数据科学入门指南：完全新手如何开始？

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数据正在以惊人的速度逐步产生。为了处理如此庞大的数据集，大型公司和组织都在追逐优秀的数据科学家，以从这些数据集中提取有价值的数据洞察，并将其应用于各种商业策略。由于企业开始认识到数据的重要性，数据科学的模型和方案已跃升至软件行业的最前沿。获取和有效处理数据是当今发展中企业的必备条件。企业利用数据科学家产生的洞察力，帮助他们胜过竞争对手并提高利润。

数据科学

数据科学是对数据进行研究，以提取对业务有价值的见解。它是一种多学科方法，结合了统计学、人工智能、计算机工程和数学工程的原理和实践，以分析大量信息。

新手开始学习数据科学的步骤

学习数学和统计学

与其他科学学科一样，数学是从事数据科学的核心，它将为你提供该领域坚实的理论基础。在数据科学工作中，统计学和概率是需要掌握的关键领域。数据科学家构建的大多数算法和模型都是统计推理方法的自动化版本。

学习Python

目前，Python是基础的编程语言之一，并且广泛应用于数据科学领域。有很多在线资源可以学习Python，例如learnpython.org、freeCodeCamp、Codewars、Google的Python课程等等。可以参加任何Python认证课程来获得认证。这样，掌握Python语言对于工作至关重要。

了解数据库

数据科学家需要了解如何操作数据集，以检索他们正在处理的信息，并在处理后存储它。

SQL 允许你存储新信息、修改记录以及创建表和视图。像 Hadoop 这样的海量数据工具有扩展程序允许你使用 SQL 进行查询，这是一个额外的优势。这里有一篇博文介绍了 7 种资源，可以帮助你轻松学习海量数据。

作为一名数据科学家，你可以对数据库技术有深入的理解，并将其传达给数据库管理员。作为数据科学家，你必须了解关系型数据库是如何工作的，并学习特定的查询命令来检索和存储数据。

学习机器学习和深度学习

机器学习是成为数据科学家所需的专业核心。ML 用于构建各种预测模型、分类模型等等，并且被大型公司和组织用来根据预测改进他们的训练。另一方面，深度学习是 ML 的高级版本，它使用神经网络，这是一个将不同的 ML 算法组合起来以解决各种训练数据任务的框架。不同的神经网络包括循环神经网络 (RNN) 或卷积神经网络 (CNN) 等等。

理解数据分析技术

有许多不同的技术可以用来分析数据集。你使用的方法取决于你希望解决的问题以及你使用的数据的性质。作为一名数据科学家，你的职责是具备预测能力，了解哪种技术最适合特定问题。

一些数据分析技术通常用于业务，包括聚类分析、回归、时间序列分析和关联分析。这篇文章详细介绍了所有流行的数据分析技术。

你可以学习所有存在的数据分析技术，并且你应该理解特定技术的用途。最好的数据分析师是那些能够快速将问题与数据分析方法相匹配的人。

6. 学习使用数据科学工具

数据科学工具简化了工作。例如，Apache Spark 处理集群处理任务，而 D3.js 为浏览器创建数据可视化。这篇文章包含了其他一些流行的数据科学工具的信息。

在这个阶段，你不需要掌握一种特定的工具，你可以在开始工作并了解你的组织需要哪些工具时再进行学习。现在，选择一个你感兴趣的工具并尝试使用它即可。

如果你需要在某个特定的组织工作，那么你可以查看他们发布的职位描述。通常，他们会提到像 Hadoop 和 TensorFlow 这样的工具，你可以学习这些工具以便在该特定组织工作。

进行数据科学项目

现在是时候通过构建个人项目来整合所有这些知识了。让我们探索一下这些项目可能是什么样子的几个示例。

• 情感分析 - 情感分析是最常见的一种推断特定文本中表达的情感的方式。你可以尝试使用二元（正面或负面意见）或采用更细致的方法，并根据不同的情感（例如快乐、兴奋或好奇）对文本进行标记。你可以对网络上的任何文本进行情感分析。社交媒体通常是此类数据的良好来源，并且可以分析特定标签以用于你的情感分析项目。

• 推荐系统 - 假设你正在构建一个电影推荐系统。MovieLens 数据集可以作为你的数据来源。然后，你可以根据类型、演员、运行时间等因素来构建你的推荐系统。

这些只是一些示例。做一些你感兴趣的事情，并了解如何利用数据发现一些见解。

结论

数据科学之所以重要，是因为它将工具、模型和技术结合起来，从数据中产生意义。有越来越多的设备可以自动收集和存储数据。我们有大量可用的文本、音频、视频和图像数据。