Khoa học dữ liệu có một nền tảng rộng lớn và chắc chắn rằng để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, một người cần phải thành thạo rất nhiều thứ. Nhưng đôi khi, vấn đề nảy sinh khi một người không có nền tảng lập trình và có cảm giác như họ không thể trở thành nhà khoa học dữ liệu vì đó là yêu cầu cao nhất
Tại thời điểm đó, hãy theo dõi đào tạo về khoa học dữ liệu và hiểu tất cả các khía cạnh liên quan đến cùng. Nhưng điều quan trọng là một người phải hiểu rằng cần bao nhiêu mã hóa trong khoa học dữ liệu. Nếu bạn cũng muốn biết về nó, bạn đang ở đúng trang
Có cần thiết phải học viết mã để trở thành một nhà khoa học dữ liệu không?
Khoa học dữ liệu không giới hạn ở những người có tư duy lập trình. Chà, đó là một chủ đề rộng lớn và bất kỳ ai cũng có thể tìm hiểu về chủ đề đó. Nhưng cũng không thể thiếu để biết liệu các kỹ năng mã hóa có được yêu cầu hay không
Bạn biết bao nhiêu mã hóa không quan trọng khi bạn muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu, nhưng điều quan trọng là bạn phải hiểu lập trình cơ bản và bạn phải cảm thấy thoải mái với điều đó.
Những kiến thức cơ bản về lập trình rất quan trọng đối với một người để hiểu. Điều này bao gồm các vòng lặp trung bình, hàm, if-else, logic lập trình, v.v. Là một người mong muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu, hiểu rõ về ngôn ngữ viết mã sẽ là một kỹ năng được ưu tiên
Nếu bạn thành thạo về mã hóa, nó sẽ rất tuyệt. Nhưng nếu bạn không, thì không có gì phải lo lắng về. Hiện tại, các khóa học về khoa học dữ liệu có sẵn sẽ giúp bạn hiểu điều tương tự. Nó chỉ ra rõ ràng rằng có một số điểm mà bạn cần hiểu về bộ kỹ năng mã hóa, nhưng ở một số khía cạnh, không cần phải thành thạo về nó
Những gì một người không phải CNTT cần hiểu để trở thành một nhà khoa học dữ liệu?
Đối với một người không phải dân IT, các yêu cầu cơ bản để trở thành một nhà khoa học dữ liệu như sau. -
- Họ phải thành thạo với xác suất và thống kê
- Tình yêu dành cho tích phân
- Họ có thể xác định vấn đề kinh doanh
- Phải có khả năng làm việc trên tập dữ liệu đã cho
- Một người phải đủ tự tin để học bất kỳ ngôn ngữ lập trình mới nào với sự trợ giúp của các nguồn internet
- Khả năng phân tích dữ liệu là quan trọng, cùng với các quan điểm khác nhau
- Họ phải giỏi trong việc xây dựng mô hình học máy để trực quan hóa và dự đoán kết quả
- Đủ để truyền tải nội dung bên trong của dữ liệu cụ thể tới các bên liên quan
Nhìn chung, có thể kết luận rằng với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ gặp phải các kỹ năng mô hình hóa, kỹ năng giao tiếp, kỹ năng phân tích, v.v. Trong số đó, kỹ năng lập trình kỹ thuật cũng rất quan trọng
Không quan trọng bạn biết bao nhiêu về lập trình hay mã hóa, nhưng bạn phải sẵn sàng để học về những điều tương tự. Nếu bạn có khả năng phân tích dữ liệu và trích xuất thông tin có ý nghĩa từ nó, thì bạn là người tốt nhất để trở thành một phần của nó. Ngoài ra, chúng tôi khuyên bạn nên tìm hiểu về hai kỹ năng lập trình cơ bản, bao gồm R và python, để bạn dễ dàng hiểu các truy vấn SQL
Kỹ năng phi lập trình để có được
Chà, không quan trọng bạn thuộc nền tảng lập trình hay không lập trình. Bạn cũng phải có khả năng tìm hiểu về các kỹ năng phi lập trình. Những cái chính bạn cần có được như sau. -
Công cụ để học
Hiểu các công cụ dựa trên GUI có sẵn. Chúng có giao diện thân thiện với người dùng và giúp bạn có kiến thức cơ bản về thuật toán. Trên các cổng trực tuyến, chúng có sẵn miễn phí và bạn có thể dễ dàng hiểu được điều tương tự
Kiến thức tên miền là quan trọng
Nhận một ý tưởng về tên miền là tốt. Kiến thức chuyên sâu về miền rất quan trọng vì theo lĩnh vực bạn đang làm việc, miền cần phải có được. Bạn không thể có miền Thương mại điện tử cho chăm sóc sức khỏe hoặc ngược lại. Vì vậy, hãy hiểu chi tiết như vậy
Hãy sẵn sàng để tạo ra một câu chuyện
Đúng khi nói rằng không phải mọi cá nhân đều có kiến thức tuyệt vời về lập trình và hiểu chi tiết mọi thứ. Vào thời điểm đó, chúng tôi đã sẵn sàng để tạo ra một câu chuyện và cũng là người kể chuyện. Là một người kể chuyện, chỉ cần truyền đạt mọi thứ một cách chi tiết để họ có thể đưa ra quyết định phù hợp
Phán quyết cuối cùng
Ở đây chúng tôi đã kết thúc và thảo luận về mức độ mã hóa được yêu cầu. Vì vậy, có thể kết luận rằng nếu bạn thành thạo viết mã thì rất tốt. Nhưng nếu bạn không, thì không gì có thể ngăn cản bạn. Hãy đăng ký đào tạo về khoa học dữ liệu và tìm hiểu về chúng để trở thành nhà khoa học dữ liệu giỏi nhất
Bạn cần học những kiến thức cơ bản về Python như khái niệm oops, kiểu dữ liệu, câu lệnh điều khiển, hàm, đa luồng và xử lý ngoại lệ. Sau khi làm quen với các nguyên tắc cơ bản, hãy tìm hiểu cách sử dụng thư viện Numpy để tính toán và thư viện pandas để xử lý bộ dữ liệu dạng bảng. Ngoài ra, hãy học cách sử dụng thư viện scikit-learning và các khung như Tensorflow hoặc Pytorch để xây dựng các mô hình học máy và học sâu. Sau đó, làm quen với các thư viện như matplotlib, seaborn, plot. thư viện ly để trực quan hóa dữ liệu.
Nếu bạn muốn tham gia khóa học có thể cung cấp chứng chỉ và đào tạo do Người hướng dẫn hướng dẫn thì hãy đăng ký Chứng chỉ Python cho Khoa học dữ liệu này của Intellipaat
Bạn có thể xem video này về Python cho khoa học dữ liệu để biết những gì cần học trong python cho Khoa học dữ liệu