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            從0入門數據科學,初學者只用做好這5步

            2022-05-12來源:CSDN圣普倫官方號

            收到很多同學私信:我想學數據科學,但不知道怎么入門?

            今天,圣普倫和大家分享,作為一個初學者,應該如何開始學習數據科學。數據科學和其他崗位一樣,需要基礎的知識架構與積累,如果你缺少基礎的知識背景,那么建議先把下面這幾項基礎打牢。

            一、數學與統計

            有的人一上來就去找各種庫,或者一上來就想學機器學習算法。我建議初學者先學好數學和統計學,這是數據科學的根基。

            數學里的積分/微積分大家大學的時候都學過,如果你忘記了,就再復習一遍。另外,線性代數也是一樣,大家都學過。

            統計學,這就不是每個人都學過的課程了。統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段,以達到推斷所測對象的本質,甚至預測對象未來的一門綜合性科學。如果沒有數據統計,那么數據分析就無從談起。

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            二、學習基礎的編程知識

            如果你本身是一名程序員,那這步可以省去。如果你本身就不懂編程,就要從0開始學編程了,編程語言有很多,什么c語言,c++,java等等,但這些對新手不友好,建議從學習Python開始,因為它學起來最簡單,最全世界內也最受

            歡迎。Python有很多免費學習的渠道,比如bilibili,谷歌的Python類以及圣普倫的python免費課程。在學習python之余,順帶了解一下SQL,不需要學得特別深,打個基礎即可。

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            ?三、數據獲取

            前面的基礎打好了,接下來你需要知道從哪里找數據。當然,如果是大企業的話,會有自己的數據庫,但其他企業就不一定了,沒有大量的數據,你的機器學習、神經網絡就無法支撐,所以如何獲取數據也是一項硬技能。

            我們先要區分數據的來源。

            數據來源很多。但是對于研究者來說,網絡數據和文獻數據比較常用。

            目前主流(合法)的網絡數據方法,主要分為3類:

            開放數據集下載;

             • API讀取

             • 爬蟲爬?。–rawling)

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            ?四、常用的Python數據庫

            1、Pandas是一個Python包,旨在通過“標記”和“關系”數據進行工作,簡單直觀。它用于快速簡單的數據操作、聚合和可視化,是數據整理的完美工具。

            2、NumPy是專門為Python中科學計算而設計的軟件集合,它為Python中的n維數組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫提供了NumPy數組類型的數學運算向量化,可以改善性能,從而加快執行速度。

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            ?3、SciPy是一個工程和科學軟件庫,包含線性代數,優化,集成和統計的模塊。SciPy庫的主要功能是建立在NumPy上,通過其特定子模塊提供有效的數值例程,并作為數字積分、優化和其他例程。

            4、Theano是一個Python軟件包,它定義了與NumPy類似的多維數組,以及數學運算和表達式。此庫是被編譯的,可實現在所有架構上的高效運行。

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            ?5、TensorFlow是數據流圖計算的開源庫,旨在滿足谷歌對訓練神經網絡的高需求,并且是基于神經網絡的機器學習系統DistBelief的繼任者,可以在大型數據集上快速訓練神經網絡。

            6、Keras是一個用Python編寫的開源的庫,用于在高層的接口上構建神經網絡。它簡單易懂,具有高級可擴展性。

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            ?五、機器學習算法和概念

            如果你看到了這里,說明你學習數據科學的決心很大。那我們繼續吧。機器學習,顧名思義,是機器(計算機)自我學習的過程。通過對計算機算法的研究,自動提升經驗。根據數據和業務問題的類型,使用預定義的算法建立模型,

            利用模型在給定的數據上進行訓練,從而對新數據得出結論。您將了解監督機器學習和無監督機器學習之間的區別,同時,掌握各種重要的算法,如回歸,分類,決策樹,隨機森林等。

            機器學習算法包括:

             • 線性回歸

             • 邏輯回歸

             • K近鄰

             • 決策樹

             • 樸素貝葉斯

             • 支持向量機

             • 神經網絡

             • 隨機森林

             • AdaBoost

             • 梯度提升

             • XGBoost

             • 主成分分析

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            ?了解這些機器學習的概念

             • AUC和ROC

             • 自助抽樣法

             • 集成學習,裝袋和Boosting

             • 標準化與標準化

             • 偏差和方差權衡

             • 正則化

             • 混矩陣和相關指標

             • 數據科學項目實踐

            前面幾步你都完成了,那么接下來就是檢驗你學得怎么樣的時候了。檢驗的方法就是做一個實際的項目,你可以去參加一些比賽,或者為朋友的公司做項目,你還可以利用圣普倫的實踐項目來檢驗自己的能力水平。

            數據科學家入門

            Simplilearn圣普倫的數據科學家課程由 Ronald Van Loon 設計,被評為世界十大大數據和數據科學影響者之一。通過Simplilearn 圣普倫的數據科學計劃,您學習統計和統計程序、假設檢驗、聚類、決策樹、線性和邏輯回歸、R、數據

            可視化、回歸模型、Hadoop、Spark、PROC SQL、SAS 宏等技能和工具、高級分析、Matplotlib、Excel 分析函數、Zookeeper、Kafka 接口等知識和技能。如果您遵循科學的學習路徑,每周 8 h學習時間, 21周后你就會成為一名經過

            認證的數據科學家。


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