g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

Sadece 6 ayda bir kodlama noobundan veri bilimcisine geçtim

Tam metin 3710 Kelimeler, tahmini öğrenme süresi 11 dakika

Kaynak: Pexels

Veri bilimine nasıl hakim olunur?

Yazar 8 yıllık çalışma ve sıkı çalışmadan yeni kurtuldu ve bir sonraki adım için hiçbir planı yok. Okuyucular, birinin bunu neden yaptığını merak edebilir. O sırada, yazar patrondan zihinsel olarak acı çekti ve yazarın değişmesi gerektiğini çok iyi biliyordu.

Erkek arkadaşım veri bilimci olmamı önerdi. Yazar ona dedi ki: "Sen delisin!" Programlamayı hiç bilmiyorum. Yazarın yeteneğini gerçekten abarttı. Yalancı sendrom yeniden ortaya çıkıyor.

Yaklaşık iki hafta sonra, arkadaşım Anna aynı öneride bulundu. Dikkatli bir değerlendirmeden sonra yazar bu öneriyi kabul etmeye başladı. Neden denemiyorsun? Yazar, yeniden sıfırdan öğrenmeye ve tamamen bir veri bilimcisi olmaya karar verdi.

Yazar kendi hızında çalışmak istedi, ben de çevrimiçi bir kurs almaya karar verdim. Nörobilim alanında doktora derecem olduğu için, veri biliminde çalışmak için yeterli resmi eğitim aldığımı hissediyorum. Tek ihtiyacınız olan pratik beceriler.

Bu makale, yazarın aldığı 4 farklı dersi ve Silikon Vadisi'ndeki bir sağlık hizmeti başlangıcında veri biliminde nasıl iş bulacağını tanıtacak.

O zamanlar, yanlışlıkla keşfettiğim çevrimiçi kursların çoğu ücretsizdi. Bu yüzden kendime meydan okudum ve gerekli becerileri bir kuruş harcamadan öğrendim. Ne diyebilirim, ben çok cimriyim

https://imgs.xkcd.com/comics/correlation.png

Temel beceriler

Kaliforniya Üniversitesi, San Francisco'da doktora sonrası bir araştırma görevlisi için çalışmayı bıraktıktan sonra, yazarın programlama deneyimi yok. Veriler, araştırma sürecinde de kullanıldı, ancak küçük ölçekte. Daha önce analiz ettiğim tüm veri setleri laboratuvarda oluşturuldu. Yani gözlemlerin sayısı çok az. Verileri daha büyük ölçekte kodlamayı ve analiz etmeyi öğrenmem gerekiyor.

Kodlamaya başlarken

Veri bilimcisi olmaya karar verdikten sonra öğrenmek istediğim ilk şey bilgisayar kodu yazmaktır. Daha önce hiç kod yazmadığım için, kodlamayla ilgili her şey yazar tarafından bilinmiyor. Kod yazmaktan gerçekten nefret ediyorsanız, veri bilimi alanına girmek uygun değildir. Bu yüzden kod yazmak iyi bir başlangıç gibi görünüyor.

Neyse ki, ortağım Ben (Ben) birçok teknik alanda yer aldı ve beni doğru yöne yönlendirebilir. Python'un yazar için en iyisi olabileceğini düşünüyor. Python, verileri analiz etmede iyidir, geniş bir kullanım alanına sahiptir ve büyük veri kümelerini iyi idare edebilir. Bu yüzden Python ile başlamayı seçtim.

Kod yazmayı öğrenin

1. Moda Akademisi

Kodlamaya yeni başlayanlar için Codecademy kullanıyorum. Yazar Python ile başladı, ancak tamamladığım kursları bulabilir miyim emin değilim, çünkü hepsi 2014'te. Şimdi Codecademy ile Python öğreniyorsanız, "Python ile Verileri Analiz Et" kursunu seçebilirim.

Codecademy'nin iyi bir başlangıç noktası olduğunu buldum. Yazar için ana avantajı, kodu doğrudan tarayıcıya yazma yeteneğidir. Programlama ortamını bilgisayara doğru şekilde kurmak hala benim zayıflığım. İlk başta bundan kaçınmak güzel. Kod çalışmazsa, çok rahatlatıcı olan, ortam ayarlarıyla hiçbir ilgisi olmayan sözdiziminde bir sorun vardır.

Kullanıcılar Codecademy'yi her seferinde birkaç dakikalık çalışmayı tamamlamak için kullanabilirler ki bu da tatmin edicidir. Zamanım olursa, birkaç sorunu çözmek için Codecademy'ye giriş yapacağım çünkü bu sorunlar çözülmeyi bekliyor. Bu düzensiz ilerleme, işin korku yüzünden göz ardı edilmeyeceği anlamına geliyor.

