Curriculum di Data Science per lo Studio Autonomo
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Introduzione
Stai pensando di diventare un data scientist ma non sai da dove cominciare? Non preoccuparti, siamo qui per aiutarti. Questo articolo coprirà l’intero curriculum di data science per lo studio individuale, insieme a una lista di risorse e programmi che possono aiutarti ad accelerare il processo.
Questo curriculum copre le basi degli strumenti, dei trucchi e delle conoscenze di cui hai bisogno per essere un ottimo data scientist. Se già conosci un po’ di scienza e statistica, sei nel posto giusto. Se sei nuovo in queste cose, potrebbe essere utile imparare di più su questi argomenti prima. E se sei già abbastanza bravo con i dati, questo può essere un ripasso veloce.
Ricorda, non userai tutte queste competenze in ogni progetto. Alcuni progetti richiedono trucchi o strumenti speciali non presenti in questa lista. Ma se diventi bravo in ciò che è incluso in questo curriculum, sarai pronto per la maggior parte dei lavori di data science. E saprai come imparare cose nuove quando ne avrai bisogno.
Cominciamo!
- Sbloccare l’ottimizzazione della batteria come l’apprendimento automatico e la microscopia a raggi X a scala nanometrica potrebbero rivoluzionare le batterie al litio
- Creazione e Pubblicazione del Tuo Pacchetto Python per Principianti Assoluti
- Processi organizzativi per la gestione del rischio nell’apprendimento automatico
Perché Seguire un Curriculum di Data Science?
Seguire un curriculum di data science è essenziale per un apprendimento strutturato ed efficiente. Ti fornisce un percorso chiaro per acquisire conoscenze e competenze, evitando di sentirti sopraffatto dalla vastità del campo. Un buon curriculum assicura una copertura completa, guidandoti attraverso concetti fondamentali fino a tecniche avanzate. Questo approccio step-by-step è un fondamento, stabilendo una solida base prima di approfondire argomenti complessi.
Inoltre, un curriculum facilita l’applicazione pratica. Molti programmi includono progetti pratici e esercizi, consentendoti di tradurre le conoscenze teoriche in competenze reali. Ti permette di tracciare il tuo progresso in modo sistematico, aiutandoti a rimanere motivato e concentrato nel tuo percorso di apprendimento.
Oltre ai benefici immediati, seguire un curriculum ti prepara per il mondo del lavoro. Completare un’istruzione strutturata in data science dimostra impegno e competenza ai potenziali datori di lavoro, migliorando le tue prospettive di lavoro. Inoltre, questo approccio favorisce l’adattabilità, consentendoti di adattare il tuo ritmo in base alle tue esigenze e di approfondire argomenti sfidanti.
In sostanza, un curriculum di data science ben progettato non solo ti fornisce competenze essenziali, ma ti insegna anche a continuare a imparare in modo indipendente, una caratteristica preziosa nel campo in continua evoluzione della data science.
Curriculum di Data Science per lo Studio Individuale
Ecco una roadmap condensata delle principali aree da esplorare quando inizi il tuo percorso nella data science:
Fondamenti di Matematica
- Calcolo Multivariabile: Comprende le funzioni di più variabili, derivate, gradienti, funzioni gradino, funzioni sigmoide, funzioni di costo e altro ancora.
- Algebra Lineare: Padroneggia vettori, matrici, operazioni di matrice come trasposizione e inversa, determinanti, prodotti scalari, autovalori e autovettori.
- Metodi di Ottimizzazione: Apprendi le funzioni di costo, funzioni di verosimiglianza, funzioni di errore e algoritmi come il Gradient Descent (incluse varianti come lo Stochastic Gradient Descent).
Fondamenti di Programmazione
- Scegli Python o R come linguaggio principale.
- Per Python, diventa competente nelle librerie come NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow e PyTorch.
Fondamenti dei Dati
- Impara la manipolazione dei dati in vari formati (CSV, PDF, testo).
