[Infographic] Checklist per imparare la data science

Una carriera nella data science è molto richiesta e remunerativa. Comprende una serie di attività come lo studio e l'organizzazione dei dati, l'applicazione di tecniche di machine learning e la comprensione degli obiettivi di business. Per eccellere in questo campo, dovresti combinare diverse abilità, come l'analisi dei dati, la comprensione dei concetti di business, la comunicazione e altro ancora. Per aiutarti a progredire, utilizza questo elenco come punto di riferimento nel tuo percorso di apprendimento.

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Analisi esplorativa dei dati

Statistiche descrittive

• Calcola metriche su misure di posizione come media e mediana, misure di variazione come range e deviazione standard, e altre caratteristiche delle variabili
• Calcola metriche come la correlazione per comprendere le relazioni tra le variabili

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Metti in pratica le tue competenze

• Una storia visiva dei vincitori del Premio Nobel
• Ottimizzare i ricavi del retail sportivo online
• Esplora un DataFrame
• Analizzare le impronte di carbonio in SQL
• Esplorare i dati dei Mondiali in Python

Visualizzazione dei dati

• Crea grafici come barre, istogrammi e box plot per visualizzare singole variabili.
• Crea grafici come scatter plot, linee e heatmap per visualizzare le relazioni tra variabili.

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Metti in pratica le tue competenze

• Visualizzare il COVID-19 in R
• Modellare la volatilità dei rendimenti dei bond USA in R
• Esplorare il mercato delle criptovalute Bitcoin in Python
• Insight in tempo reale dai dati dei social media in Python
• Visualizza la correlazione con un grafico diagonale delle correlazioni in Python
• Data Visualization in Python per principianti assoluti
• Visualizzare i dati di vendita dei videogiochi con ggplot2 in R

Gestione dei dati

Importazione e lettura dei dati

• Importa dati da formati di file comuni come CSV e fogli di calcolo.
• Importa dati interrogando database SQL.
• Importa dati tramite API web.

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Metti in pratica le tue competenze

• Importare e pulire i dati
• Il mercato delle app Android su Google Play
• Visualizza i dati storici di Borsa con un grafico a candele
• Analizzare i contenuti dei servizi di streaming in SQL
• Analizzare la salute mentale degli studenti in SQL

Data Wrangling

• Esegui comuni manipolazioni dei dati come ordinamento, sottoinsiemi, aggiunta di nuove variabili e aggregazioni.
• Unisci due dataset con inner, left e altri tipi di join.
• Effettua il pivot di un dataset rettangolare per convertire righe in colonne o colonne in righe.

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Metti in pratica le tue competenze

• Quali e dove sono le aziende più antiche del mondo?
• Snellire i dati dei dipendenti
• Unisci DataFrame
• Analizzare i budget di esplorazione planetaria della NASA in SQL

Pulizia dei dati

• Identifica e risolvi problemi con i vincoli dei dati, come tipi di dato errati, numeri fuori dall'intervallo o valori duplicati.
• Identifica e risolvi problemi con dati testuali e categorici, come categorie non valide o formattazione errata.
• Identifica e risolvi problemi di uniformità dei dati, come unità sbagliate, formati di data errati e incoerenze tra variabili.
• Identifica e risolvi problemi di valori mancanti.

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• Esplorare il mercato delle criptovalute Bitcoin in Python
• Insight in tempo reale dai dati dei social media in Python

Business acumen

Obiettivi di business

• Formula raccomandazioni sugli approcci analitici in base agli obiettivi di business
• Valuta le prestazioni dei risultati analitici rispetto a KPI o altri criteri di business rilevanti

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Metti in pratica le tue competenze

• Confrontare l'interesse di ricerca con Google Trends
• Ottimizzare i ricavi del retail sportivo online
• Prevedi il CTR e valuta l'ROI
• Calcola le metriche di churn dei clienti

Conoscenza dell'organizzazione

• Comprendi l'impatto dei progetti di data science sul tuo business.
• Comprendi quali team o persone devono essere coinvolti in un progetto dati e con quale ruolo.

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Metti in pratica le tue competenze

• Quali debiti meritano lo sforzo della banca?
• Feature engineering per il rilevamento delle frodi
• Retention degli utenti per coorte
• Analizzare un funnel di marketing nei fogli di calcolo
• Visualizzare i risparmi sui costi in Tableau

Programmazione per la data science

Pensiero computazionale

• Usa costrutti di programmazione comuni come controllo di flusso e iterazione.
• Comprendi le funzioni e la programmazione funzionale per scrivere codice ripetibile per l'analisi.

