Quanto tempo ci vuole per imparare la scienza dei dati?

Quanto tempo serve per padroneggiare la scienza dei dati?

Introduzione

La scienza dei dati è diventata una delle competenze più preziose nel mercato tecnologico. Prima dell’evoluzione della scienza dei dati, ci sarebbero voluti fino a 11-12 anni per elaborare i dati di milioni di casi di test. Ma ora, ci vogliono mesi, a volte solo settimane! Quindi, quanto tempo ci vuole per imparare la scienza dei dati? Incredibilmente, puoi diventare un data scientist in solo un anno. Dipende dal tuo ritmo di apprendimento e dalla costanza. Vediamo quanto tempo approssimativamente serve per diventare un data scientist e perché dovresti diventarlo.

Perché optare per una carriera in scienza dei dati?

L’apprendimento automatico e l’IA stanno conquistando il mondo, grazie all’evoluzione continua del mondo tecnologico. Si stima che il fatturato del mercato della scienza dei dati raggiungerà i $322,9 miliardi entro il 2026. L’adozione accelerata della tecnologia, dei big data e degli algoritmi di ML nelle imprese ha portato a una rapida crescita della scienza dei dati.

Secondo il BLS (Bureau of Labor Statistics), un data scientist guadagna mediamente circa $100.000. Con numerose opportunità di carriera disponibili, puoi diventare un analista di dati, un data scientist, ecc., con una scala salariale elevata che soddisfa le tue competenze.

Quanto tempo ci vuole per diventare un data scientist?

Il percorso per diventare un data scientist può essere diverso per ogni individuo. Puoi imparare la scienza dei dati in 12 mesi se dividiamo ogni mese in argomenti specifici. Chiunque può padroneggiare l’arte della scienza dei dati entro un anno con sforzi costanti e voglia di imparare.

• Comprensione del concetto di GPT-4V(ision) La nuova tendenza dell’intelligenza artificiale
• Smantellando i comuni miti sull’IA generativa una completa esplorazione
• Decifrare l’elaborazione uditiva come i modelli di deep learning riflettono il riconoscimento del parlato umano nel cervello

Tuttavia, la curva di apprendimento dipende dalla costanza e dal tempo che dedichi all’apprendimento della scienza dei dati. Alcune persone possono padroneggiare la scienza dei dati in un tempo relativamente più breve grazie alla loro conoscenza pregressa della scienza dei dati.

Segui e impara i concetti di base e complessi della scienza dei dati entro 12 mesi. Vediamo quanto tempo ci vuole per imparare la scienza dei dati con la scaletta dei contenuti per ogni mese.

Mese 1: Strumenti per la Scienza dei Dati

Iniziamo il tuo percorso per diventare un data scientist con gli strumenti di base per la scienza dei dati. La comprensione di base della scienza dei dati si sviluppa imparando gli strumenti comuni ma essenziali per la scienza dei dati, che includono Python e le sue librerie come NumPy, Panda, Matplotlib e Seaborn, che possono creare una solida base per i prossimi mesi.

Mese 2: Visualizzazione dei Dati

Dopo aver posto una solida base, passiamo alla fase successiva per diventare un data scientist e padroneggiare l’arte della visualizzazione dei dati. Familiarizzati con gli strumenti di visualizzazione dei dati come Tableau e le tecniche per creare grafici, mappe di distribuzione, ecc. Questo mese inizierà anche il tuo apprendimento di SQL.

Mese 3: Esplorazione dei Dati

Il terzo mese si focalizza sull’esplorazione dei dati con l’aiuto dei dati nascosti. L’esplorazione dei dati si riferisce all’esposizione dei dati informativi sotto forma di spunti cruciali. Questo mese ti insegnerà come esplorare i dati attraverso l’EDA (Analisi Esplorativa dei Dati). Puoi aspettarti di imparare le basi delle statistiche necessarie per diventare un data scientist.

Mese 4: Basi dell’Apprendimento Automatico e l’Arte della Narrazione

Questo mese inizierà la tua avventura nel mondo dell’apprendimento automatico. Imparerai le basi dell’apprendimento automatico e ti familiarizzerai con i termini tecnici e le tecniche. Scoprirai l’arte della narrazione attraverso il pensiero strutturato questo mese.

Mese 5: Apprendimento Automatico Avanzato

Le cose cominceranno a farsi serie dal quinto mese, quando imparerai gli algoritmi avanzati di machine learning per elevare le tue competenze. In questo mese, puoi aspettarti di imparare l’engineering delle caratteristiche e come lavorare con testo e immagini.

Mese 6: Apprendimento automatico non supervisionato

In questo mese, impara a lavorare con dati non strutturati e non etichettati. Impara ad gestire i dati non strutturati con algoritmi di apprendimento automatico non supervisionato, come PCA, clustering, K-Means, rilevazione anomalie, ecc. Finalmente ti immergerai nel mondo dei progetti.

Mese 7: Motori di raccomandazione

I sistemi di raccomandazione sono la spina dorsale delle precise raccomandazioni di Netflix, YouTube, Zomato, ecc. Nel settimo mese, impara la logica dietro le diverse tecniche di raccomandazione e come costruire motori di raccomandazione. Inoltre, liberati ulteriormente con un progetto eccitante.

Mese 8: Lavorare con dati in serie temporale

Molte organizzazioni in tutto il mondo si affidano ai dati in serie temporale per osservare le misurazioni ripetute di un dataset nel tempo. In questo mese, impara come gestire i dati in serie temporale, insieme a tecniche efficaci per risolvere i problemi relativi alle serie temporali.

Mese 9: Introduzione all’apprendimento profondo e alla visione artificiale

Ti sei mai chiesto come funzionano le auto a guida autonoma e le telecamere per il rilevamento delle maschere? L’apprendimento profondo e la visione artificiale sono i pionieri di innovazioni rivoluzionarie come queste nell’IA. Questo mese darà inizio al tuo viaggio per imparare le tecniche di base degli algoritmi di apprendimento profondo. Implementerai questa conoscenza risolvendo vari progetti di visione artificiale.

Mese 10: Fondamenti dell’elaborazione del linguaggio naturale

Se hai mai utilizzato ChatGPT, esso elabora il testo in base all’algoritmo di NLP. In questo mese, dedicherai attenzione all’elaborazione del linguaggio naturale. Approfondirai le architetture di apprendimento profondo e risolverai progetti basati su NLP.

Mese 11: Distribuzione del modello

Bene, sei finalmente arrivato al passo di distribuire i tuoi modelli di data science e mettere in pratica le tue conoscenze. Ti concentrerai su vari modi per distribuire il tuo modello. Ciò include imparare come semplificare il processo di distribuzione, la distribuzione di modelli di data science utilizzando Flask e sfruttare AWS a tuo vantaggio.

Mese 12: Progetti e lavori

Evviva! Sei completamente pronto per entrare nel mare di opportunità da questo mese. Inizia a costruire un forte portfolio con vari progetti e candidati per diversi stage e lavori nella tua azienda dei sogni.

Con una comprensione di quanto ci vuole per imparare data science, tutto si riduce alla tua familiarità con alcuni dei argomenti elencati sopra. Se possiedi una conoscenza di base dei concetti rilevanti, puoi iniziare la tua gloriosa carriera per diventare un data scientist in soli 6-8 mesi.

Conclusione

Il mondo dell’IA e della data science è affascinante per come le cose stanno evolvendo velocemente. Dopo aver decifrato quanto tempo ci vuole per imparare data science, la prossima grande domanda è dove trovare le risorse giuste che conducano a diventare un maestro della data science e dell’IA.

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