데이터 과학 스타트업 구축 및 데이터 과학 입문
그러나 끝없는 질문과 더욱 혼란스러운 마음으로 인해 오늘날의 과학자들은 그러한 일들이 올바른 방식으로 진행되는지 확인하는 것이 매우 필요합니다. 모든 올바른 종류의 학위와 올바른 종류의 교육을 통해 훈련 벌이 인지되는 지속적인 경로를 통해 모든 일이 잘 성취되도록 하는 데 도움이 되는 방식으로 얻을 수 있습니다!
그런데 이 모든 것을 어떻게 생각하고 시작합니까?
너무 많은 필수품을 염두에 두고 있는 상황에서 사람들은 시장에서 충분한 공간을 확보하지 못하거나 문제가 잘 해결될 수 있도록 적절한 지원을 받지 못할 가능성이 매우 높습니다 동탄 수학학원.
그러나 큰 일을 생각하고 일이 완벽한 순서로 잘 정리되도록 하려면 일을 정리해야 한다는 것을 인식할 필요가 있습니다!
마음 속에 뭔가 큰 것이 있다면 확실히 좋은 팀이 필요하다는 것입니다. 실제로 팀이 큰지, 여러 사람으로 구성된 덩어리인지는 중요하지 않습니다. 함께 일하는 것은 중요하지 않습니다. 하지만 지금 필요한 것은 기술과 의존성에 당신의 사고방식을 의지하고 의존할 수 있는 누군가를 갖는 것입니다!
내 팀을 선택하는 방법은 무엇입니까?
의심할 바 없이, 가장 친한 친구들이 확실히 당신과 함께할 수 있을 것입니다! 이는 상황이 올바른 방식으로 처리되어야 할 때 많은 의미가 있습니다.
당신이 어디에서와 같이 당신에게 맞는 관점에서 더 큰 일을 해결해야 한다면, 올바른 종류의 방법이 있습니다. 데이터 과학 훈련, 올바른 종류의 일과 결정을 내렸는지 확인하세요!
귀하의 팀을 선택할 때, 우리는 누구도 전반적인 벤처의 헌신과 올바른 종류의 사업에 대한 헌신을 희생시키는 실수를 하고 싶어한다고 생각하지 않습니다!
다가오는 벤처를 위해 팀을 선택하려면 다음 사항을 생각해 보십시오.
- 팀의 기술을 알아보세요. 동일한 스킬셋과 돔의 다양한 스킬을 보유하는 것이 매우 필요합니다. 이는 사람들이 다양한 기술을 습득할 뿐만 아니라 적절한 사람을 확보하고 해당 기술도 갖추도록 하는 데 도움이 됩니다!
- 사람들의 성격을 알아라. 당신은 당신과 함께 가고 싶어합니다. 이렇게 하면 다양한 조정을 확신하는 데 도움이 됩니다. 정상적인 작업을 지속적으로 유지하려면 만들고 싶거나 만들어야 합니다.
이는 기간 내에 완료해야 하는 완벽한 일이 있을 때 모든 사람이 함께 모여 올바른 방식으로 가장 유리한 기간 내에 일을 달성할 수 있도록 하는 데 도움이 됩니다!
- 심야 근무 시간이더라도, 긴급하거나 일반적인 종류의 프로젝트를 완료하기 위해 전용 시간을 계속 제공해야 하는 경우에도 팀이 그곳에 있을 것이라는 점을 알아두세요.
위의 모든 사항 중에서 데이터 과학에 뛰어들고자 하는 사람들을 위한 구체적인 사항이 있나요?
사람들은 이 질문에 대해 전문적인 답변을 기대하겠지만, 적절한 답변은 근본적으로 비기술적인 것에서 시작된다고 생각합니다.
게다가 그것은 성향 구축입니다. 예를 들어 MOOC에 뛰어들기 전에 이에 대해 알아야 합니다. MOOC의 완료 속도는 약 5~15%입니다. 따라서 Udacity에서 정보 과학 세미나 소개서를 구매하는 일반 개인은 이를 완료하지 못할 것입니다. 우리는 MOOC를 낙관적 구매라고 부릅니다. 본질적으로 누군가는 MOOC를 완료할 수 있는 사람이 되어야 하지만 실제로는 그것을 기피합니다. 또 다른 해의 목표와 비슷합니다.
따라서 침입하려는 경우에 해야 할 가장 중요한 일은 자신의 동기를 인식하는 것입니다. 그것은 심오합니다 – 그것은 각 개인에게 스며들어 있습니다. 우리 모두는 책을 시작하고 완료하지 않습니다. 우리는 모두 건강해질 것이라고 말하며 그 후에는 1월 14일이나 그 이후에 중단합니다.
그것이 진실이라고 인식하면, 그 시점에서의 질문은 실제로 어떻게 성향 구축을 시작하겠습니까?
James Clear의 Atomic Habits라는 아주 잘 알려진 책이 있습니다. 우리의 CTO인 Russell도 성향 구축에 관심이 많습니다. SharpestMinds는 본질적으로 성향 개발의 삶의 방식에 있어 엄청납니다. 그것은 우리가 중심으로 삼는 것의 주요 부분입니다.
그러나 가장 중요한 관심사는 실제로 달성할 수 있는 작은 점진적인 목표를 선택하고 나중에 그 목표를 달성한 것에 대해 스스로에게 칭찬을 주는 것입니다. 그러므로 3개월 안에 0에서 범례까지의 전체 Python 진행 상황을 완료할 것이라고 스스로에게 공개하지 마십시오. 오히려, 당신이 매우 간단하고 직접적인 무언가를 조립하고 그것을 실행하기 시작할 것임을 스스로에게 드러내십시오.
전체 성향 배열은 엄청난 공간이므로 과도하게 설명하고 싶지 않지만 조사할 가치가 매우 높습니다.
점점 더 전문적인 답변을 제공하려는 경우 Jupiter 노트 패드가 시작하기에 특별한 방법이라고 믿습니다. 이 시점에서 NumPy, pandas, sci-kit-learn과 같은 라이브러리가 알아야 할 핵심 라이브러리입니다.
결론
단순히 API를 살펴보거나 sci-kit-learn 문서를 살펴보고 이해하는 것만으로는 적응하려고 시도하지 마세요. Kaggle의 경쟁 상황을 살펴보고, 블로그 항목을 보고, 간단히 복제하여 온라인에서 데이터 과학을 배워보세요. 처음부터 모든 것이 무엇인지, 즉 각각의 모든 부분이 무엇을 하는지 이해할 필요는 없습니다. 더 많은 연습과 경험을 통해 여러분은 짐을 내려놓고 데이터 과학 튜토리얼. 어쨌든 목표는 단순히 손을 더럽히는 것입니다. 겁내지 말고 move + Enter를 누르고 작업이 어떻게 끝나는지 확인하세요. 그것이 나의 근본적인 지침이 될 것입니다.