2022 年完整的数据科学路线图

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您是否渴望在数据科学领域发展职业生涯？如果是，那么恭喜你。在这个完整的数据科学路线图中，您将了解如何以及从何处开始数据科学。该路线图包括初学者和专家所需的 9 个步骤。 步骤 1. 人工智能基础知识 如今，人工智能无处不在。人们可以将人工智能理解为计算机科学的一个分支——一种模拟智能。其主要目标是开发能够在无需人工干预的情况下思考和决策的智能机器。表彰其在新兴技术领域的职业生涯，专注于加深对人工智能的理解。 在数据科学课程中首先要学习的是人工智能（AI）的基础知识。该路线图将帮助您全面了解人工智能的概念。在本课程中，您将学习人工智能相关的应用程序和人工智能的现实示例。 第 2 步：数据科学数学 在线数据科学培训包括一个重要的科目——数学。数学是整个过程的基础领域。它在统计、线性代数、微积分等中很重要。您必须学习和理解线性代数才能开发机器学习模型。 本路线图中的这门课程将为您提供一些有关矩阵和其他高级运算和概念的基本知识。此后，您将更好地理解您的模型并能够有效地处理问题。 步骤 3. 计算机编程 一旦你对数学有了正确的理解，你就可以准备实施了。



实现算法需要深入掌握多种计算机编程基础知识和语言。 编程语言用于数据科学，每种语言 纽埃岛电子邮件列表 都运行在函数或代码集合上。 Python 和 R 是与 Python 一起使用的最流行的计算语言。您必须专业化地理解编程概念和语言。 第 4 步：使用 Python/R 进行统计 深入了解编程语言后，进入路线图中的下一个重要步骤。它正在学习通过计算机编程来实现统计。 Python 统计是与其相关的基本概念之一。 您必须选择数据科学文档。在这里，您将学习Python统计；包括贝叶斯推理技术。成功完成本数据科学课程后，您将具备统计建模技能，例如线性和逻辑回归以及广义线性模型等。 第五步：数据可视化 在线数据科学培训计划始终包括数据可视化。这是因为它有效且易于理解。这是一个需要你成为数据分析专家的领域；即定性和定量分析。 您可以选择教您图表的在线课程；例如条形图、饼图、瀑布图、箱线图等。本课程还致力于教您从一组原始信息中进行探索性分析。 第 6 步：机器学习 在充分了解可视化之后，您就已经掌握了数据科学的所有必要基础知识。转向学习机器学习算法。 它包括机器学习，ML 模型最流行的应用是开发推荐系统。




因此，您必须选择在线机器学习课程。本课程将让您熟悉使用 ML 模型实现的基于云的变体。 第7步：文本挖掘和分析 文本挖掘和分析是学习数据科学的另一个重要步骤。文本挖掘是指将非结构化数据转换为结构化数据的行为。此流程简化了分析并有助于管理与任何业务或其他部门相关的风险。 路线图中的在线文本挖掘课程将向您详细介绍什么是文本聚类和分类。您还将学习该特定领域中使用的许多基本 NLP 技术。始终记住，文本挖掘和分析是高薪数据科学工作所需的重要技能。 第 8 步：深度学习 现在您已经完成了路线图的这一步，您（作为学习者）已准备好向自己介绍 ML 的更高级应用 - 深度学习 (DL)。深度学习算法植根于神经网络。神经网络是模仿人类神经元工作的结构。巨大的神经网络层组合在一起形成一个系统——深度学习。 目前，深度学习已成为数据科学领域的关键。深度学习算法广泛应用于交易、风险管理、欺诈检测等领域。要进入该行业，您可以选择深度学习专业课程。 Around the Web网络周围 赞助 接受挑战：在家制作柠檬意大利面 Take on a Challenge: Make Pasta Al Limone at Home接受挑战：在家制作柠檬意大利面 第九步：大数据 顾名思义，“大数据”包含动态且复杂的数据集。巨大的公司必须定期对其进行管理。跟踪客户需求并增强用户体验并不是一件容易的事。这些架构的重要性就来了。