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데이터 과학 분야에서 경력을 시작했을 때 어디서부터 시작해야 하는지, 무엇을 배워야 하는지, 최고의 과정이 무엇인지 혼란스러웠습니다. 간단한 Google 검색은 도움이 되지 않으며 올바른 리소스를 찾는 데 많은 시간을 낭비하게 될 수 있습니다. 이 어려움을 겪은 후 나는 다른 사람들을 위해 일을 단순화하겠다고 스스로에게 약속했습니다. 이 블로그에는 경력을 시작하는 데 도움이 되는 최고의 책, 코스, 플랫폼, 인증 및 소셜 네트워크 목록이 포함되어 있습니다.
도서
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어떤 사람들은 책 읽기를 더 좋아하기 때문에 그들에게는 올해 흥미로운 책이 몇 권 있습니다. 책 목록으로 이동하기 전에 잠시 시간을 내어 어떤 프로그래밍 언어를 선호하는지 자문해 보십시오. 대부분의 사람들이 선택할 것입니다. Python 비자 면제 프로그램에 해당하는 국가의 시민권을 가지고 있지만 R 과 줄리아 둘 다 데이터 과학용으로 설계되었기 때문에 수요가 많습니다.
초급 : 데이터 분석을 위한 Python: Pandas, NumPy 및 IPython을 사용한 데이터 랭글링
중급: 데이터 과학자를위한 실용 통계
R 애호가: 데이터 과학 용 R
미래의 언어: 줄리아 데이터 사이언스
교육 과정
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나의 여행은 다음과 같이 시작되었다 Codecademy 과 DataCamp Python, R, SQL 및 통계의 기초를 가르쳐준 과정. 저는 초보자에게 데이터 과학 과정을 시도하고 제 시간에 완료하도록 적극 권장합니다.
아래 목록에는 무료 과정, 유료 과정 및 짧은 자습서가 포함되어 있습니다. 이 과정은 실제 데이터 프로젝트 작업을 시작하기 위한 강력한 기반을 구축하는 데 도움이 됩니다.
무료 코스
유료 코스
- Udacity : 온라인에서 데이터 과학자가 되는 법 배우기
- 데이터캠프: Python Track을 사용하는 데이터 과학자
- Coursera : IBM Data Science Professional 인증서
- 코덱스 아카데미 : 데이터 과학자 경력 경로
튜토리얼
- 초보자를 위한 데이터 과학 튜토리얼: 정의, 기본 및 프로세스
- Python Pandas 데이터 과학 튜토리얼을 완료하세요! (CSV/Excel 파일 읽기, 정렬, 필터링, 그룹화)
- 데이터 시각화 파이썬
플랫폼
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에 대해 알았더라면 내 삶은 더 쉬웠을 텐데 카글 데이터 과학 여정을 시작하기 전에 이러한 플랫폼에는 예제, 쉬운 가이드 및 실험 수행 기능이 함께 제공됩니다. 노트북에서 배우거나 전문 데이터 과학자 커뮤니티와 아이디어를 논의할 수 있습니다.
데이터 사이언스와 머신 러닝에 성공하고 싶다면 캐글 계정을 만들고 다양한 토론에 참여해보세요. 또한 생성 GitHub의 더 큰 개발자 커뮤니티에서 배우기 위한 계정입니다.
보너스 : 페이퍼스위드코드 과 DAG 허브 응용 기계 학습을 배우기 위해.
블로그
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데이터 과학 블로그는 특정 도구, 새로운 개념 및 초보자용 튜토리얼에 대한 간단한 정보를 제공합니다. 몇 가지 과정을 마친 후 나는 즉시 따라하기 쉬운 블로그와 사랑에 빠졌습니다. 데이터 과학을 향해 과 분석 Vidhya. 그들은 여전히 제가 데이터 분석과 머신 러닝을 더 잘할 수 있도록 도와주고 있습니다.
인증
작성자별 샘플 인증서
데이터 과학 학위가 없는 경우 자격증을 취득하면 취업 시장에서 우위를 점할 수 있습니다. 대부분의 플랫폼은 현재 인증 시험을 제공하고 있으며 많은 플랫폼이 그만한 가치가 있습니다.
이 인증 시험은 데이터 분석, 프로그래밍 기술, 통계적 사고, 모델링 및 프레젠테이션에 대해 테스트합니다.
데이터 소셜 네트워크
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끊임없이 변화하는 데이터 과학 분야에서 어떻게 최신 정보를 유지하고 있습니까? 전문가, 영향력 있는 사람을 팔로우하거나 데이터 과학 소셜 네트워크에 가입합니다. 이러한 소셜 네트워크에는 Discord(Learn AI Together), LinkedIn, Twitter, Dev.to 및 Reddit(r/datascience)가 포함됩니다.
결론
저는 "데이터 과학 학습을 시작하는 방법"을 묻는 다이렉트 메시지와 이메일을 받았습니다. 대부분은 기본만 배우면 XNUMX자리도 벌 수 있을 거라고 생각하는데 잘못된 사고방식이다. 따라서 잘못된 이유로 여기에 있는 경우 여기에서 멈추고 좋아하는 것을 찾기 시작하는 것이 좋습니다. 여행이 어려워지고 방향을 잃을 것입니다. 요컨대, 당신은 당신이 좋아하지 않는 일에 시간과 돈을 낭비하게 될 것입니다.
이 블로그에서 우리는 최고의 학습 리소스와 플랫폼에 대해 배웠습니다. Twitter 또는 LinkedIn에서 데이터 인플루언서를 팔로우하고 Kaggle에서 계정을 만들고 무료 과정으로 시작한 다음 유료 과정을 완료하여 기계 학습 및 최고의 코딩 방법에 대해 자세히 알아보세요.
"데이터 과학은 헌신과 노력이 필요합니다."
아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 머신 러닝 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 고생하는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 만드는 것입니다.
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출처: https://www.kdnuggets.com/2022/01/best-learning-resources-data-science-2022.html
