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成为数据科学家或AI工程师要怎么破吗? 有必要克服这9点

来源:河洛网    发布时间:2020-07-29     发布人:洛阳新闻网

并不是每个人都有时间在教室里学习数据科学、自动智能、机器学习,也不是每个人都能负担正式学习这些个领域知识所需的费用。 那么是怎么破的吧? 由软件研发、机械学习工程师Jerry Buaba提供自学途径。

成为数据科学家或AI工程师要怎么破吗? 有必要克服这9点

学习资料科学、自动智能、机器学习时面临的最大障碍是时间和金钱。 自学是一门艺术,需要一盏茶自律、勤奋、集中。 如果适当利用,学习和工作可以灵活结合。

虽然自学数据科学、自动智能、机器学习的开始阶段非常困难,但请相信这些个都是有价值的。 自学取得良好进展的关键是以自己的步伐学习。

本论文在自学数据科学、自动智能、机器学习时,既可以遵循共同的道路,又可以帮助在学习新事物方面取得很好的进展。

学习数学

学数学听起来很麻烦,但对这个领域来说十分必要。 读过这篇文章的读者都应该从高中学到了一些早期的高度数学知识。 这是好开始,但单凭这些个知识在数据科学、自动智能、机器学习领域并不一盏茶。 需要更深入地学习统订学、代数和其他数学概念。

有关必需的数学知识资源列表,请参见https://towardsdatascience.com/mathematics-for-data-science-e 53939 ee 8306。

学习计程仪编程

作为初学者,不是直接学习机器学习查询密码的制作,而是首先学习一般计程仪编程的核心概念。 首先,了解什么是计程仪编程,现有软件编程语言的种类,正确书写查询密码的方法等。 这些个的东西非常重要。 因为你学到了很多重要的概念,那些概念总是伴随着你。

所以,这一步要慢慢来,不要忙不迭学习高级的东西。 在这个过程中理解事物的深度决定了你在这个行业的表现。

该网络视频介绍了计程仪编程和计算机科学,计算机科学和计程仪编程的重要概念: https://www.youtube.com/watch? v = zo jov-2oz0e-2000型号。

熟练地掌握软件编程语言

数据科学家、自动智能、机器学习工程师使用的语言多种多样,其中最常用的语言是Python、r、Java、Julia、SQL。 当然,还有很多其他可用的软件编程语言。 其中列出了最常见的语言,原因如下:

只要花费一盏茶的时间学习,继续学习,就能比较简单地掌握这些个的语言,开发速度快。

可以用更少的查询密码实现更多的功能。

社区和生态非常完善,无论何时遇到任何问题,社区都能提供鼎力相助和通讯端口。

拥有数据科学家、自动智能或机器学习工程师所需要的大部分库和软件包。

可以在开源项目免费使用。

学习很多语言是绝对不会错的。 其实这是件好事。 但是,学习各种软件编程语言时,为了不让云同步学尽可能多的语言,需要慢慢来。 因为那可能会让你困惑的,迷失有会儿的方向。

慢慢地,一次只学习一种语言,只学习你职业生涯需要的一部分语言。 我建议你先学学Python。 因为那个比较容易理解。 此外,建议按照优先次序学习以下资源

https://www.youtube.com/watch? v = rfs CVS 0电视接口; t=5s

https://www.youtube.com/watch? v = r -超时空8

学习获取数据的方法

通常,数据可能无法直接到达手中,没有立即可用的数据,但无论如何,都需要找到获取可用数据的方法。

你工作的地方可能有好的数据采集系统。 那样的话可以安心。 如果不是的话,必须找到获取数据的方法。 不是什么数据都可以,而是可以用来达到目标的有效数据。

检索数据与数据挖掘并不完全相同,而是数据挖掘的过程。 在网际网络上的很多地方都可以免费得到开源项目的资料。 在某些情况下,您需要从网站检索数据。 网际网络爬虫类非常重要。 我希望任何人都可以学习网际网络爬虫类。 因为在你的职业生涯中可能会经常被使用。

网络爬虫类教程: www.YouTube.com/watch? v =0_ vz 7接口电压w1y

由于数据可能存储在数据库中,因此作为数据科学家、自动智能和机器学习工程师,您还必须具备数据库管理知识,才能在工作中直接连接到数据库。 在这个阶段,SQL知识非常重要。

SQL学习资源:什么是https://www.youtube.com/watch? v = STI wtx 0飞机和飞机; t=15s

学习数据的处理方法

这通常被称为“数据整理”( Data Wrangling )。 这个过程包括数据清理。 这可以通过对对数数据进行一些探索性的数据分析,删除数据中不需要的部分来完成。

