Slika avtorja
Podatki igrajo ključno vlogo pri spodbujanju informiranega odločanja in omogočanju aplikacij, ki temeljijo na umetni inteligenci. Posledično narašča povpraševanje po kvalificiranih podatkovnih strokovnjakih v različnih panogah. Če ste novi v podatkovni znanosti, je ta obsežna zbirka vodnikov zasnovana tako, da vam pomaga razviti bistvene veščine, potrebne za pridobivanje vpogledov iz ogromnih količin podatkov.
Link: 7 korakov do obvladovanja SQL za podatkovno znanost
Gre za postopen pristop k obvladovanju SQL, ki zajema osnove ukazov SQL, združevanja, združevanja, razvrščanja, združevanj, podpoizvedb in okenskih funkcij.
Priročnik poudarja tudi pomen uporabe SQL za reševanje resničnih poslovnih problemov s prevajanjem zahtev v tehnične analize. Za vadbo in pripravo na razgovore o znanosti o podatkih priporoča vadbo SQL prek spletnih platform, kot sta HackerRank in PGExercises.
Link: 7 korakov do obvladovanja Pythona za podatkovno znanost
Ta vodnik vsebuje načrt korak za korakom za učenje programiranja Python in razvoj potrebnih veščin za kariero v podatkovni znanosti in analitiki. Začne se z učenjem osnov Pythona prek spletnih tečajev in izzivov kodiranja. Nato pokriva knjižnice Python za analizo podatkov, strojno učenje in spletno strganje.
Karierni vodnik poudarja pomen vadbe kodiranja skozi projekte in ustvarjanja spletnega portfelja za predstavitev vaših veščin. Ponuja tudi brezplačna in plačljiva priporočila virov za vsak korak.
Link: 7 korakov za obvladovanje tehnik čiščenja in predprocesiranja podatkov
Vodnik po korakih za obvladovanje tehnik čiščenja in predprocesiranja podatkov, ki je bistveni del vseh projektov podatkovne znanosti. Priročnik pokriva različne teme, vključno z raziskovalno analizo podatkov, obravnavanjem manjkajočih vrednosti, obravnavanjem podvojenih in izstopajočih vrednosti, kodiranjem kategoričnih značilnosti, razdelitvijo podatkov na učne in testne nize, skaliranjem funkcij in obravnavanjem neuravnoteženih podatkov pri težavah s klasifikacijo.
Spoznali boste pomen razumevanja izjave o problemu in podatkov s pomočjo primerov kod za različne naloge predprocesiranja z uporabo knjižnic Python, kot sta Pandas in scikit-learn.
Link: 7 korakov za obvladovanje prepiranja podatkov s Pandas in Python
Je obsežna učna pot za obvladovanje prepiranja podatkov s pandami. Priročnik zajema predpogoje, kot so učenje osnov Pythona, SQL in spletno strganje, ki mu sledijo koraki za nalaganje podatkov iz različnih virov, izbiranje in filtriranje podatkovnih okvirov, raziskovanje in čiščenje podatkovnih nizov, izvajanje transformacij in združevanj, združevanje podatkovnih okvirov in ustvarjanje vrtilnih tabel. Na koncu predlaga izgradnjo interaktivne podatkovne nadzorne plošče z uporabo Streamlita za predstavitev veščin analize podatkov in ustvarjanje portfelja projektov, bistvenega pomena za ambiciozne podatkovne analitike, ki iščejo zaposlitvene priložnosti.
Link: 7 korakov do obvladovanja raziskovalne analize podatkov
Priročnik opisuje 7 ključnih korakov za izvajanje učinkovite raziskovalne analize podatkov (EDA) z uporabo Pythona. Ti koraki vključujejo zbiranje podatkov, ustvarjanje statističnega povzetka, pripravo podatkov s čiščenjem in transformacijami, vizualizacijo podatkov za prepoznavanje vzorcev in izstopajočih vrednosti, izvajanje univariatne, bivariatne in multivariatne analize spremenljivk, analizo podatkov časovnih vrst ter obravnavanje manjkajočih vrednosti in izstopajočih vrednosti. EDA je ključna faza v analizi podatkov, ki strokovnjakom omogoča razumevanje kakovosti, strukture in odnosov podatkov ter zagotavlja natančno in pronicljivo analizo v naslednjih fazah.
Za začetek vaše poti v znanosti o podatkih je priporočljivo, da začnete z obvladovanjem SQL. To vam bo omogočilo učinkovito delo z bazami podatkov. Ko se naučite SQL, se lahko poglobite v programiranje Python, ki ima zmogljive knjižnice za analizo podatkov. Učenje osnovnih tehnik, kot je čiščenje podatkov, je pomembno, saj vam bo pomagalo vzdrževati visokokakovostne nize podatkov.
Nato pridobite strokovno znanje o prepiranju podatkov s pandami, da preoblikujete in pripravite svoje podatke. Najpomembneje je, da obvladate raziskovalno analizo podatkov, da temeljito razumete nabore podatkov in odkrijete vpoglede.
Po upoštevanju teh smernic je naslednji korak delo na projektu in pridobivanje izkušenj. Začnete lahko s preprostim projektom in nato nadaljujete s kompleksnejšimi. Pišite o tem na Medium in spoznajte najnovejše tehnike za izboljšanje svojih sposobnosti.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) je certificiran strokovnjak za podatkovne znanstvenike, ki rad gradi modele strojnega učenja. Trenutno se osredotoča na ustvarjanje vsebin in pisanje tehničnih blogov o strojnem učenju in tehnologijah podatkovne znanosti. Abid ima magisterij iz tehnološkega managementa in diplomo iz telekomunikacijskega inženiringa. Njegova vizija je zgraditi izdelek AI z uporabo grafične nevronske mreže za študente, ki se borijo z duševnimi boleznimi.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
- PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
- vir: 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
