Come ottenere una roadmap personalizzata per il Data Science?
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Introduzione
Nel mondo odierno orientato ai dati, molti scelgono di fare carriera nella scienza dei dati ma non sanno come procedere. Vuoi sapere quale percorso di carriera garantisce il successo? La roadmap personalizzata per la scienza dei dati è la risposta!
Una roadmap di carriera personalizzata è cruciale per i data scientist a causa della natura multifacetata del campo e dei diversi percorsi di carriera disponibili. La scienza dei dati comprende varie competenze, dalla programmazione all’analisi statistica, dall’apprendimento automatico all’esperienza specifica di un determinato settore. Ogni data scientist possiede punti di forza, interessi e aspirazioni di carriera unici, rendendo un approccio universale inadeguato. In questo articolo parleremo dell’importanza di una roadmap personalizzata per la scienza dei dati!
Necessità di una roadmap per la scienza dei dati
La scienza dei dati è un campo interdisciplinare e vasto. Comprende una varietà di settori come l’apprendimento automatico, l’ingegneria dei dati, la statistica, l’analisi dei dati e altri. Imparare ognuno di questi non solo richiede tempo, ma è anche un metodo inefficiente per progredire. Una roadmap per la scienza dei dati guida i candidati attraverso le loro carriere in modo fluido fornendo i seguenti benefici:
- Chiarezza nella direzione: Aiuta a decidere la competenza e la conoscenza giusta da apprendere in una determinata fase di apprendimento e di lavoro.
- Apprendimento efficiente: Ti guida ad iniziare il tuo percorso con argomenti specifici, evitando così il metodo di prova ed errore.
- Impostazione degli obiettivi: La roadmap del data scientist aiuta a stabilire obiettivi raggiungibili significativi per il tuo campo.
- Specializzazione: Facilita la scelta dei percorsi di carriera fornendo informazioni sufficienti su ciascuna professione, come analista aziendale, analista dei dati o ingegnere e sviluppatore di apprendimento automatico.
Cosa è una roadmap personalizzata per la scienza dei dati?
Una roadmap per la scienza dei dati è un piano o una guida su misura per le persone per progredire nelle loro carriere nella scienza dei dati. Considerando l’ampiezza della scienza dei dati, una roadmap per la scienza dei dati differisce per ogni individuo in base alle loro scelte di carriera, competenze, interessi, background e ispirazioni. Aiuta a scegliere i percorsi più adatti per raggiungere i propri obiettivi di carriera, portando a un percorso più rapido e senza distrazioni. Ottenere una roadmap dovrebbe essere il primo passo preliminare nella scelta dei corsi appropriati o delle competenze da apprendere nella scienza dei dati per i seguenti motivi:
- Come i LLM basati su Transformer estraggono conoscenza dai loro parametri
- Incontra TR0N un metodo semplice ed efficiente per aggiungere qualsiasi tipo di condizionamento ai modelli generativi preaddestrati
- Un metodo più semplice per imparare a controllare un robot
- La roadmap della scienza dei dati si concentra su punti di forza e debolezze unici per sviluppare competenze ed esperienza.
- Imposta obiettivi chiari e realistici insieme a un approccio strutturato. Scompone gli obiettivi a lungo termine in obiettivi a breve termine per facilitarne il raggiungimento e fornire un senso di realizzazione.
- Aiuta ad adattarsi a una carriera specifica desiderata nella scienza dei dati. Coinvolge l’apprendimento di ogni componente del campo specificamente scelto.
- Risparmia tempo e risorse filtrando la grande quantità di informazioni disponibili su internet. Concentrarsi sull’applicazione pratica delle competenze aumenta ulteriormente le possibilità di ottenere un lavoro.
Una roadmap di successo per la scienza dei dati svelata!
I seguenti passaggi ti aiuteranno a seguire un processo infallibile verso la tua carriera da sogno nella scienza dei dati:
Sviluppare competenze di apprendimento automatico
Le competenze di apprendimento automatico sono fondamentali nella scienza dei dati. Comprendono il lavoro sull’analisi esplorativa dei dati e la pulizia dei dati per la sintesi e la rimozione degli errori dai dataset. L’apprendimento della selezione e dell’ingegneria delle caratteristiche per l’estrazione dei dati aiuta a migliorare le prestazioni degli algoritmi di apprendimento automatico. Alcuni dei modelli comuni importanti sono la regressione lineare e logistica, gli alberi decisionali, il nearest neighbor, il Naive Bayes, il K-means, le macchine con boosting del gradiente, XGBOOST e le Support Vector Machines (SVM). Il loro scopo, funzionalità e applicazioni differiscono nei progetti di scienza dei dati.
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Sviluppare competenze di risoluzione dei problemi
I lavori nella scienza dei dati richiedono ai data scientist di analizzare complessi dataset. Sorgono numerosi problemi che richiedono soluzioni innovative ed economiche. Inoltre, l’esplorazione dei dati, la selezione del modello, l’ottimizzazione degli iperparametri e delle prestazioni del modello sono alcune delle attività che richiedono competenze di risoluzione dei problemi. Queste competenze consentono di affrontare le sfide con creatività e approcci raffinati.
Lavorare su hackathon e progetti
Gli hackathon e i progetti offrono esperienza pratica in scenari del mondo reale nei campi scelti. Aggiornando gli apprendisti sulle tendenze attuali e sulle competenze richieste, si offre l’opportunità di creare un portfolio che esprima la propria specifica competenza nel campo. Mostra anche la capacità di adattamento e la volontà indipendente di imparare e applicare le competenze.