数据整理过程还包括将数据结构化为可用的格式。 在资料科学、自动智能、机器学习项目工程中,这一阶段是最累的部分。 在学习中使用的大部分样本数据已经预处理,但是现实世界的数据可能还没有处理。 作为一个有志于在这个领域做好事的人,必须找到并处理真实世界的数据。 真实世界的数据几乎随处可见,但Kaggle依然是从全球企业获取真实数据的好极了场所。

数据的整理和处理虽然是很辛苦的工作,但如果有持续的献身精神和集中力的话可能会很有趣。

关数据整理课程: https://www.youtube.com/watch? v=sz_dsktIjt4

学习把数据视觉感知化的方法

成为数据科学家、自动智能和机器学习工程师并不意味着任何职场或工作团队的人都可以理解或从原始形式的数据中推测出数据,所以需要将数据可视化。

数据可视化通常是指使用格拉夫来呈现数据,以便没有数据科学、自动智能和机器学习知识的人也能理解。

有很多可视化数据的方法。 作为一个程序设计师,我们建议您创建一个用于视觉感知数据的查询密码。 这是因为高速且不花费成本。 要编写查询密码和视觉感知数据,请使用您的软件编程语言提供的许多免费和开源项目库。 Matplotlib、Seaborn和Bokeh是一个Python库,可用于将数据视觉感知化。

Matplotlib数据可视化教程: https://www.youtube.com/watch? v=yZTBMMdPOww

将数据视觉感知化的另一种方法是使用封闭的源工具,如Tableau。 许多闭源工具可以用来创建更优雅、更复杂的可视化结果,但是费用很高。 Tableau是最常用的工具,也是我个人常用的工具。 我建议你学习使用表格。

Tableau使用教程: https://www.youtube.com/watch? v =朝鲜00so

学习自动智能和机器

自动智能和机器学习类似于数据科学的子定径套。 这是因为一切都是基于数据的化学基。 “这些个”是指通过为机器和其他没有生命的物体提供良好处理的数据,使这些行为与人类相似的过程。 机器通过逐步的教导能够做很多人能做的事。 在这种情况下,我们可以把机器当成一个完全没有知识的宝宝。 他们会逐渐识别物体,说话,从错误中学习,学会变得更好。 我们也同样可以教机器这些个的事情。

自动智能和机器学习大体上通过多个数学算法来给机器提供能量。 目前还不知道自动智能和机器学习的可能性。 因为那是正在发展的领域。 但目前,自动智能和机器学习已广泛应用于认知功能。 例如目标检测和识别、人脸识别、语音识别和自然语言处理、欺诈和垃圾邮件检测等。

AI和ML的通用应用程序: https://www.youtube.com/watch? v = 5英寸7-n 23eu

深入理解机器学习: https://www.youtube.com/watch? v=GwIo3gDZCVQ&; t=5s

看了这些个的网络视频后,应该能够大致了解机器学习的初学者和中级知识,能够了解很多可用的机器学习算法及其作用和使用过程。 现已准备好建构第一个简单的机器学习模型。 可访问Victor Roman的本文https://towardsdatascience.com /机器学习-一般信息。

学习如何在网际网络上使用自己的机器学习模型

机器学习训练得到的模型,通过引进,可以使网际网络上的任何人都可以使用。 为此,需要很好地理解web开发,因为为了公开模型,需要创建一个或多个网页。

网站的前道工序也需要与收容模型的后端通讯。 为此,还必须知道如何建构和集成API,以解决网站前后的通讯问题。

如果使用pipeline或docker挤压筒将机器学习模型放置在云技术服务器的顶部,则需要一盏茶了解云计算和运输维。 引入机器学习模型的方法有很多,但首先,我们建议您学习如何使用python web信息帧工作Flask引入机器学习模型。

教程: https://www.youtube.com/watch? v =美国世界杯

由大师傅带您回家

当然可以自学,但没有什么比直接从行业专家学习更有效的了。 既有通过学习现实生活的概念能够掌握的知识,也有只靠自己体验就能够掌握的知识。

虽然引导者在各个方面都非常有用,但拥有优秀的引导者是非常重要的,因为并非所有的引导者都会影响你的职业生涯和生活。 Notitia AI是培训从初学者到专门人才水平的数据科学、自动智能和机器学习的优秀平台。 这个平台会给你分配专业的引导者,给你选择的专业提供个性化和专业指导。

请注意,仅仅通过参加课程或从上线了资源中学习,不能成为真正的数据科学家、自动智能或机器学习工程师。 你还必须获得相关的身份验证,有些职场要求学位。 抽出时间学习并取得证明书或学位的话,一定会为从事那个行业做好准备。

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