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Metti in pratica le tue competenze

• Funzioni per prevedere i prezzi dei generi alimentari
• Scrivere funzioni per l'analisi di prodotto
• Raggruppa e aggrega i dati con funzioni personalizzate

Codice in produzione

• Usa il controllo di versione come git per gestire il codice
• Usa gestione degli errori, asserzioni e unit test per garantire la qualità del codice
• Scrivi documentazione per rendere il tuo codice comprensibile agli altri
• Sviluppa pacchetti per rendere il tuo codice riutilizzabile

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Metti in pratica le tue competenze

• Funzioni per prevedere i prezzi dei generi alimentari
• Scrivere funzioni per l'analisi di prodotto

Sviluppo dei modelli

Progettazione del modello

• Scegli un tipo di modello appropriato (regressione, classificazione, clustering, ecc.) in base al tuo dataset e agli obiettivi dell'analisi

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Metti in pratica le tue competenze

• Prevedere le approvazioni delle carte di credito
• Prevedere le tariffe dei taxi con Random Forest
• Classificare i generi musicali dai dati audio
• Trovare la similarità tra film dai riassunti della trama
• Clustering dei dati dei pazienti con malattie cardiache
• Riconoscimento ASL con deep learning
• Film Disney e successo al botteghino

Feature engineering

• Estrai informazioni rilevanti per il problema da variabili esistenti, ad esempio ricavando il giorno della settimana da una variabile datetime o un indicatore "è in età lavorativa" da una data di nascita.
• Combina più variabili in nuove variabili, ad esempio sommando le vendite regionali nelle vendite totali o calcolando il profitto come ricavi meno costi.
• Usa dataset esterni per definire nuove variabili, ad esempio utilizzando un'API geografica per ottenere la città da longitudine e latitudine, o una API di computer vision per determinare se un'immagine contiene persone.
• Usa l'imputazione per stimare i valori mancanti.

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Metti in pratica le tue competenze

• Customer Analytics: preparare i dati per il modeling
• Prevedere le tariffe dei taxi con Random Forest
• Classificare i generi musicali dai dati audio
• Trovare la similarità tra film dai riassunti della trama
• Codifica delle variabili categoriche
• Analisi e previsione del sentiment in Python

Fitting del modello

• Sai generare suddivisioni di training e testing da un dataset, incluso l'uso della cross-validation.
• Usi l'ottimizzazione degli iperparametri per migliorare le prestazioni del modello.

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Metti in pratica le tue competenze

• Cosa rende leggendario un Pokémon?
• Prevedere le tariffe dei taxi con Random Forests
• Machine Learning con Python
• Machine Learning con R
• Prevedere le cancellazioni delle prenotazioni alberghiere in Python
• Analizzare una serie storica del Tamigi in Python

Validazione del modello

• Sai valutare le prestazioni di modelli di apprendimento supervisionato usando metriche come accuratezza, precision e recall.
• Sai valutare le prestazioni di modelli di apprendimento non supervisionato usando metriche come omogeneità, completezza e coefficiente di silhouette.

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Metti in pratica le tue competenze

• Clustering del comportamento di gioco su Bustabit
• Lauree che ripagano
• Valuta il tuo modello di ML usando l'F-score
• Come spiegare i modelli di machine learning black-box

Sperimentazione statistica

Metodi di campionamento

• Comprendi distribuzioni statistiche come la normale, la uniforme e la di Poisson
• Scegli metodi di campionamento appropriati per rispondere alle tue domande evitando bias.

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Metti in pratica le tue competenze

• Analisi dei dati di un sondaggio sulla salute: BMI

Test di ipotesi

• Comprendi ipotesi nulla e alternativa
• Sai quando e come usare test di ipotesi come t-test, Chi-quadro e Mann-Whitney U
• Interpreta statistiche di test e p-value

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Metti in pratica le tue competenze

• Il dottor Semmelweis e la scoperta dell'igiene delle mani
• A/B test sui giochi mobile con Cookie Cats

Comunicazione dei dati

Data storytelling

• Crea una narrazione che descriva la tua motivazione, i metodi, i risultati e le conclusioni
• Assicurati che la narrazione sia coerente con le evidenze dei dati
• Rivedi le tue storie per rimuovere dettagli superflui

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Metti in pratica le tue competenze

• Suggerimenti per i report in Workspace
• Data Visualization in Python per principianti assoluti

Conosci il tuo pubblico

• Comprendi la conoscenza pregressa e gli interessi del tuo pubblico
• Adatta il tuo messaggio per risuonare con il pubblico, anche se non tecnico

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Metti in pratica le tue competenze

• Esplorare i dati dei Mondiali in Python