Bild av författare
Data spelar en avgörande roll för att driva informerat beslutsfattande och möjliggöra artificiell intelligens baserade applikationer. Som ett resultat finns det en växande efterfrågan på skickliga dataproffs inom olika branscher. Om du är ny inom datavetenskap är denna omfattande samling guider utformad för att hjälpa dig att utveckla de nödvändiga färdigheterna som krävs för att extrahera insikter från stora mängder data.
Länk: 7 steg för att bemästra SQL för datavetenskap
Det är ett steg-för-steg tillvägagångssätt för att bemästra SQL, som täcker grunderna i SQL-kommandon, aggregering, gruppering, sortering, kopplingar, underfrågor och fönsterfunktioner.
Guiden belyser också betydelsen av att använda SQL för att lösa verkliga affärsproblem genom att översätta krav till tekniska analyser. För att öva och förbereda sig för datavetenskapsintervjuer rekommenderar vi att du tränar SQL via onlineplattformar som HackerRank och PGExercises.
Länk: 7 steg för att bemästra Python för datavetenskap
Den här guiden ger en steg-för-steg färdplan för att lära sig Python-programmering och utveckla de nödvändiga färdigheterna för en karriär inom datavetenskap och analys. Det börjar med att lära sig grunderna i Python genom onlinekurser och kodningsutmaningar. Sedan täcker det Python-bibliotek för dataanalys, maskininlärning och webbskrapning.
Karriärguiden belyser vikten av att öva på kodning genom projekt och bygga en onlineportfölj för att visa upp dina färdigheter. Den erbjuder också gratis och betalda resursrekommendationer för varje steg.
Länk: 7 steg för att bemästra datarengörings- och förbearbetningstekniker
En steg-för-steg-guide för att bemästra datarensning och förbearbetningstekniker, vilket är en viktig del av alla datavetenskapliga projekt. Guiden täcker olika ämnen, inklusive utforskande dataanalys, hantering av saknade värden, hantering av dubbletter och extremvärden, kodning av kategoriska egenskaper, uppdelning av data i tränings- och testuppsättningar, funktionsskalning och hantering av obalanserad data i klassificeringsproblem.
Du kommer att lära dig vikten av att förstå problemformuleringen och data med hjälp av exempelkoder för de olika förbearbetningsuppgifterna med Python-bibliotek som Pandas och scikit-learn.
Länk: 7 steg för att bemästra databråk med pandor och Python
Det är en omfattande inlärningsväg för att bemästra databråk med pandor. Guiden täcker förutsättningar som att lära sig Python-grunderna, SQL och webbskrapning, följt av steg för att ladda data från olika källor, välja och filtrera dataramar, utforska och rensa datamängder, utföra transformationer och aggregering, sammanfoga dataramar och skapa pivottabeller. Slutligen föreslår det att man bygger en interaktiv datapanel med Streamlit för att visa upp dataanalysfärdigheter och skapa en portfölj av projekt, väsentliga för blivande dataanalytiker som söker jobbmöjligheter.
Länk: 7 steg för att bemästra utforskande dataanalys
Guiden beskriver de sju nyckelstegen för att utföra effektiv Exploratory Data Analysis (EDA) med Python. Dessa steg inkluderar datainsamling, generering av statistisk sammanfattning, förberedelse av data genom rengöring och transformationer, visualisering av data för att identifiera mönster och extremvärden, utföra univariat, bivariat och multivariat analys av variabler, analysera tidsseriedata och hantera saknade värden och extremvärden. EDA är en avgörande fas i dataanalys, vilket gör det möjligt för proffs att förstå datakvalitet, struktur och relationer, vilket säkerställer korrekt och insiktsfull analys i efterföljande steg.
För att börja din resa inom datavetenskap, rekommenderas det att du börjar med att behärska SQL. Detta gör att du kan arbeta effektivt med databaser. När du väl är bekväm med SQL kan du dyka in i Python-programmering, som kommer med kraftfulla bibliotek för dataanalys. Att lära sig viktiga tekniker som datarensning är viktigt, eftersom det hjälper dig att upprätthålla datauppsättningar av hög kvalitet.
Skaffa dig sedan expertis i databråk med pandor för att omforma och förbereda din data. Viktigast av allt, behärska utforskande dataanalys för att grundligt förstå datauppsättningar och avslöja insikter.
Efter att ha följt dessa riktlinjer är nästa steg att arbeta med ett projekt och skaffa erfarenhet. Du kan börja med ett enkelt projekt och sedan gå vidare till mer komplexa. Skriv om det på Medium och lär dig om de senaste teknikerna för att förbättra dina färdigheter.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) är en certifierad datavetare som älskar att bygga modeller för maskininlärning. För närvarande fokuserar han på att skapa innehåll och skriva tekniska bloggar om maskininlärning och datavetenskap. Abid har en magisterexamen i teknikledning och en kandidatexamen i telekommunikationsteknik. Hans vision är att bygga en AI-produkt med hjälp av ett grafiskt neuralt nätverk för studenter som kämpar med psykisk ohälsa.
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
- PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
- Källa: 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