- Acquisisci competenze per la pulizia, l’imputazione, la ridimensionamento, l’importazione, l’esportazione e lo scraping web dei dati.
- Esplora le tecniche di trasformazione dei dati e riduzione della dimensionalità, come PCA e LDA.
Fondamenti di Probabilità e Statistica
- Acquisisci conoscenze sui concetti statistici fondamentali come media, mediana, deviazione standard, varianza, correlazione e distribuzioni di probabilità.
- Comprendi il testing delle ipotesi, i valori p, il Teorema di Bayes, il testing A/B e la simulazione di Monte Carlo.
Fondamenti di Visualizzazione dei Dati
- Riconosci l’importanza del tipo di dato e scegli tecniche di visualizzazione appropriate (grafici a dispersione, istogrammi, ecc.).
- Focalizza sugli elementi come tipo di dato, scelta geometrica, mappatura, ridimensionamento, etichette e considerazioni etiche.
- Familiarizza con gli strumenti di visualizzazione come matplotlib, seaborn e ggplot2.
Fondamenti della Regressione Lineare
- Apprendi i fondamenti della regressione lineare semplice e multipla.
- Esplora gli strumenti per l’analisi della regressione lineare in Python (ad esempio, NumPy, scikit-learn) e R (pacchetto caret).
Fondamenti di Machine Learning
- Studia tecniche di apprendimento supervisionato per la previsione di variabili continue e discrete.
- Esplora regressione, classificazione e metodi di ensemble (ad esempio, Random Forest).
- Approfondisci l’apprendimento non supervisionato, inclusi il clustering (ad esempio, K-means) e la riduzione della dimensionalità.
Fondamenti dell’Analisi delle Serie Temporali
- Scopri metodi come l’Esponential Smoothing, ARIMA e GARCH per l’analisi dei dati dipendenti dal tempo.
- Implementa queste tecniche utilizzando Python e R.
Fondamenti degli Strumenti di Produttività
- Diventa esperto negli strumenti essenziali per la scienza dei dati come R Studio, Jupyter Notebook e GitHub.
- Considera strumenti avanzati come AWS e Azure.
Fondamenti della pianificazione dei progetti di Data Science
- Impara la pianificazione dei progetti, compresa la comprensione del problema, l’esplorazione del dataset, la selezione del modello e la valutazione.
- Organizza e struttura i tuoi progetti in modo efficace per aumentare la produttività.
Conoscenza di Dominio
- In base ai tuoi interessi, approfondisci la conoscenza specifica del dominio. Ad esempio, se sei interessato ai dati sanitari, comprendi i sistemi sanitari e la terminologia.
Big Data e Cloud Computing
- Esplora tecnologie come Hadoop, Spark e piattaforme cloud (AWS, Azure, GCP) per la gestione di grandi dataset.
Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)
- Se sei interessato ai dati testuali, impara tecniche di NLP e librerie come NLTK e spaCy.
Deep Learning
- Approfondisci le reti neurali, le reti neurali convoluzionali (CNN), le reti neurali ricorrenti (RNN) e i framework come Keras e TensorFlow.
Etica e Privacy dei Dati
- Comprendi le implicazioni etiche della scienza dei dati e le normative sulla privacy come il GDPR.
Elenco delle Risorse
- Ebook Statistica 101
- Introduzione all’Analytics Aziendale
- Introduzione all’IA e al Machine Learning
- Pandas per l’Analisi dei Dati in Python
- Introduzione all’NLP
- Trucchi e consigli per la Scienza dei Dati
- Guida introduttiva a Git e Github
- Introduzione a Python
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Conclusioni
Seguire un curriculum strutturato di scienza dei dati è come avere una mappa affidabile per il tuo percorso di apprendimento. Ti aiuta a acquisire conoscenze e competenze essenziali in modo efficiente, costruendo una solida base. Ti prepara anche per il mondo del lavoro e ti dota della capacità di continuare ad apprendere mentre il campo evolve.
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