Ein Blog über den Einstieg in Data Science, das Kennenlernen des Bereichs und was Sie tun können, um Ihr erstes Data Science-Projekt zu starten.
Data Science ist derzeit das boomende Feld. Es ist die Schnittstelle zwischen Technologie und Wirtschaft. Es gibt keine vorgeschriebenen Regeln, keine garantierten Ergebnisse und keine Standardschritte. Selbst die Leute, die wie Experten aussehen, können Ihnen keine klare Antwort geben. Deshalb musst du es selbst lernen – niemand kann dir sagen, wie es am besten ist. Es ist keine Überraschung, dass jeder, der es mit Data Science ernst meint, viel Zeit mit sich selbst verbringt. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie Sie Ihr erstes Projekt starten können.
Warum müssen Sie in die Welt der Datenwissenschaft eintauchen?
Data Science ist heute eines der heißesten und am schnellsten wachsenden Felder. In den letzten Jahren ist dieser Bereich exponentiell gewachsen. Zweifellos gibt es derzeit viele Beschäftigungsmöglichkeiten in der Datenwissenschaft, und die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern wird in den kommenden Jahren weiter steigen. Data Science ist ein weites Feld. Es gibt jedoch viele verschiedene Wege, die Sie wählen können. Jeder von ihnen hat seine eigenen Vor- und Nachteile. Wenn Sie nicht wissen, wo Sie anfangen sollen, dann ist dies der perfekte Ort für Sie. Heute werde ich mit Ihnen die wichtigsten Dinge teilen, die Sie beachten müssen, bevor Sie Ihr erstes Data-Science-Projekt starten.
Ob es darum geht, die Vergangenheit zu analysieren oder die Zukunft vorherzusagen, es gibt keinen Mangel an Daten, die untersucht werden können. Da die Welt immer mehr datengesteuert wird, wächst der Bereich der Datenwissenschaft schnell. Data Science ist zum neuen Buzzword in der Tech-Branche geworden. Jeder will Teil des Geschehens sein – von kleinen Startups bis hin zu riesigen Konzernen. Jeder stellt Data Scientists ein, aber was genau ist Data Science? Was macht einen guten Data Scientist aus? Welche Fähigkeiten sind erforderlich? Wie wird man Data Scientist? Welche Perspektiven hat ein Data Scientist? In diesem Beitrag werde ich einige der wichtigsten Fragen rund um den Bereich Data Science behandeln.
Wie man anfängt
Data Science ist noch ein relativ neues Feld, vor allem in dem Sinne, dass es sich in den letzten Jahren zu einem Schlagwort entwickelt hat. Manche Leute denken, es sei nur ein ausgefallener Titel für „jemanden mit einer Menge mathematischer Kenntnisse“. Aber die Definition von Data Science ist mehr als nur Mathematik. Es ist die Kunst, mithilfe von Statistiken und maschinellem Lernen Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren. Data Science deckt ein breites Themenspektrum ab, von der Datenerfassung bis zur Datenvisualisierung. Der ganze Sinn der Datenwissenschaft besteht darin, auf der Grundlage der uns vorliegenden Informationen bessere Entscheidungen zu treffen.
Bevor Sie mit Data Science beginnen können, müssen Sie sich damit vertraut machen. Sie müssen etwas über Data Science lernen. Sie müssen lernen, was es für Sie tun kann, wie es funktioniert und wie Sie damit beginnen können. Data Science ist ein Schlagwort, mit dem heutzutage viel um sich geworfen wird. Vielleicht haben Sie sogar schon davon gehört. Aber was ist es? Was ist Datenwissenschaft? Data Science ist ein Oberbegriff, der sich auf den Prozess der Analyse von Daten, der Gewinnung aussagekräftiger Informationen daraus und der nützlichen Darstellung dieser Informationen bezieht. Es ist der Prozess, Rohdaten in nützliche Informationen umzuwandeln. Es ist der Prozess, eine große, nutzlose Menge an Daten in eine kleine, nützliche Menge an Informationen umzuwandeln. Data Science ist die Kunst, viele Daten zu nehmen und sie nutzbar zu machen. Es kann eine Menge Spaß machen, und es kann sehr lukrativ sein. Es kann auch sehr schwierig sein. Es erfordert viel Zeit und Mühe, dies zu lernen. Es ist nichts, was man überstürzen sollte.
Wie Sie vielleicht wissen, ist das Feld der Datenwissenschaft ziemlich breit und es gibt unzählige verschiedene Richtungen, in die man gehen kann. Wo soll man also anfangen? Die Antwort ist einfach, indem man mit einem Ende im Hinterkopf beginnt. Sie könnten fragen, was bedeutet das? Um in diesem Bereich erfolgreich zu sein, müssen Sie ein Ziel haben, auf das Sie hinarbeiten. Der beste Weg, um zu beginnen, ist, ein Problem auszuwählen, das Sie lösen möchten. Sie könnten beispielsweise versuchen, herauszufinden, wie Sie den Umsatz Ihres Unternehmens steigern können, oder Sie könnten versuchen, die Website Ihres Unternehmens ansprechender zu gestalten. Egal, was Ihr Problem ist, Sie werden bestimmt einen Weg finden, es mit Data Science zu lösen.