Sviluppare le competenze di narrazione
Queste competenze sono importanti per la comunicazione nei lavori di data scientist che richiedono interazione con le parti interessate, i team e diverse audience tecniche e non tecniche. La capacità di trovare insight e presentarli in modo semplice comprensibile per tutti i coinvolti è una delle competenze chiave che devono essere sviluppate. È anche significativo nel guidare decisioni critiche per il business e collegare le informazioni agli obiettivi specifici del business lavorando su presentazioni basate sui dati. Leggi il nostro articolo per saperne di più sulla narrazione dei dati.
Costruire un portfolio di AI ML
Il portfolio mostra progetti diversi gestiti dal candidato e la capacità di fornire soluzioni complete. Deve essere documentato con fonti di dati, codice, metodologia, enunciato del problema e forma quantificata dei risultati in dettaglio. Sviluppa un repository di GitHub, aggiungi file readme ed esibisci la partecipazione a diversi progetti.
Inizia il percorso di Deep Learning
Il deep learning rientra nell’ambito più ampio dei metodi di machine learning. Si basa su ANN e implica acquisire familiarità con l’apprendimento supervisionato, semi-supervisionato e non supervisionato. I candidati imparano a conoscere le Reti Neurali Convoluzionali o CNNS, la Memoria a Lungo Termine (LSTM) e gli autoencoder come parte del deep learning. Inoltre, acquisire esperienza pratica nei framework di deep learning, come PyTorch e TensorFlow, aumenta le conoscenze e le competenze.
Imparare NLP
È il campo di tendenza attuale a causa dell’alto incremento nello sviluppo di chatbot basati su intelligenza artificiale. Il Natural Language Processing è richiesto anche per altre attività come l’analisi di dati basati su testo, l’analisi del sentiment del cliente, il recupero di informazioni e lavori simili. È necessario coltivare competenze importanti in word embeddings, tokenization, algoritmi di modellazione dei temi, modelli di linguaggio, classificazione del testo e recupero di informazioni.
Leggi anche: Top 7 libri di NLP che ogni data scientist deve leggere
Imparare la visione artificiale
Include l’insegnamento delle macchine sull’interpretazione e la comprensione delle informazioni da immagini e video. Coinvolge concetti di operazioni sui pixel, tecniche di base di elaborazione delle immagini, rappresentazione delle immagini e spazi dei colori. Inoltre, sono richieste tecniche come il filtraggio delle immagini, la rilevazione dei bordi, HOG o istogrammi dei gradienti orientati, oltre alla familiarità con modelli generativi come le Reti Generative Avversariali e approcci come Faster R-CNN e YOLO.
Imparare Python avanzato e lo sviluppo di software
Python e lo sviluppo di software sono aspetti molto importanti nel campo della data science a causa della gestione di grandi set di dati, modelli complessi e distribuzione delle soluzioni. Si consiglia di avere familiarità con la programmazione e le librerie Python come Pandas, sci-kit, TensorFlow e NumPy. Le competenze nello sviluppo di software sono richieste per migliorare la qualità del codice, la scalabilità e l’ottimizzazione delle prestazioni. Sono anche necessarie per il testing, il debugging e la visualizzazione dei dati utilizzando librerie Python avanzate, quindi richiedono l’apprendimento delle competenze associate.
Implementare modelli di ML/DL
I modelli di Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) predicono, raccomandano e risolvono problemi del mondo reale. Gli algoritmi di apprendimento, l’interpretabilità dei modelli e l’analisi delle serie temporali nel ML, le reti neurali ricorrenti e convoluzionali sono importanti per la familiarità e la comprensione dei modelli DL. Transformer per l’elaborazione del linguaggio e LSTM per la modellazione delle sequenze sono alcune delle altre competenze importanti.
Padroneggiare Apache Spark
Serve come una competenza preziosa per il big data e l’elaborazione distribuita. Apache Spark è il framework open-source generalmente utilizzato. Per familiarizzare con lo strumento, inizia con l’apprendimento delle basi di Spark Core comprendendo i Resilient Distributed Datasets e la suddivisione dei dati. Acquisisci familiarità con astrazioni di livello superiore, data frames, datasets, caricamento e trasformazione dei dati e spark SQL. Inoltre, esplora la libreria MLib di Spark per il machine learning e l’elaborazione dei grafi con GraphX di Spark mentre ti familiarizzi con altre funzionalità.
Perché scegliere la certificazione Black Belt Plus?
Le competenze menzionate vedono la partecipazione importante dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning nella Data Science. L’importanza crescente delle stesse ci ha spinto a progettare un corso ben curato, la certificazione Black Belt Plus, che copre ogni aspetto importante richiesto per un lavoro nella data science. I nostri mentor ti aiutano con una roadmap personalizzata per la tua carriera nella data science che si allinea ai tuoi obiettivi e aspirazioni.
Oltre a coprire approfonditamente il curriculum (inclusi più di 22 strumenti, visione artificiale, NLP, Deep Learning e altri), il programma offre l’opportunità di scegliere e acquisire esperienza da oltre 50 progetti del mondo reale. L’assistenza al collocamento al 100% serve l’obiettivo complessivo del duro lavoro di ogni individuo coinvolto, guidando ulteriormente in combinazione con oltre 105 sessioni di tutoraggio personalizzate.
Conclusione
Dedicarsi a diventare un data scientist lavorando casualmente su diverse competenze e strumenti senza un obiettivo specifico è impegnativo e scoraggiante. Questo metodo insostenibile può essere reso efficiente semplicemente curando una roadmap personalizzata per il data science con un focus sulle proprie abilità. Aiuta ad acquisire competenze ed offre una missione specifica in cui ogni progresso contribuisce all’obiettivo finale.
