Data science

ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยไม่ต้องมีปริญญา

หากคุณต้องการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยไม่มีปริญญา ขั้นตอนเหล่านี้สามารถช่วยคุณได้มาก เป็นไปได้ไหมที่จะทำงานเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยไม่มีปริญญาอย่างเป็นทางการ? “ใช่” คือคำตอบ หากไม่มีปริญญาอย่างเป็นทางการ คุณอาจทำงานเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ สาขาที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดคือวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องจากวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาใหม่ จึงมีโอกาสน้อยมากที่ผู้สมัครจะได้รับปริญญาในสาขานี้ เพื่อชดเชยสิ่งนี้ คุณต้องทำตามขั้นตอนที่อธิบายไว้ด้านล่าง ซึ่งจะทำให้คุณสามารถทำงานเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้โดยไม่ต้องมีปริญญา รับความรู้เบื้องต้น วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นคำศัพท์กว้างๆ ที่ครอบคลุมหลากหลายสาขา รวมถึงคณิตศาสตร์ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และสถิติ มีหนังสือมากมายที่จะช่วยให้คุณเรียนรู้เกี่ยวกับหัวข้อเหล่านี้ คุณอาจได้เรียนรู้เกี่ยวกับหลักการทางคณิตศาสตร์ เช่น แคลคูลัส พีชคณิตเชิงเส้น ความน่าจะเป็น และคณิตศาสตร์แบบไม่ต่อเนื่อง หากคุณต้องการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณควรเข้าใจคณิตศาสตร์และสถิติก่อน คุณสามารถศึกษา Python และ R ซึ่งเป็นสองภาษาที่โดดเด่นที่สุดในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อทำความเข้าใจหลักการพื้นฐานของวิทยาการคอมพิวเตอร์ เรียนรู้ว่า Data Science คืออะไร ขั้นตอนที่สำคัญอันดับสองในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการเริ่มทำความเข้าใจในหัวข้อนั้นๆ วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไรกันแน่? วิทยาศาสตร์ข้อมูลประกอบด้วยองค์ประกอบหลายอย่าง รวมถึงการดึงข้อมูล การประมวลผลข้อมูล การล้างข้อมูล การแสดงภาพ และการทำนาย แต่ละองค์ประกอบเหล่านี้จำเป็นต้องมีความสามารถที่แตกต่างกัน การเล่าเรื่องเป็นองค์ประกอบที่สำคัญอีกอย่างหนึ่งของวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณต้องคุ้นเคยกับเครื่องมือต่างๆ เพื่อเรียนรู้ความสามารถเหล่านี้ ตัวอย่างเช่น หากต้องการแสดงข้อมูลเป็นภาพ คุณจะต้องคุ้นเคยกับโปรแกรมต่างๆ เช่น matplotlib, seaborn และ ggplot2 แมชชีนเลิร์นนิงเป็นอีกหนึ่งองค์ประกอบสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล แม้ว่าจะมีเครื่องมือ Blackbox มากมาย เช่น sci-kit-learn และ TensorFlow ที่ให้คุณสร้างอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ฟังก์ชันแบบย่อ อย่างน้อยคุณต้องคุ้นเคยกับเทคนิคพื้นฐาน เช่น การถดถอยเชิงเส้น การถดถอยโลจิสติก และ k- หมายถึงการรวมกลุ่ม ทำความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับบิ๊กดาต้าและการจัดการฐานข้อมูล การเข้าถึง รวบรวม ทำความสะอาด โต้แย้ง และจัดเก็บข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างเป็นองค์ประกอบที่สำคัญของรายละเอียดงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล จำเป็นต้องรู้วิธีใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เช่น MySQL หรือ MongoDB ความคล่องแคล่วด้วยแพลตฟอร์มการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น Hadoop หรือ Spark