چطور شروع به یادگیری علوم داده کنیم؟

یادگیری علوم داده امروزه به یک ترند جهانی تبدیل شده است و بسیاری از افراد هستند که علاقه مند به یادگیری آن می باشند. برای یادگیری علوم داده معمولا منابع مختلفی ارائه می شود که هر یک از آنها اطلاعات خوبی را در اختیار شما قرار می دهند ولی مسیری که مشخص کند برای یادگیری آن باید چه مهارت هایی را در خود تقویت کنیم بسیار کم است. ما در این مطلب قصد داریم به این سوال پاسخ دهیم که چگونه می توانیم علوم داده را یاد بگیریم و چگونه می توانیم مسیر یادگیری آن را آغاز کنیم. پس اگر شما هم جز آن دسته از افرادی هستید که علاقه مند به آشنایی بیشتر با این موضوع می باشید به شما پیشنهاد می کنیم حتما ادامه این مطلب را با دقت مطالعه کنید.

یاد بگیرید که داده ها را دوست داشته باشید

علم داده یک زمینه گسترده و مبهم است که همین عامل باعث می شود تا یادگیری آن سخت و پیچیده باشد. تا زمانی که شما انگیزه کافی برای یادگیری مباحث مرتبط با این موضوع را نداشته باشید نمی توانید واقعا وارد این مسیر شوید و سختی های آن را تحمل کنید. چیزی که شما برای ادامه دادن این مسیر به آن نیاز دارید انگیزه است. شما باید بتوانید در اوج خستگی خود با شبکه های عصبی کار کنید، پیوندهای آماری میان داده ها را بررسی کنید و با مسائل جبر خطی درگیر شوید. بنابراین شما باید بیاموزید که کار کردن با داده ها را دوست داشته باشید، به داده ها علاقه مند باشید و دوست داشته باشید تا روابط میان آنها را مشخص کنید. برای انجام این کار بهتر است کار خود را در زمینه هایی آغاز کنید که موضوعات جذابی برای شما هستند. به عنوان مثال اگر علاقه مند به معاملات در بازارهای مالی هستید داده های مرتبط با بازارهای مالی می توانند یک نقطه شروع خوب برای شما باشند.

یادگیری علوم داده را به صورت عملی انجام دهید

یادگیری کار کردن با تکنیک های یادگیری ماشین، شبکه های عصبی و ... بدون شک می تواند برای یک متخصص علوم داده جذاب باشد. با این حال نباید فراموش کنید که پس از شروع یادگیری علوم داده شما متوجه می شوید بیش از 90 درصد کار شما این است که بتوانید داده ها را به شکل مناسبی در بیاورید. این که شما چند الگوریتم را به خوبی یاد گرفته باشید بسیار بهتر از آن است که تعداد زیادی از الگوریتم ها را به صورت سطحی بشناسید. برای این کار بهتر است هر الگوریتمی که یاد میگیرید را به صورت واقعی در مجموعه ای از داده ها پیاده سازی کنید. پیاده سازی عملی الگوریتم ها در پروژه های مختلف به شما کمک می کند تا بیشتر با جزئیات هر یک از این الگوریتم ها و روش ها آشنا شوید. این کار می تواند به میزان زیادی روی بهره وری شما در یادگیری علوم داده تاثیرگذار بوده و سرعت یادگیری شما را نیز به میزان زیادی افزایش دهد.

زبان برنامه نویسی پایتون را بیاموزید

زمانی که وارد مباحث عملی در یادگیری علوم داده می شویم مشاهده می کنیم که یادگیری یک زبان برنامه نویسی بسیار لازم و ضروری است. یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون اولین گامی است که شما باید برای یادگیری علوم داده به صورت عملی بردارید. این زبان برنامه نویسی از جمله محبوب ترین زبان های دنیا برای انجام پروژه های ماشین لرنینگ و علوم داده می باشد که ابزارها و کتابخانه های گسترده ای را در اختیار شما قرار می دهد. بسیاری از الگوریتم های مرتبط با علوم داده پیش از این در قالب کدهای مختلف در این زبان نوشته شده اند که شما می توانید به صورت آماده از این الگوریتم ها استفاده کرده و سرعت انجام پروژه های خود را به میزان زیادی افزایش دهید.

یادگیری آمار و احتمال گام بعدی در یادگیری علوم داده

اگر علم داده را یک زبان در نظر بگیرید بدون شک آمار و احتمال دستور زبان آن خواهند بود. اساسا روش ها و الگوریتم هایی که در علوم داده برای تجزیه و تحلیل داده ها مورد استفاده قرار می گیرند بیشتر بر پایه روش های آماری هستند. در واقع با استفاده از این روش هاست که تجزیه و تحلیل و تفسیر داده های بزرگ امکان پذیر می شود. به همین علت است که شما باید در همین ابتدای کار روش های آماری مختلف برای علوم داده را بیاموزید و سعی کنید به تکنیک ها و الگوریتم هایی که در این زمینه وجود دارند به خوبی مسلط شوید. به این ترتیب شما می توانید خود را آماده تبدیل شدن به یک متخصص علوم داده کرده و یادگیری علوم داده و ادامه دادن این مسیر را برای خود هموارتر کنید.

جمع آوری و پاکسازی داده ها

یکی از گام های کلیدی برای یادگیری علوم داده و تبدیل شدن به یک متخصص در این زمینه این است که شما با روش های جمع آوری داده آشنا شوید. امروزه ابزارهای مختلفی برای این کار طراحی شده اند که تسلط به آنها به شما کمک می کند تا به دانشمند علوم داده بهتری تبدیل شوید. در گام بعدی شما عملیات پاکسازی داده ها را پیش رو خواهید داشت. پاکسازی داده ها در واقع شامل تمام اقداماتی است که شما در راستای به دست آوردن داده های مناسب برای تجزیه و تحلیل آنها انجام می دهید که از جمله این اقدامات می توان به حذف کردن مقادیر از دست رفته، مقادیر ناخواسته، مقادیری که طبقه بندی شده اند، مواردی که فاصله زیادی با کل داده های شما دارند و ... اشاره کرد. پاکسازی داده ها در یادگیری علوم داده از اهمیت زیادی برخوردار است چرا که در دنیای واقعی داده ها ماهیت آشفته ای دارند و به همین علت نیز باید با استفاده از ابزارهای مختلف مانند pandas و numpy اقدام به پاکسازی آنها کنید.

یادگیری الگوریتم های مختلف و پیشرفته

الگوریتم های اکتشافی، الگوریتم های مبتنی بر یادگیری ماشین، الگوریتم های مبتنی بر یادگیری عمیق و ... همگی از اهمیت بسیار زیادی در علوم داده برخوردار هستند. شما در مسیر یادگیری علوم داده باید به طور کامل با این الگوریتم ها آشنا شوید و سعی کنید چندین بار آنها را روی داده های مختلف پیاده سازی کنید. به این ترتیب شما می توانید با جزئیات هر یک از این الگوریتم ها به طور کامل آشنا شوید و در صورت لزوم در پروژه های واقعی خود در آینده نیز از آنها برای تجزیه و تحلیل و نتیجه گیری از داده ها استفاده کنید.