Morioh
Login
Егор Евгеньевич Игнатов

Егор Евгеньевич Игнатов

7 months ago

Как изучать науку о данных: пошаговое руководство

Хотите стать специалистом по данным? Это руководство покажет вам, как изучать науку о данных с нуля, с советами, ресурсами и дорожной картой, которой можно следовать.

Почему большинство изучающих науку о данных терпят неудачу?

Высокие барьеры входа

Многие потенциальные изучающие науку о данных сдаются, потому что считают, что изучение науки о данных обходится слишком дорого. Учебные курсы и программы сертификации могут стоить огромных денег, что отпугивает людей. Многие учащиеся не осознают, что существуют более доступные способы обучения.  

Скучная учебная программа

Доступные курсы не гарантируют успеха. Многие онлайн-курсы состоят из сухих видеолекций или записей написания кода другими людьми. Это неинтересно, поэтому учащиеся в конечном итоге отключаются. 

В результате эти типы курсов имеют процент завершения

Правильный способ изучения науки о данных

Благодаря этому опыту — а также благодаря опыту сотен тысяч учащихся, которые приобрели навыки обработки данных с помощью Dataquest за последние восемь лет — я многое понял о том, что работает, а что нет, когда дело доходит до изучение науки о данных. 

И все это встроено в Dataquest. 

«Цикл обучения» Dataquest

Чтобы учащиеся добились успеха, нам нужно чувствовать, что мы добиваемся прогресса. Важность этого нельзя недооценивать. Нам нужно чувствовать, что мы можем сразу же использовать полученные навыки.

Вот почему Dataquest – это практический подход. С первого дня вы будете писать и запускать реальный код и работать с реальными наборами данных. 

На нашей платформе параллельного обучения вы прочтете о концепции в левой части экрана, а затем вам будет предложено написать и запустить реальный код, чтобы применить то, что вы узнали, в правой части. 

Этот простой цикл обучения повторяется в каждом из наших курсов. Вы узнаете что-то новое и немедленно примените это к реальной задаче в области науки о данных. Каждый экран основывается на предыдущем экране и ведет к следующему.

Это означает, что по мере обучения вы будете знать, что действительно усвоили материал, потому что используете его для выполнения настоящая работа по науке о данных. 

Вы не смотрите лекции. Вы не заполняете поля и не отвечаете на вопросы с несколькими вариантами ответов. Вы пишете и запускаете код точно так же, как и в реальной работе по анализу данных. 

Индивидуальные маршруты курсов

Важной частью этого подхода является то, что наши курсы тщательно составлены, чтобы не было пробелов. Один курс всегда ведет к следующему, и каждый из них преследует очень конкретную цель.

Например, вот некоторые из наших карьерных путей:

  • Специалист по данным
    • 35 курсов
    • 26 проектов
    • Нет предварительных условий
  • Аналитик данных
    • 25 курсов
    • 20 проектов
    • Нет предварительных условий
  • Инженер данных
    • 19 курсов
    • 16 проектов
    • Нет предварительных условий

Многим нашим студентам нравятся эти пути, потому что они содержат все, что им нужно знать, чтобы получить должность. Да, правда! Если вы хотите стать аналитиком данных, каждая унция необходимой вам информации находится в рамках карьеры аналитика данных.

Плюс нет никаких предпосылок. Любой может это сделать!

Вы можете начать работу бесплатно, нажав на любую из ссылок выше.

Интересные реальные проекты 

Хотя все наши курсы позволяют вам практически работать с реальными данными, мы также знаем, что очень важно синтезировать навыки по мере обучения.

Вот почему большинство наших курсов заканчиваются с управляемыми проектами, которые заставят вас ответить на реальные вопросы по науке о данных, используя навыки, полученные на предыдущих курсах. 

Эти проекты представляют собой увлекательные инструменты обучения, которые помогают закрепить ваши новые знания, но они также помогут вам, когда придет время искать работу, поскольку вы можете включить их в свое портфолио проектов. (Менеджеры по найму, кстати, любят, когда вы это делаете.)

Примеры проектов в области науки о данных включают: 

#datascience 

Как изучать науку о данных: пошаговое руководство
1.45 GEEK