Kurs sırasında, yalnızca birkaç Codecademy kursu çevrimiçi olarak sunuluyordu ve bu ücretsizdi. Yazar, çevrimiçi ücretsiz kursların yüksek kalitesi karşısında şaşırdı.

Python'un temellerini öğrendikten sonra, istatistiksel deneyim düzeyini geliştirmeye başlamanız ve verileri daha büyük ölçekte analiz etmeyi öğrenmeniz gerekir.

Kaynak: Pexels

Veri analizini öğrenmek

2. Johns Hopkins Üniversitesi'nde Coursera Veri Bilimi Ana Bilim Dalı

Ayrıca yazar, Johns Hopkins Üniversitesi'nden Coursera Veri Bilimi alanında uzmanlaşmıştır. O zaman, onur kodu sertifika sürümü ücretsiz olarak yapılabilir ve yalnızca sertifika için ödeme yapmanız gerekir (gerekirse).

Yazara, sertifika önemli görünmüyor. Teknik mülakatta öğrenilen becerileri göstermek önemlidir. Bu yüzden ücretsiz sürümü seçtim.

Yazar için ücretsiz sürümün dezavantajı, bu serideki derslerin R dilinde öğretilmesidir. R dili, veri analizi için mükemmel bir programlama dilidir ve akademi tarafından yaygın olarak tercih edilmektedir. Ancak, veri bilimi için kullanılabilecek Python öğrenmek istiyorum. Python'un gitmek istediğim girişimlerde daha faydalı olacağını düşünüyorum.

Bazı Python veri analizi kurslarına göz attım, ancak bilmediğim bazı bilgileri kapsıyor gibi görünüyorlar. Yazar, bu kursların çoğunun mevcut çalışma alanlarından veri bilimi alanına geçiş yapmak isteyen yazılım mühendislerine yönelik olduğuna inanıyor. Dolayısıyla bu kurslar, öğrencilerin sağlam programlama becerilerine sahip olduklarına ve bir Python ortamının nasıl kurulacağını zaten bildiklerine inanıyor.

Coursera Data Science'ı sevmemin ana nedeni, baştan başlaması. İlk derste, R ve R stüdyo dağıtımının nasıl kurulacağına dair talimatlar var. Teknik sorun olmayacağını bildikten sonra yazar, takip kurslarını kolayca bitirdi.

Johns Hopkins Üniversitesi'ndeki veri bilimi ana dalının yazara uygun olmasının bir başka nedeni de Halk Sağlığı Bölümü tarafından öğretiliyor olmasıdır. Yazar, sağlık bilimleri alanındaki mesleki bilgileri anlar ve verdikleri örnekleri kolayca anlayabilir. Hava kalitesinin astım üzerindeki etkisine ve sağlık bakımı ile ilgili diğer veri setlerine örnekler verdiler. Böylece yazar, veri analizi için önerilen durumlara odaklanmak yerine dersin içeriğine odaklanabilir.

Bu kurs serisi, yazara veri bilimi çalışmasının ana yönleri hakkında gerçekten temel bir anlayış sağladı. Kurs, R dili programlama, temel veri temizleme, analiz, regresyon analizi ve makine öğrenimini içerir. Kodlamayı öğrenmeyi ve verileri analiz etmek için kodu nasıl kullanacağımı gerçekten çok seviyorum, bu yüzden öğrenmeye devam etmek için cesaretlendirildim ve kararlıydım.

Bilgilendirici röportaj

Eğitim sırasında yazar, çevredeki insanlardan yazarı San Francisco akademisinden veri bilimi alanına başarıyla geçiş yapmış olanlarla tanıştırıp tanıtamayacaklarını soruyor. Yazar bazı insanlarla temasa geçti, bu yüzden olabildiğince çok bilgilendirici röportaj yaptım.

Bir arkadaş, yazarı Modcloth'tan bir veri bilimciyle tanıştırdı ve deneyimi yazara çok benziyor. Eskiden bir sinirbilimciydi ve yazar tavsiyesini özellikle yararlı buldu.

Esas olarak SQL öğrenmemi önerdi.

Veritabanını sorgulamayı öğrenin

3. DB5 SQL Stanford Üniversitesi Çevrimiçi Kursu

Johns Hopkins Üniversitesi'ndeki Coursera Veri Bilimi ana dalında SQL hiç yoktur. Kıdemli, günlük işinin odağının veritabanını sorgulamak olduğunu söyledi. İş geliştirme ve pazarlama ekipleri için içgörü sağlamak zorundadır ve zamanının yalnızca küçük bir bölümünü istatistiksel analiz ve makine öğrenimine harcamaktadır.