Wie wähle ich eine Aufgabe aus?
Data Science ist ein weites Feld. Sie können Data Science verwenden, um verschiedene Arten von Problemen zu lösen, z. B. das Verhalten von Kunden vorherzusagen, die Wahrscheinlichkeit eines Unfalls zu ermitteln oder eine Beziehung zwischen zwei Variablen zu finden. Es ist so breit, dass Sie nicht wirklich wissen können, was Sie mit Ihrem ersten Data-Science-Projekt machen sollen. Aus diesem Grund haben wir einige Ideen für Projekte gesammelt, die Sie durchführen können, um sich mit dem Bereich vertraut zu machen. Aber zuerst, was ist ein Data-Science-Projekt? Ein Data-Science-Projekt ist der Prozess der Lösung eines Problems mithilfe der von Ihnen erworbenen Data-Science-Fähigkeiten. Es geht nicht nur darum, ein Ergebnis zu erzielen. Es geht darum, ein Problem zu finden, die Daten zu sammeln, sie zu analysieren, Ihre Schlussfolgerung zu ziehen und sie zu präsentieren.
Als erstes müssen Sie eine Aufgabe auswählen. Nicht jede Aufgabe eignet sich für Ihr erstes Data-Science-Projekt, also müssen Sie überlegen, was die wichtigste wäre. Dies kann eine persönliche Aufgabe oder eine Aufgabe von Ihrem Arbeitsplatz sein. Die persönlichen Aufgaben eignen sich eher für Ihr erstes Data-Science-Projekt, außerdem können die Ergebnisse für Sie sehr nützlich sein. Wenn Sie im IT-Unternehmen arbeiten, wählen Sie am besten eine Aufgabe aus, die Sie bereits mit Ihren Kollegen gelöst haben. Sie können Ihre Kollegen oder Ihren Vorgesetzten bitten, die Aufgabe für Sie auszuwählen. Die Hauptidee ist, die Aufgabe auszuwählen, die Sie interessiert. Wenn Sie sich für etwas interessieren, wird es Ihnen leichter fallen, daran zu arbeiten.
Wie wähle ich einen Datensatz aus?
Wahrscheinlich haben Sie eine großartige Idee für ein Data-Science-Projekt, wissen aber nicht, wo Sie anfangen sollen. Sie haben vielleicht schon von Kaggle gehört, aber Sie haben keine Ahnung, wie Sie anfangen sollen. Dieser Blogbeitrag ist für Sie. Sie haben also eine tolle Idee, aber keinen Datensatz. Wo fängst du an? Nun, es gibt eine Menge Daten da draußen. Was Sie tun müssen, ist, einen Datensatz auszuwählen, der für Sie interessant genug ist, um daran zu arbeiten. Hier sind einige der Fragen, die Sie sich bei der Auswahl eines Datensatzes stellen müssen: — Was ist der Zweck des Datensatzes? — In welchem Format ist es? — Wie groß ist der Datensatz? — Wie einfach ist es, die Daten zu bereinigen? — Wie viel Zeit wird es dauern, die Daten zu bereinigen? Sie können viele Ideen für Ihren Datensatz sammeln, indem Sie Blogs lesen, Podcasts anhören und an einem oder zwei Data-Science-Treffen teilnehmen. Sie können sich auch dieses großartige Data Science Hackathon-Toolkit ansehen.
Data Science ist ein heißes Feld der letzten Jahre. Es wird sehr beliebt, darüber zu sprechen und zu versuchen, einige Projekte damit zu machen. Bei Data Science geht es darum, Informationen aus Daten zu extrahieren und diese zu nutzen. Es ist ein sehr weites Feld und berührt viele verschiedene Fachgebiete. Um Data Science zu betreiben, müssen Sie mit vielen verschiedenen Fachgebieten vertraut sein. Sie müssen maschinelles Lernen, Statistik- und Wahrscheinlichkeitsmodelle verstehen, wissen, wie Daten verwendet, gespeichert und analysiert werden. Aber das erste, was Sie tun müssen, ist zu entscheiden, woran Sie arbeiten möchten. Und das ist sehr wichtig, denn Sie sollten mit einem Problem arbeiten, das Sie interessiert. Wenn Sie an einem für Sie interessanten Problem arbeiten, steigen die Chancen, dass Sie etwas Neues lernen und motiviert sind, weiterhin Data Science zu betreiben.
