Wie man Data Science lernt: Ein umfassender Leitfaden
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- Rajiv Chandra
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In einer zunehmend datengesteuerten Welt besteht kein Zweifel daran, dass Data Science ein entscheidendes Gebiet geworden ist. Aber wie lernt man Data Science? In diesem Leitfaden werden wir Sie durch den Prozess führen, angefangen von dem Verständnis, was Daten sind und wie sie verwendet werden, bis hin zu den Schritten, die erforderlich sind, um ein versierter Data Scientist zu werden.
Was ist Data Science?
Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das wissenschaftliche Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme verwendet, um Wissen und Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen. Es ist eine Mischung aus verschiedenen Tools, Algorithmen und Prinzipien des maschinellen Lernens mit dem Ziel, versteckte Muster aus den Rohdaten zu entdecken. Es nutzt Techniken und Theorien aus vielen Bereichen der Mathematik, Statistik, Informationswissenschaft und Informatik.
Im Wesentlichen geht es bei Data Science darum, die Daten zu verstehen. Daten kommen in verschiedenen Formen vor: strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert. Diese Daten könnten beispielsweise die monatlichen Einnahmen eines Unternehmens in einer Tabellenkalkulation, stündliche Herzfrequenzdaten einer Smartwatch im JSON-Format oder qualitative Daten wie Videokommentare oder Produktbewertungen sein.
Data Scientists klassifizieren, organisieren und analysieren diese Daten, um handlungsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen. Sie haben es mit Rohdaten zu tun, die noch nicht analysiert oder organisiert wurden, und wandeln sie in ein Format um, das umfassend verstanden werden kann. Dies können strukturierte Zeilen und Spalten in Datenbanken sein oder unstrukturierte Textdateien oder Videos. Sie verwenden Methoden, die von einfacher statistischer Analyse bis hin zu komplexen Machine-Learning-Algorithmen reichen, um diese Daten analysierbar zu machen.
Sobald die Daten verstanden und verarbeitet sind, nutzen Data Scientists ihre analytischen Fähigkeiten, um Muster und Trends zu identifizieren. Diese Erkenntnisse können dann in verschiedenen Bereichen, wie zum Beispiel Wirtschaft, Gesundheitswesen und Technologie, zur Entscheidungsfindung genutzt werden. Sie nutzen auch ihre Fähigkeiten in Mathematik, Informatik und Modellierung, um Vorhersagemodelle zu erstellen, die zukünftige Trends und Verhaltensweisen prognostizieren können.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Data Science ein spannendes Feld ist, das sich ständig weiterentwickelt und endlose Möglichkeiten zum Lernen und Wachsen bietet. Es ist ein entscheidendes Gebiet in der heutigen datengesteuerten Welt mit Anwendungen in nahezu jeder Branche. Indem sie komplexe digitale Daten analysieren und interpretieren, haben Data Scientists das Potenzial, unsere Welt auf tiefgreifende Weise zu beeinflussen.
Verständnis von Daten und Data Science
Daten sind allgegenwärtig in unserem Leben. Es sind die Texte, die Sie lesen, die Liste der Telefonnummern auf Ihrem Telefon, die aktuelle Uhrzeit auf Ihrer Uhr. Data Science ist im Wesentlichen ein Gebiet, das wissenschaftliche Methoden nutzt, um Wissen und handlungsrelevante Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen.
Data Science umfasst verschiedene wichtige Aspekte:
- Verständnis und Modellierung von Daten: Das Kernziel von Data Science besteht darin, Daten zu entschlüsseln, versteckte Beziehungen zu finden und ein Modell aufzubauen.
- Wissenschaftliche Methoden: Data Science verwendet Methoden wie Wahrscheinlichkeit und Statistik, um Daten zu untersuchen.
- Anwendung von Erkenntnissen: Die gewonnenen Kenntnisse sollten handlungsrelevante Erkenntnisse für reale Geschäftssituationen liefern.
- Strukturierte und unstrukturierte Daten: Data Scientists sollten in der Lage sein, mit beiden Arten von Daten umzugehen.
- Anwendungsdomänenwissen: Data Scientists benötigen oft ein gewisses Maß an Fachwissen in der Problem domäne, wie z.B. Finanzen, Medizin oder Marketing.
