扣丁学堂告诉你数据科学家学习之路

2018-05-04 13:02:05 2878浏览

         如今是大数据时代已经是毋庸置疑的，因此不论是参加大数据培训还是自学大数据的人都在不断的增加，本篇文章扣丁学堂大数据在线学习小编和读者们分享一下如何成为大数据开发工程师，下面一块来看一下数据科学家学习之路吧。

         1、学会爱数据

         数据科学是一个广泛而模糊的领域，这使得它很难学习。 没有动力，你最终会中途停止对自己失去信心。你需要些东西来激励你不断学习，即使是在半夜公式已经开始变的模糊，你还是想探究关于神经网络的意义。你需要些动力来让你发现统计、线性代数和神经网络之间的联系。

         2、在实践中学习

         学习神经网络、图像识别和其他尖端技术是很重要的，但大多数数据科学工作不涉及这些：90%的工作将是数据清理。精通几个算法比知道一点许多算法要好。如果你知道线性回归、k – means聚类和逻辑回归可以解释和诠释他们的研究结果，并可以用这些完成一个项目，你将比如果你知道每一个演算法，但不使用它们更优秀。大多数时候，当你使用一种算法，它将是库中的一个版本(你很少会自己编码支持向量机实现——这需要太长时间)。所有这些意味着最好的学习方法是在项目工作中学习，通过项目，你可以获得有用的技能。

         一种方法是在一个项目中先找到一个你喜欢的数据集，回答一个有趣的问题。给大家推荐一个讨论社区供大家交流：http://www.codingke.com/questions。

         3、学会沟通

         数据科学家需要不断展示他们的分析结果。这个过程可以区别数据科学家的水平。交流的一部分是对主题的理解和理论， 另一个是理解如何组织你的结果。最后一部分是能够清楚地解释您的分析，展示你的数据分析的结果。试着教那些对数据科学技术知识并没有什么概念的人，比如你的朋友和家人这可以可以帮助您理解概念。试着在聚会上演讲，使用github管理你所有的分析，在一些社区中活跃。

         4、向同行学习

         你根本想不到你会从同行身上学到多少东西，在数据工作中，团队合作非常重要。在聚会中找一些同伴。开源软件包。给哪些写有趣的数据分析博客发消息看有没有合作的可能。

         5、不断增加学习的难度

         你完全熟悉这个项目的工作了?你最后一次使用一个新概念是在一周前?那么是时候做些更加困难的挑战了。如果你停止攀登，那么不进则退。如果你发现自己太舒适，这里有一些建议：处理更大的数据集，学习使用spark，看看你能不能让你的算法更快。

         你将如何将算法扩展到多个处理器，你能做到吗?理解更多的理论算法并使用，这会改变你的假设吗?试图教一个新手去做你现在正在做同样的事情。上面这些这至少是一个思路告诉你在开始学习数据科学的时候到底要做什么。如果你完成了这些，你将发现你的能力自然而然就提升了。

         好了，以上就是扣丁学堂告诉你数据科学家学习之路，希望对大数据感兴趣的小伙伴有帮助，想要学好大数据的小伙伴可以选择专业的大数据培训机构扣丁学堂，扣丁学堂不仅有专业的老师和与时俱进的课程体系，还有大量的大数据在线教程供学员观看学习，喜欢大数据的小伙伴快快行动吧。扣丁学堂大数据学习群：209080834。

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