Wie starten Sie Ihr erstes Projekt?
Data Science ist ein heißes Feld, aber auch sehr komplex. Die Leute fragen sich oft, wo sie ihre Data-Science-Reise beginnen sollen. Dieser Blog hilft Ihnen beim Einstieg. Die meisten Menschen sind mit Daten vertraut, sie sehen sie jeden Tag. Es ist in Ihren E-Mails, Ihren Nachrichten, Ihren Anzeigen, sogar in Ihrem Müsli. Data Science ist jedoch eine andere Geschichte. Es ist ein schnell wachsendes Feld, das sich ständig weiterentwickelt und verändert. Data Science ist ein Bereich, in dem es darum geht, Ihre Daten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln. Sie arbeiten mit Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren zusammen, um die wertvollsten Erkenntnisse zu finden, von denen Ihr Unternehmen profitieren kann. Sie werden Daten in verschiedene Algorithmen einfügen, um die wertvollsten Erkenntnisse zu gewinnen. Dieser Blog hilft Ihnen beim Einstieg. Sie erhalten Informationen darüber, wie Sie beginnen, was Sie tun sollten und warum
Der Bereich Data Science wird oft als Verbindung zweier sehr unterschiedlicher Bereiche angesehen: Informatik und Statistik. Dies ist jedoch nur eine Perspektive, da es viele andere Möglichkeiten gibt, Data Science zu betrachten. Es gibt auch viele verschiedene Arten von Datenwissenschaftlern, von denen jeder sein eigenes Fachgebiet hat. Sie werden Data Scientists finden, die einen Hintergrund in Informatik, Statistik, Mathematik, Data Engineering usw. haben. Sie können für Unternehmen arbeiten, die so klein wie ein lokales Startup oder so groß wie eine Forschungseinrichtung sind. Sie können als Berater oder Mitarbeiter vor Ort tätig sein. Sie können sogar als Freiberufler arbeiten. Data Science ist ein angewandtes Gebiet, und viele Data Scientists arbeiten gerne in einem bestimmten Sektor, in dem sie Erfahrung haben. Viele Datenwissenschaftler arbeiten an einer bestimmten Art von Daten, wie z. B. medizinischen Daten oder Daten aus sozialen Medien. Data Science lässt sich in vielen Bereichen anwenden.
Benötigtes Werkzeug?
Data Science ist ein Überbegriff für viele Fähigkeiten. Es geht nicht nur darum, Daten zu finden und zu analysieren, sondern um viele verschiedene Bereiche. Es geht auch nicht nur darum, einen Supercomputer zu haben, sondern auch um grundlegende Fähigkeiten und ein paar verschiedene Werkzeuge, die Sie brauchen, um erfolgreich zu sein. Sie müssen auch keinen Supercomputer haben. Es gibt viele andere Möglichkeiten, um loszulegen. Eine meiner Lieblingsmethoden ist die Verwendung von „Jupyter Notebooks“, die eine günstige und einfache Möglichkeit für den Einstieg darstellen. Ein Datenwissenschaftler kann damit Code schreiben, diesen Code ausführen und Ergebnisse schreiben. Hier ist ein großartiger Artikel über Data-Science-Notebooks, wenn Sie mehr wissen möchten. Wenn Sie jetzt wirklich loslegen möchten und keinen Supercomputer haben, können Sie die Cloud verwenden. Es gibt viele Unternehmen, die Ihnen für eine begrenzte Zeit kostenlosen Zugang zu einem Supercomputer gewähren. Für den Einstieg in die Datenwissenschaft reicht es aus. Die Cloud ist eine großartige Möglichkeit, um loszulegen, und es gibt einige großartige Data-Science-Tutorials online, die die Cloud ebenfalls verwenden.
Die Tools für Data Science entwickeln sich ständig weiter. Es gibt viele Ressourcen, die Ihnen dabei helfen, Datenwissenschaftler zu werden. es ist fast zu viel! Die Wahl des richtigen Werkzeugs für den Job kann den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen. Ich habe eine Liste der gängigsten Tools erstellt, die Sie für den Einstieg in Data Science benötigen. Das Verständnis der Unterschiede zwischen den Tools hilft Ihnen, die richtige Wahl zu treffen. Für Ihr erstes Projekt müssen Sie entscheiden, wo Sie anfangen und wie Sie das richtige Werkzeug für den Job auswählen. Viele Leute fragen mich, welche Tools sie brauchen, um mit Data Science zu beginnen, und wie sie anfangen sollen. Das erste, was Sie brauchen, ist, sich die Hände schmutzig zu machen. Sie müssen eine Menge Software installieren, um loszulegen, aber die Tools, die Sie verwenden, hängen von den verfügbaren Daten ab.
Fazit:
Data Science ist weiter verbreitet als Sie denken, und der Einstieg ist einfach.