Der Umfang von Data Science
Data Science ist ein breites Feld, das viele Disziplinen berührt:
- Datenbanken: Wie Daten gespeichert werden, ist entscheidend. Dies umfasst die Speicherung strukturierter und unstrukturierter Daten in verschiedenen Arten von Datenbanken.
- Big Data: Werkzeuge und Ansätze zum Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen sind grundlegend in der Data Science.
- Maschinelles Lernen: Die Entwicklung von Modellen aus Daten zur Vorhersage von Ergebnissen ist ein zentraler Aspekt der Data Science.
- Künstliche Intelligenz (KI): Ein Bereich des maschinellen Lernens, der auf Daten beruht, um komplexe Modelle zu erstellen, die menschliche Denkprozesse nachahmen.
- Visualisierung: Die Erstellung von Visualisierungen mit Daten hilft dabei, die Daten zu verstehen und Schlussfolgerungen zu ziehen.
Arten von Daten und ihre Quellen
Daten können in strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten klassifiziert werden. Die Quellen von Daten variieren stark, von Internet of Things (IoT) Geräten über Webserver-Protokolle bis hin zu sozialen Netzwerkgraphen und mehr.
Der Datenverlauf in der Data Science
Der Datenverlauf in der Data Science umfasst in der Regel folgende Schritte:
- Datenbeschaffung: Der erste Schritt besteht darin, Daten zu sammeln, was ein einfacher Prozess sein kann oder spezielle Techniken erfordern kann.
- Datenhaltung: Dies kann eine Herausforderung darstellen, insbesondere beim Umgang mit Big Data. Entscheidungen zur Speicherung von Daten antizipieren oft zukünftige Datenabfragen.
- Datenverarbeitung: Dies umfasst die Umwandlung von Daten in eine Form, die für Visualisierung oder Modelltraining geeignet ist.
- Visualisierung / menschliche Erkenntnisse: Visualisierungstechniken und statistische Ansätze helfen dabei, die Daten zu verstehen und Hypothesen zu testen.
- Training eines Vorhersagemodells: Dies ist oft das ultimative Ziel, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen zu können.
Digitalisierung und digitale Transformation
Digitalisierung ist der Prozess, Geschäftsprozesse in digitale Form zu übersetzen, um Daten zu erfassen. Wenn Data Science-Techniken auf diese Daten angewendet werden, um Entscheidungen zu lenken, kann dies zu erheblichen Produktivitätssteigerungen und strategischen Veränderungen führen - ein Prozess, der als digitale Transformation bekannt ist.
Erste Schritte beim Lernen von Data Science
Das Erlernen von Data Science beinhaltet das Verständnis dieser Schlüsselkonzepte in Verbindung mit der praktischen Anwendung und kontinuierlichem Lernen. Es ist eine aufregende und herausfordernde Reise, aber unglaublich lohnend. Beginne damit, eine solide Grundlage in Mathematik und Statistik zu bekommen, gefolgt vom Erlernen von Programmiersprachen.
Ein Leitfaden zum Einstieg
Starte deine Reise in der Data Science
Eine der ersten Aufgaben ist es deinen Lerntyp zu bestimmen. Bist du ein visueller Lerner, bevorzugst du das Lesen oder lernst du am besten durch praktische Anwendung? Sobald du deinen Lerntyp verstanden hast, wird es einfacher sein, die besten Ressourcen für dich auszuwählen.
Wenn du am besten durch praktische Anwendung lernst, können interaktive Plattformen wie Codecademy, DataCamp und Kaggle Learn ein guter Ausgangspunkt sein. Sie bieten praktische Übungen und Beispiele aus der realen Welt. Für visuelle Lerner bieten Video-Plattformen wie Coursera, EdX und Khan Academy umfangreiche Kurse zu Themen der Data Science an. Wenn du lieber liest, bieten Bücher wie "Data Science für Dummies" von Lillian Pierson und "The Data Science Handbook" von Field Cady umfassende Einführungen in das Feld.
