Gap shundaki, siz ma'lumotlar fanida mutlaqo boshlang'ichsiz. … Onlayn darslar Python yoki SQL kabi texnik ko'nikmalardan asosiy ma'lumotlarni tahlil qilish va mashinani o'rganishgacha bo'lgan yaxshi narsalarni tez (va o'z vaqtida) o'rganishning ajoyib usuli bo'lishi mumkin. Ya'ni, haqiqiy kelishuvga erishish uchun investitsiya qilishingiz kerak bo'lishi mumkin.
Ma'lumotlar fanini mustaqil o'rgana olasizmi?
Siz bepul onlayn resurslardan (jumladan, Springboard ma'lumotlarini tahlil qilish o'quv dasturi) yordamida mustaqil o'rganishingiz mumkin bo'lsa-da, o'z tajribasidan o'rganishga urinayotgan ko'plab ma'lumotshunoslar ish topishda qiyinchiliklarga duch kelishadi, chunki ularda oʻz malakalarini qoʻllab-quvvatlash uchun hech qanday akkreditatsiya yoki sertifikat yoʻq va soha bilan aloqasi yoʻq.
Ma'lumotlar fanini o'rganishni qanday boshlashim kerak?
Data fani boʻyicha karerangizni qanday boshlash kerak
- 0-qadam: nimani oʻrganishingiz kerakligini aniqlang.
- 1-qadam: Python bilan qulay foydalaning.
- 2-qadam: Pandalar yordamida maʼlumotlarni tahlil qilish, manipulyatsiya qilish va vizualizatsiya qilishni oʻrganing.
- 3-qadam: Scikit-learn yordamida mashina oʻrganishni oʻrganing.
- 4-qadam: Mashina oʻrganishni chuqurroq tushuning.
Ma'lumotlar fanini o'rganish qiyinmi?
Data fanlari boʻyicha ishlarga tez-tez qoʻyiladigan texnik talablar tufayli, texnologiyaning boshqa sohalariga qaragandaoʻrganish qiyinroq boʻlishi mumkin. Tillar va ilovalarning bunday keng assortimentini o‘zlashtirib olish juda qiyin o‘rganish egri chizig‘ini taqdim etadi.
Ma'lumotlar fanini o'rganish osonmi?
Boshqa sohalar singari, toʻgʻri yoʻl-yoʻriq bilan Data Sciencehaqida oson oʻrganish va shu sohada martaba qurish mumkin. Biroq, bu juda keng bo'lgani uchun, yangi boshlanuvchilar uchun yo'qolishi va ko'zini yo'qotishi oson, bu esa o'rganishni qiyin va asabiylashtiradi.
