資料科學入門指南：完全新手如何開始？

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資料正在以驚人的速度逐步產生。為了處理如此龐大的資料集，大型公司和組織都在追逐優秀的資料科學家，以從這些資料集中提取有價值的資料洞察，並將其應用於各種商業策略。由於企業開始認識到資料的重要性，資料科學的模型和方案已躍升至軟體行業的最前沿。獲取和有效處理資料是當今發展中企業的必備條件。企業利用資料科學家產生的洞察力，幫助他們勝過競爭對手並提高利潤。

資料科學

資料科學是對資料進行研究，以提取對業務有價值的見解。它是一種多學科方法，結合了統計學、人工智慧、計算機工程和數學工程的原理和實踐，以分析大量資訊。

新手開始學習資料科學的步驟

學習數學和統計學

與其他科學學科一樣，數學是從事資料科學的核心，它將為你提供該領域堅實的理論基礎。在資料科學工作中，統計學和機率是需要掌握的關鍵領域。資料科學家構建的大多數演算法和模型都是統計推理方法的自動化版本。

學習Python

目前，Python是基礎的程式語言之一，並且廣泛應用於資料科學領域。有很多線上資源可以學習Python，例如learnpython.org、freeCodeCamp、Codewars、Google的Python課程等等。可以參加任何Python認證課程來獲得認證。這樣，掌握Python語言對於工作至關重要。

瞭解資料庫

資料科學家需要了解如何操作資料集，以檢索他們正在處理的資訊，並在處理後儲存它。

SQL 允許你儲存新資訊、修改記錄以及建立表和檢視。像 Hadoop 這樣的海量資料工具有擴充套件程式允許你使用 SQL 進行查詢，這是一個額外的優勢。這裡有一篇博文介紹了 7 種資源，可以幫助你輕鬆學習海量資料。

作為一名資料科學家，你可以對資料庫技術有深入的理解，並將其傳達給資料庫管理員。作為資料科學家，你必須瞭解關係型資料庫是如何工作的，並學習特定的查詢命令來檢索和儲存資料。

學習機器學習和深度學習

機器學習是成為資料科學家所需的專業核心。ML 用於構建各種預測模型、分類模型等等，並且被大型公司和組織用來根據預測改進他們的訓練。另一方面，深度學習是 ML 的高階版本，它使用神經網路，這是一個將不同的 ML 演算法組合起來以解決各種訓練資料任務的框架。不同的神經網路包括迴圈神經網路 (RNN) 或卷積神經網路 (CNN) 等等。

理解資料分析技術

有許多不同的技術可以用來分析資料集。你使用的方法取決於你希望解決的問題以及你使用的資料的性質。作為一名資料科學家，你的職責是具備預測能力，瞭解哪種技術最適合特定問題。

一些資料分析技術通常用於業務，包括聚類分析、迴歸、時間序列分析和關聯分析。這篇文章詳細介紹了所有流行的資料分析技術。

你可以學習所有存在的資料分析技術，並且你應該理解特定技術的用途。最好的資料分析師是那些能夠快速將問題與資料分析方法相匹配的人。

6. 學習使用資料科學工具

資料科學工具簡化了工作。例如，Apache Spark 處理叢集處理任務，而 D3.js 為瀏覽器建立資料視覺化。這篇文章包含了其他一些流行的資料科學工具的資訊。

在這個階段，你不需要掌握一種特定的工具，你可以在開始工作並瞭解你的組織需要哪些工具時再進行學習。現在，選擇一個你感興趣的工具並嘗試使用它即可。

如果你需要在某個特定的組織工作，那麼你可以檢視他們釋出的職位描述。通常，他們會提到像 Hadoop 和 TensorFlow 這樣的工具，你可以學習這些工具以便在該特定組織工作。

進行資料科學專案

現在是時候透過構建個人專案來整合所有這些知識了。讓我們探索一下這些專案可能是什麼樣子的幾個示例。

• 情感分析 - 情感分析是最常見的一種推斷特定文字中表達的情感的方式。你可以嘗試使用二元（正面或負面意見）或採用更細緻的方法，並根據不同的情感（例如快樂、興奮或好奇）對文字進行標記。你可以對網路上的任何文字進行情感分析。社交媒體通常是此類資料的良好來源，並且可以分析特定標籤以用於你的情感分析專案。

• 推薦系統 - 假設你正在構建一個電影推薦系統。MovieLens 資料集可以作為你的資料來源。然後，你可以根據型別、演員、執行時間等因素來構建你的推薦系統。

這些只是一些示例。做一些你感興趣的事情，並瞭解如何利用資料發現一些見解。

結論

資料科學之所以重要，是因為它將工具、模型和技術結合起來，從資料中產生意義。有越來越多的裝置可以自動收集和儲存資料。我們有大量可用的文字、音訊、影片和影像資料。