Möchten Sie Data Scientist werden? Dann fangen Sie nicht mit maschinellem Lernen an.

Viele Menschen denken , wenn sie den Begriff Data Science zum ersten Mal hören , normalerweise zuerst an maschinelles Lernen.

So war es bei mir. Mein Interesse an Data Science entstand, weil ich zum ersten Mal auf die Idee des "maschinellen Lernens" stieß, die ich sehr cool fand. Als ich nach einem Ort suchte, an dem ich etwas über Data Science lernen konnte, war es nicht schwer zu erraten, wo ich angefangen hatte. (Hinweis: Es reimt sich auf Bohnenrühren .)

Dies war mein größter Fehler, der mich zu diesem Gedanken führte:

Wenn Sie Data Science lernen möchten, beginnen Sie nicht mit maschinellem Lernen.

Verstehe einfach. Natürlich muss man eines Tages etwas über Konzepte des maschinellen Lernens lernen, um ein "vollwertiger" Datenwissenschaftler zu werden. Aber Sie werden überrascht sein, wie weit Sie ohne kommen können.

Warum also nicht mit maschinellem Lernen beginnen?

1. Maschinelles Lernen ist nur ein (und sehr kleiner) Teil des Datenwissenschaftlers.

Data science - . - () , , , , .

, , 5–10% data scientist', ́ , .

: , .

2.

, . , , .. , , .

:

• , « », ,   .

  
  
  
  
  

• ( )

  
  
  
  
  

• - , ().

  
  
  
  
  

, :

1. .

   
   
   
   
   

2. , .

   
   
   
   
   

3. - data scientist'

data scientist' ( ) . , data scientist' , data science . , , , - .

data science .

Excel Pandas , .

. , , .

?

" data science, ", , , , , . .

, , , .

, , , data scientist, , , .

, .

- , :

1. . , . , data science, , . " ", Khan Academy.

   
   
   
   
   

2. Python SQL. Python SQL, , , . Python, Pandas, NumPy Scikit-learn.  , , XGBoost.

   
   
   
   
   

3. . , - . . , , .

   
   
   
   
   

4. . data scientist'. , , .

   
   
   
   
   

---

!

, , . , , , dat scientist' .

, !

_{: Will Porada}