Zephyrnet-logotyp

Tillbaka till grunderna Pathway – KDnuggets

Datum:

Tillbaka till Basics Pathway
Bild av författare
 

Mycket har hänt under år 2023 och några av er funderar förmodligen på att gå över till en datavetenskapskarriär. Du kanske undrar var du ska börja. Vilken kurs ska jag gå? Behöver jag veta något i förväg?

Det är här KDnuggets är här för att hjälpa dig att svara på alla dessa frågor!

KDnuggets-teamet har skapat en datavetenskaplig väg för alla våra läsare att dra nytta av, oavsett deras levnadssätt.

Vill du veta mer?

Länk: Python Programmering & Data Science Foundations

Under den första veckan kommer vi att lära oss allt om Python, datamanipulation och visualisering.

Dag 1 till 3: Python Essentials för blivande dataforskare

  • En introduktion till Pythons roll inom datavetenskap.
  • En nybörjarvänlig guide till Pythons syntax, datatyper och kontrollstrukturer.
  • Interaktiva kodningsövningar för att stärka din förståelse.

Dag 4: Python Data Structures avmystifierade

  • Lär dig mer om Pythons kärndatastrukturer med vår steg-för-steg-guide. Du kommer att lära dig om listor, tupler, ordböcker och uppsättningar var och en med praktiska exempel och deras betydelse för databehandling.

Dag 5 till 6: Praktisk numerisk beräkning med NumPy och pandor

  • Upptäck kraften hos NumPy och Pandas för numerisk analys och datamanipulation, inklusive verkliga applikationer och praktiska övningar.

Dag 7: Datarengöringstekniker med pandor

  • Utrusta dig själv med grundläggande färdigheter i datarensning med Pandas.

Länk: Databas, SQL, Datahantering och Statistiska koncept

När vi går vidare till den andra veckan kommer vi att lära oss om databas, SQL, datahantering och statistiska koncept.

  • Dag 1: Introduktion till databaser i datavetenskap
  • Dag 2: Komma igång med SQL i 5 steg
  • Dag 3: Data Management Principles for Data Science
  • Dag 4: Arbeta med Big Data: Verktyg och tekniker
  • Dag 5: Statistik i datavetenskap: teori och översikt
  • Dag 6: Tillämpa beskrivande och slutledningsstatistik i Python
  • Dag 7: Hypotestestning och A/B-testning

Länk: Introduktion till maskininlärning

När vi går vidare till den tredje veckan kommer vi att dyka in i maskininlärning.

  • Dag 1: Avmystifiera maskininlärning
  • Dag 2: Komma igång med Scikit-learn i 5 steg
  • Dag 3: Förstå övervakat lärande: teori och översikt
  • Dag 4: Hands-On med övervakat lärande: linjär regression
  • Dag 5: Avtäckning av oövervakat lärande
  • Dag 6: Hands-On med oövervakad inlärning: K-Means Clustering
  • Dag 7: Machine Learning Evaluation Metrics: Teori och översikt

Länk: Avancerade ämnen och distribution

När vi går vidare till den tredje veckan kommer vi att dyka in i avancerade ämnen och implementering.

  • Dag 1: Utforska neurala nätverk
  • Dag 2: Introduktion till Deep Learning Libraries: PyTorch och Lightening AI
  • Dag 3: Komma igång med PyTorch i 5 steg
  • Dag 4: Bygga ett konvolutionellt neuralt nätverk med PyTorch
  • Dag 5: Introduktion till naturlig språkbehandling
  • Dag 6: Implementera din första maskininlärningsmodell
  • Dag 7: Introduktion till Cloud Computing för datavetenskap

Länk: Utplacering till molnet

Gå vidare till bonusveckan:

  • Bonus 1: Kom igång med Google Platform i 5 steg
  • Bonus 2: Distribuera din maskininlärningsmodell till produktion i AWS-molnet

Och precis som det har du gått igenom en 5-veckors väg för att kickstarta din datavetenskapskarriär! Teamet på KDnuggets hoppas att vi har utrustat dig med kunskapen och verktygen som du behöver för att utveckla din datavetenskapskarriär!

Låt oss veta vad du tyckte om i kommentarerna!
 
 

Nisha Arya är datavetare och frilansande teknisk skribent. Hon är särskilt intresserad av att ge Data Science karriärråd eller handledning och teoribaserad kunskap kring Data Science. Hon vill också utforska de olika sätten artificiell intelligens är/kan gynna människans livslängd. En angelägen lärande, som vill bredda sina tekniska kunskaper och skrivförmåga, samtidigt som hon hjälper andra att vägleda.

plats_img

Senaste intelligens

plats_img