Yazar önerisini dinledi ve Stanford Üniversitesi'nde çevrimiçi olarak kendi hızında SQL kursları öğrenmeye başladı. Aldığım tüm dersler arasında bu benim favorim. Yazar, öğrenme sürecinden çok hoşlanır çünkü dersi veren öğretmenler çok iyidir ve kavramları açıklamak için genellikle basit örnekler kullanırlar. Ek olarak, öğretmen kavramları birçok farklı şekilde açıkladı.

Ondan sonra bu kursu birçok kişiye tavsiye ettim çünkü her veri bilimcisinin SQL'de iyi bir temele sahip olması gerektiğini düşünüyorum. Gördüğüm veri bilimi derslerinin hiçbiri bir veritabanından veri almak için SQL'in nasıl kullanılacağını tanıtmadı. Yazar bunun büyük bir ihmal olduğunu düşünüyor. Çoğu kursta öğrencilerin kullanması için CSV verileri bulunur, ancak deneyime göre bu veriler endüstri veri bilimi çalışmalarında nadiren kullanılır.

Stanford Üniversitesi'ndeki SQL kursunu bitirdikten sonra yazar, veri bilimi ile ilgili pozisyonlara başvurmaya başladı. O sırada yazar Avustralya'ya döndü ve San Francisco Körfez Bölgesi'ndeki girişimlerle Skype görüşmelerine katılmaya başladı. Aynı zamanda becerilerimi geliştirmeye devam etmek istiyorum.

Konsepti pekiştirin

Kaynak: Pexels

4. edX veri analizi temeli

Daha sonra yazar, edX'in R dili veri analizinin temel kursuna katıldı. Coursera'da öğrenilen birçok kavramı gözden geçirmek için bu fırsatı değerlendirmek benim için çok faydalı.

Yazar, aynı kavramı farklı öğretmenlerden öğrenmenin kavramın yeni bir anlayışını getireceğine inanıyor. Verileri ve makine öğrenimi kavramlarını ikinci kez öğrenmek için yazar daha da rahat. Bu kursu inceleyerek, kavramı daha derin bir şekilde anladığımı düşünüyorum.

Kursu bitirirken yazar, Amino (San Francisco merkezli bir sağlık hizmeti kuruluşu) ile röportajı başarıyla geçti, çalışma vizesi aldı ve Amerika Birleşik Devletleri'ne taşındı.

Veri bilimi pozisyonu alın

Yazar, kodlama becerilerimin kabul edilebilir olması ve istatistik anlayışımın yerinde olması nedeniyle son mülakatı geçmeyi başardığıma inanıyor ama daha da önemlisi sağlık, deneysel tasarım ve bilimsel yöntemler alanında bilgi sahibiyim.

Bana göre, röportajda beni öne çıkaran ve bu girişimin yazarı işe almayı seçmesini sağlayan bu bilgidir. Bir acemi olarak, çok fazla iş eğitimi gereklidir. Yazar, katıldığım tüm kursların işe alım ekibinin benimle ilgilenmesi için yeterli olduğuna ve sağlık hizmetleri alanındaki mesleki deneyimimin öne çıkmamı sağladığına inanıyor.

Bu nedenle, bir veri bilimi işine geçmek istiyorsanız, mevcut uzmanlığınızı kullanabileceğiniz bir şirket bulmanız önerilir.

Umduğum şeyi öğrenebilirim

Yeni bir veri bilimi işine başlamadan önce, doldurmayı umduğum bilgi boşluğu komut satırında git'i kullanmaktır. Daha önce hiç bir terminal veya komut satırı kullanmadım ve git'i şirketin Github deposuna kod göndermek için nasıl kullanacağım hakkında hiçbir fikrim yok.

Birkaç mühendisin bu işlemi öğrenmesi çok zaman aldı. Aslında, onlar öğretmeden önce, umarım en azından onu nasıl kullanacağımı bilirim, böylece değerli zamanlarını boşa harcamasınlar. Meslektaşlar harika, yazara öğretmek için zaman harcamayı önemsemiyorlar gibi görünüyor, ancak yazar ilk birkaç gün biraz stresli hissetti.

Sonunda, öğrendim ve Zor Yoldan Kod Öğren Komut Satırını Öğrenin gerçekten yararlı olduğunu öğrendim.

Kaynak: Pexels

Veri bilimi alanına girmek için benzer bir yaklaşım düşünürseniz, sizi devam etmeye teşvik edeceğim!

Yazar için bu kesinlikle doğru seçim. Herkesin farklı öğrenme yöntemleri vardır, ancak öğrenmede çok disiplinliyseniz ve her şeye sadık kalırsanız, o zaman çevrimiçi kurslarla kendi kendinize veri bilimini öğretmek elbette sorun olmaz.

Hadi, sen en iyisisin!