Afbeelding door auteur
 

Data spelen een cruciale rol bij het stimuleren van geïnformeerde besluitvorming en het mogelijk maken van op kunstmatige intelligentie gebaseerde toepassingen. Als gevolg hiervan is er een groeiende vraag naar bekwame dataprofessionals in verschillende sectoren. Als datawetenschap nieuw voor u is, is deze uitgebreide verzameling handleidingen bedoeld om u te helpen de essentiële vaardigheden te ontwikkelen die nodig zijn om inzichten uit grote hoeveelheden gegevens te halen.

Link: 7 stappen om SQL onder de knie te krijgen voor datawetenschap

Het is een stapsgewijze benadering voor het beheersen van SQL, waarbij de basisprincipes van SQL-opdrachten, aggregaties, groeperen, sorteren, joins, subquery's en vensterfuncties worden behandeld. 

De gids benadrukt ook het belang van het gebruik van SQL om zakelijke problemen in de praktijk op te lossen door vereisten te vertalen naar technische analyses. Voor het oefenen en voorbereiden op data science-interviews wordt aanbevolen om SQL te oefenen via online platforms zoals HackerRank en PGExercises.

Link: 7 Stappen om Python voor Data Science onder de knie te krijgen

Deze gids biedt een stapsgewijze routekaart voor het leren programmeren in Python en het ontwikkelen van de noodzakelijke vaardigheden voor een carrière in datawetenschap en -analyse. Het begint met het leren van de grondbeginselen van Python via online cursussen en codeeruitdagingen. Vervolgens behandelt het Python-bibliotheken voor data-analyse, machine learning en webscraping. 

De carrièregids benadrukt het belang van het oefenen van coderen via projecten en het opbouwen van een online portfolio om uw vaardigheden te demonstreren. Het biedt ook gratis en betaalde bronaanbevelingen voor elke stap.

Link: 7 stappen om technieken voor het opschonen en voorbewerken van gegevens onder de knie te krijgen

Een stapsgewijze handleiding voor het beheersen van technieken voor het opschonen en voorbewerken van gegevens, die een essentieel onderdeel vormen van elk datawetenschapsproject. De gids behandelt verschillende onderwerpen, waaronder verkennende gegevensanalyse, het omgaan met ontbrekende waarden, het omgaan met duplicaten en uitbijters, het coderen van categorische kenmerken, het opsplitsen van gegevens in trainings- en testsets, het schalen van functies en het aanpakken van onevenwichtige gegevens bij classificatieproblemen. 

Je leert het belang van het begrijpen van de probleemstelling en de gegevens met behulp van voorbeeldcodes voor de verschillende voorverwerkingstaken met behulp van Python-bibliotheken zoals Pandas en scikit-learn.

Link: 7 stappen om gegevensbeheer onder de knie te krijgen met Panda's en Python

Het is een uitgebreid leertraject voor het beheersen van data-ruzie met panda's. De gids behandelt vereisten zoals het leren van de basisprincipes van Python, SQL en webscrapen, gevolgd door stappen om gegevens uit verschillende bronnen te laden, dataframes te selecteren en te filteren, datasets te verkennen en op te schonen, transformaties en aggregaties uit te voeren, dataframes samen te voegen en draaitabellen te maken. Ten slotte stelt het voor om een ​​interactief datadashboard te bouwen met behulp van Streamlit om data-analysevaardigheden te demonstreren en een portfolio van projecten te creëren, essentieel voor aspirant-data-analisten die op zoek zijn naar vacatures.

Link: 7 stappen om verkennende data-analyse onder de knie te krijgen

De gids schetst de 7 belangrijkste stappen voor het uitvoeren van effectieve Exploratory Data Analysis (EDA) met behulp van Python. Deze stappen omvatten het verzamelen van gegevens, het genereren van statistische samenvattingen, het voorbereiden van gegevens door middel van opschoning en transformaties, het visualiseren van gegevens om patronen en uitschieters te identificeren, het uitvoeren van univariate, bivariate en multivariate analyses van variabelen, het analyseren van tijdreeksgegevens en het omgaan met ontbrekende waarden en uitschieters. EDA is een cruciale fase in data-analyse, waardoor professionals de kwaliteit, structuur en relaties van data kunnen begrijpen, waardoor nauwkeurige en inzichtelijke analyses in de volgende fasen worden gegarandeerd.

Om uw reis in data science te beginnen, is het raadzaam om te beginnen met het beheersen van SQL. Hierdoor kunt u efficiënt met databases werken. Als u eenmaal vertrouwd bent met SQL, kunt u zich verdiepen in het programmeren in Python, dat wordt geleverd met krachtige bibliotheken voor gegevensanalyse. Het leren van essentiële technieken zoals het opschonen van gegevens is belangrijk, omdat u hiermee datasets van hoge kwaliteit kunt onderhouden.

Doe vervolgens expertise op in het omgaan met gegevens met panda's om uw gegevens opnieuw vorm te geven en voor te bereiden. Het belangrijkste is dat u de verkennende data-analyse onder de knie krijgt om datasets grondig te begrijpen en inzichten te ontdekken.

Na het volgen van deze richtlijnen is de volgende stap het werken aan een project en het opdoen van ervaring. U kunt beginnen met een eenvoudig project en vervolgens doorgaan met complexere projecten. Schrijf erover op Medium en leer over de nieuwste technieken om je vaardigheden te verbeteren.
 
 

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) is een gecertificeerde datawetenschapper die graag machine learning-modellen bouwt. Momenteel richt hij zich op het creëren van content en het schrijven van technische blogs over machine learning en data science-technologieën. Abid heeft een masterdiploma in technologiemanagement en een bachelordiploma in telecommunicatietechniek. Zijn visie is om een ​​AI-product te bouwen met behulp van een grafisch neuraal netwerk voor studenten die worstelen met een psychische aandoening.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: 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