ยังช่วยให้คุณก้าวหน้าในวิชาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เรียนรู้การเขียนโปรแกรมขณะศึกษาวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้สนใจมักจะเชื่อว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพียงแค่ทำงานกับข้อมูลและด้วยเหตุนี้จึงไม่เขียนโค้ด นี่เป็นความเข้าใจผิด นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีหน้าที่รับผิดชอบในการพัฒนาอัลกอริธึมเช่นเดียวกับการปรับใช้โค้ดในการผลิต พวกเขาจำเป็นต้องรู้ภาษาการเขียนโปรแกรมอย่างน้อยหนึ่งภาษาจึงจะทำเช่นนั้นได้ Python เป็นภาษาโปรแกรมยอดนิยมสำหรับการล้างข้อมูล การจัดการ และการสร้างภาพข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำนวนมากยังใช้ R สำหรับการอนุมานและวิเคราะห์ทางสถิติ SQL สำหรับกิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับฐานข้อมูล Perl สำหรับการจัดการและโครงสร้างข้อความ และ Scala สำหรับการนำเข้า จัดเก็บ และประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ การออกกำลังกาย Data Visualization นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังถ่ายทอดสิ่งที่ค้นพบของพวกเขาไปยังผู้จัดการบริษัทและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ไม่มีทักษะทางเทคนิค พวกเขาสามารถเข้าใจความหมายและข้อความของข้อมูลผ่านการสร้างภาพข้อมูลโดยไม่จำเป็นต้องเชี่ยวชาญกระบวนการพื้นฐาน ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจำเป็นต้องรู้วิธีสร้างการแสดงภาพแบบง่ายๆ ของ Excel และ PowerPoint ตลอดจนวิธีสร้างการแสดงภาพแบบไดนามิกโดยใช้ Python, R และภาษาการเขียนโปรแกรมอื่นๆ และวิธีสร้างแดชบอร์ดโดยใช้ Tableau หรือ PowerBI ตรวจสอบกรณีศึกษาที่กำลังดำเนินการอยู่ เมื่อคุณมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเครื่องมือต่างๆ ที่ใช้ในกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว คุณควรตรวจสอบและเรียนรู้เกี่ยวกับกรณีศึกษาจำนวนมากของบริษัทขนาดใหญ่ที่ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อช่วยปรับปรุงการดำเนินงาน และความสามารถในการทำกำไร การสำรวจกรณีศึกษาเพิ่มเติมสามารถช่วยคุณระบุความท้าทายในการจัดการและกำหนดวิธีจัดการกับปัญหาแต่ละข้อ การทำงานในโครงการในโลกแห่งความเป็นจริง วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาวิชาที่ใช้งานได้จริงมากขึ้น ซึ่งคุณต้องจัดการกับปัญหาจริงด้วยการทำงานในโครงการจริงเพื่อรับความเชี่ยวชาญที่มีความหมาย คุณจะได้รับประสบการณ์จริงในการรับมือกับความท้าทายในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งจะช่วยให้คุณพัฒนาความสามารถด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ ในฐานะที่ใหม่กว่า การหางานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจเป็นเรื่องยาก ดังนั้นให้แน่ใจว่าคุณทำงานในโครงการที่พร้อมใช้งานจริงและพัฒนาความสามารถของคุณต่อไป เข้าร่วม Hackathons แพลตฟอร์มออนไลน์หลายแห่งอนุญาตให้มีส่วนร่วมในการแข่งขันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณอาจได้รับประสบการณ์ที่จะเพิ่มลงในประวัติย่อและผลงานของคุณโดยการเข้าร่วมการแข่งขันเหล่านี้ คุณสามารถเข้าใจวิธีใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการตั้งค่าในชีวิตจริงได้ดีด้วยการล้างข้อมูล การแปลง การวิเคราะห์ และการแสดงภาพจำนวนมาก คุณอาจพัฒนาทักษะของคุณโดยจัดการกับปัญหาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่หลากหลายและรับประสบการณ์

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button