Erlernen der notwendigen Fähigkeiten
Data Science erfordert eine solide Grundlage in bestimmten Schlüsselbereichen. Hier sind die wesentlichen Fähigkeiten, die du entwickeln musst:
Mathematik und Statistik: Das sind die Grundlagen der Data Science. Du musst ein gutes Verständnis von Konzepten wie Wahrscheinlichkeit, statistischer Test und Regression haben. Bücher wie "The Elements of Statistical Learning" von Trevor Hastie und "Introduction to Linear Algebra" von Gilbert Strang können hilfreich sein.
Programmierung: Python und R sind die am häufigsten verwendeten Programmiersprachen in der Data Science. Du musst dich mit mindestens einer von ihnen wohl fühlen. Beginne damit, die Grundlagen der Programmierung zu lernen, und beschäftige dich dann mit Datenmanipulations- und Analysebibliotheken wie Pandas für Python oder dplyr für R.
Datenmanipulation und -analyse: Du solltest in der Lage sein, Daten zu bereinigen und vorzuverarbeiten, explorative Datenanalyse durchzuführen und die Ergebnisse zu interpretieren. Bibliotheken wie Pandas (Python), dplyr (R) und SQL-Datenbanken können dabei hilfreich sein.
Maschinelles Lernen: Du musst sowohl über überwachte als auch über unüberwachte Lernmodelle verstehen. Ressourcen wie der Machine Learning-Kurs von Andrew Ng auf Coursera und das Buch "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" von Aurélien Géron werden empfohlen.
Datenvisualisierung: Die Fähigkeit, deine Ergebnisse auf eine klare und prägnante Weise darzustellen, ist entscheidend. Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn für Python und ggplot2 für R eignen sich hervorragend dafür.
Zusätzlich gibt es eine Open Source Data Visualization Python Library, die keinen Code erfordert: PyGWalker (opens in a new tab).
PyGWalker ist eine Python-Bibliothek für Exploratory Data Analysis mit Visualisierung. PyGWalker (opens in a new tab) kann den Datenanalyse- und -visualisierungsworkflow in deinem Jupyter Notebook vereinfachen, indem es dein Pandas-Dataframe (und Polars-Dataframe) in eine Tableau-ähnliche Benutzeroberfläche für visuelle Exploration umwandelt.
Erstellen deines Portfolios
Ein Portfolio ist ein mächtiges Werkzeug, um deine Fähigkeiten und Kenntnisse zu präsentieren. Enthalte alle Projekte, an denen du gearbeitet hast, auch diejenigen aus Online-Kursen oder Programmierherausforderungen. Verwende Plattformen wie GitHub, um deinen Code zu hosten, und Jupyter Notebook, um deine Analyse und Ergebnisse zu präsentieren.
Jedes Projekt sollte klar deine Fähigkeiten in der Datenbereinigung, explorativen Datenanalyse, Modellbildung und Interpretation der Ergebnisse demonstrieren. Denke daran, es geht nicht nur um die Komplexität des Projekts, sondern auch um den Wert und die Erkenntnisse, die du bringst.
Networking und kontinuierliche Weiterbildung
Networking ist in der Data Science-Branche entscheidend. Tritt Online-Communities wie Kaggle, LinkedIn oder Reddit bei, wo du mit anderen Data Science-Profis und Enthusiasten interagieren kannst. Nimm an Webinaren, Workshops oder Meetups teil, um über die neuesten Trends und Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben.
Höre niemals auf zu lernen. Data Science ist ein sich schnell entwickelndes Feld, und es ist wichtig, deine Fähigkeiten und Kenntnisse weiterzuentwickeln. Sei immer offen für neue Techniken, Tools und Methoden. Dadurch bleibst du wettbewerbsfähig und an vorderster Front deines Fachgebiets.
Fazit
Data Science zu lernen ist ein lohnendes und herausforderndes Unterfangen. Das Feld ist weit und die Lernkurve kann steil sein. Aber mit Ausdauer, Leidenschaft und den richtigen Ressourcen kann jeder Data Science beherrschen. Wie das berühmte Sprichwort sagt: "Die Reise von tausend Meilen beginnt mit einem einzigen Schritt." Mache diesen Schritt noch heute und begebe dich auf deine Data Science-Reise.