dichiarazione del problema e i dati con l'aiuto di codici di esempio per le varie attività di preelaborazione utilizzando librerie Python come Pandas e scikit-learn.
link: 7 passaggi per padroneggiare il data wrangling con Panda e Python
È un percorso di apprendimento completo per padroneggiare la discussione dei dati con i panda. La guida copre prerequisiti come l'apprendimento dei fondamenti di Python, SQL e web scraping, seguiti da passaggi per caricare dati da varie fonti, selezionare e filtrare dataframe, esplorare e pulire set di dati, eseguire trasformazioni e aggregazioni, unire dataframe e creare tabelle pivot. Infine, suggerisce di creare una dashboard interattiva dei dati utilizzando Streamlit per mostrare le capacità di analisi dei dati e creare un portafoglio di progetti, essenziali per gli aspiranti analisti di dati in cerca di opportunità di lavoro.
link: 7 passaggi per padroneggiare l'analisi esplorativa dei dati
La guida delinea i 7 passaggi chiave per eseguire un'efficace analisi esplorativa dei dati (EDA) utilizzando Python. Questi passaggi includono la raccolta dei dati, la generazione di un riepilogo statistico, la preparazione dei dati tramite pulizia e trasformazioni, la visualizzazione dei dati per identificare modelli e valori anomali, l'esecuzione di analisi univariate, bivariate e multivariate delle variabili, l'analisi dei dati delle serie temporali e la gestione dei valori mancanti e dei valori anomali. L'EDA è una fase cruciale nell'analisi dei dati, poiché consente ai professionisti di comprendere la qualità, la struttura e le relazioni dei dati, garantendo un'analisi accurata e approfondita nelle fasi successive.
Per iniziare il tuo viaggio nella scienza dei dati, ti consigliamo di iniziare con la padronanza di SQL. Ciò ti consentirà di lavorare in modo efficiente con i database. Una volta che hai dimestichezza con SQL, puoi immergerti nella programmazione Python, che include potenti librerie per l'analisi dei dati. Imparare tecniche essenziali come la pulizia dei dati è importante, poiché ti aiuterà a mantenere set di dati di alta qualità.
Quindi, acquisisci esperienza nella gestione dei dati con i panda per rimodellare e preparare i tuoi dati. La cosa più importante è padroneggiare l'analisi esplorativa dei dati per comprendere a fondo i set di dati e scoprire informazioni approfondite.
Dopo aver seguito queste linee guida, il passo successivo è lavorare su un progetto e acquisire esperienza. Puoi iniziare con un progetto semplice per poi passare a quelli più complessi. Scrivilo su Medium e scopri le ultime tecniche per migliorare le tue capacità.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) è un professionista certificato di data scientist che ama creare modelli di machine learning. Attualmente si sta concentrando sulla creazione di contenuti e sulla scrittura di blog tecnici sulle tecnologie di machine learning e data science. Abid ha conseguito un master in gestione della tecnologia e una laurea in ingegneria delle telecomunicazioni. La sua visione è quella di costruire un prodotto di intelligenza artificiale utilizzando una rete neurale a grafo per gli studenti che soffrono di malattie mentali.
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- Fonte: https://www.kdnuggets.com/collection-of-guides-on-mastering-sql-python-data-cleaning-data-wrangling-and-exploratory-data-analysis?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=collection-of-guides-on-mastering-sql-python-data-cleaning-data-wrangling-and-exploratory-data-analysis
