【干货】成为一名数据科学家的学习三部曲

导读:如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文,那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年,对不对?如果你从今天起坚持去执行这些新年计划,转运的可能性就会更大。要知道,成为一名数据科学家不能一蹴而就,需要的是一个过程。因此,朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。

根据发展阶段的不同,我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。当然这个列表比较笼统,大家可以根据自己的需求去调整。

根据数据科学家一生的三个发展阶段,我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动起来。如果你已经成功地完成了现有阶段的任务,就可以转向下一阶段。我还列出了现有的有关该主题的最佳课程。为了实现最佳效益,我建议大家逐一学习。

初学者水平

什么是初学者?--如果解析学和数据科学对你来说是全新的领域,你也不知该行业的发展模式,而你又想在这个行业大展拳脚一番,那么初学者就是你。以下这些应该在你的计划之内。

1. R语言也好,Python语言也好,学习一门新的编程语言

我曾见到有同学同时学习R语言和Python语言,最后落得两手空空。这种做法是很致命的。你一定要沉下心来专攻一门。鉴于这两种语言都是开放源代码工具,所以在公司里都有广泛运用。Python被公认为最简单的编程语言,而R语言一直都是最受青睐的统计工具。学习哪一门的决定权在你,因为两个同等出色。

推荐课程 :学习Codecademy上的Python语言课程;学习DataCamp上的R语言课程。

2. 学习统计学和数学

统计学的内容全都是关于假设和数列,然而没有统计学和数学的知识你很难深入到数据行业里,这是数据科学家的重中之重。如果你不擅长数学,那现在是时候走出困境了。面对深奥的统计、几何和概率领域知识时,一定不要惊慌。可汗学院(Khan Academy)、Udacity等站点上都有很多优质的统计学课程。下载APP,现在就能开始学习!

推荐课程 :Udacity上的推论统计学和描述统计学课程;可汗学院(Khan Academy)上的几何课程。 3.每次完成一门网络开放课程(最难执行)

大规模网络开放课程可以免费获取和学习,可这对你来说也是最难实现的诺言。很多学生通常一次性注册选修很多课程,结果一门也没有圆满完成。所以,你一定要一次专注一门课,完成之后再选下一门。你也可以在Coursera,edX和 Udacit上查找任何想要的学习课程。

推荐课程 :例如学习Coursera上的数据科学专业化(R语言)课程;学习Dataquest上的数据科学Python语言课程。 4. 融入业界、发现新知、不断拓展

你要了解业内动态。我们生活在一个变化的世界,一夜之间事物就可能发生重大变化,今日风靡的技术明日就很可能面临淘汰。你一定要与富有经验的专业人士、业内专家交流,预见未来的自己。加入一些群组,多阅读一些书籍。

中级水平

中级水平的数据科学家是什么样的?--如果你已经完成了前一阶段的内容,有过机器学习基础知识的实践经验,掌握了建立预测模型的知识,那你就达到了中级水平。完成这一阶段需要强大的决心和持久的练习。迎接这个挑战,你做好准备了吗?

1.理解并构建你的机器学习技能

机器学习是数据科学和技术的未来。所有的大型企业都不惜重金雇用掌握这个技能的人才。毫无疑问,近日来这项技术的需求越来越大,现在正是你充分利用这一局面的大好时机。今年,你应该努力在机器学习上精益求精,深入掌握回归、聚类和分类与回归树(CART)技能。Andrew Ng上你可以找到关于机器学习的免费资源。

推荐课程 :完成Andrew Ng机器学习课程任务。

2. 专注集成算法和Boosting算法

一旦你对机器学习充满自信,那就继续去学习其他模型。通过Boosting和集成算法,你的模型准确率与其他算法相比会突飞猛进。上述免费资源里也包含这一主题。不过一定要让自己做好心理准备,拿下这个主题需要超强的理解力。

推荐课程 :阅读Kaggle Ensembling Guide。学习MIT LectureBoosting相关课程。

3. 探索Spark、NoSQL和其他大数据工具

今年你的学习之旅始于大数据。考虑到大数据专业人员的需求激增,你一定要学习Spark,这个工具最近非常火爆。大数据的未来就在Spark,它广泛用于处理和操纵数据。除此之外,你还可以拓展到NoSQL和Hadoop领域来。

推荐课程 :从Spark迈出学习第一步。

4.给社区成员做分享

还有什么比分享知识更美妙呢!从今年开始,你可以把自己的知识分享给正在数据科学的路上不断探索的人们。你可以加入活跃的数据科学论坛,给他们答疑解惑,以你的灵招妙计给他们做培训。你也可以在附近的行业圈里发起聚会。

推荐任务 :关注我们的Facebook账号。

5.参加数据科学竞赛

是时候检验你的真才实学了。今年你一定要参加一些竞赛。这些竞赛会引导你去关注自己的弱势领域。此外,你也会因已有的学识而信心倍增。我希望你可以荣登Kaggle500强数据科学家之列。而现在,你的目标就是坚持到底。

推荐任务 :加入Kaggle。加入Data Hack。

附言 :有时竞赛也会有难度。你也可以通过这些实际的问题来检验你的技能和知识。这些问题不难,并且妙趣横生。

高级水平

对于进入这个阶段的人我就不需要来给出标准了,你们所了解的数据科学,很多人甚至连尝试的勇气都没有。身处这一阶段,你们的生活惬意而又自如。可有时还想去迎接挑战,以下是一些计划。

1. 建立深度学习模式

今年,你们要为有志于成为数据科学家的人们树立榜样。你要下决心在今年建立深度学习的模式。全球的人都在用这一模式进行预测,它是机器学习的高级阶段,其准确率明显高于普通的机器学习模型。

推荐课程 :完成深度学习辅导课程任务。

2.回馈

我相信知识的意义不是被束之高阁,而是与人分享。分享越多,收获越大。据说,如果你了解一个新概念并解释给你的两个朋友,你对这个概念的记忆很可能会更久。所以今年,你必须制定计划,运用自己的知识和经验帮助数据分析学领域的人。这也会为更多的在这个领域的人指明方向。

推荐任务 :在Discuss上分享你的知识。

3. 探索强化学习

强化学习是机器学习中最有效而又鲜有发现的领域。今年,你可以下定决心研究下这个领域。虽然很有挑战性,但是一定值得你去尝试。无人汽车、无人侦察机就是强化学习的硕果。一旦开始学习这些,你就自然而言地进入到了人工智能领域。

推荐课程 :学习 Andrew Moore的辅导课程。

4. 位列Kaggle50强

今年,你要下定决心保持Kaggle上的领先地位。具体来说,就是在Kaggle50强中占有一席之地。参加一些与自己的知识相符的竞赛。与其他的选手团结协作。在这个竞争阶段,你一定会有意想不到的收获。

推荐任务 :参加Kaggle。

本文分享自微信公众号 - 钱塘大数据(qtbigdata)

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原始发表时间:2017-01-09

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