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之前地里有人发过这张图的英文原图和原文,现在找到一张汉化后的版本,可能新手看起来更清楚一些。. Waral dи,
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数据科学、机器学习、大数据分析、认知计算……我们都被各种与此相关的文章、技能需求信息图表给整崩溃了。有一件事情是可以肯定的:你不可能一夜之间成为数据科学家,它肯定是一个具有挑战的旅程。但如何才能做到呢?从哪儿开始呢?什么时候才能到达隧道尽头看到光明?学习路线是什么样的?需要知道什么相关工具和技术?如何知道什么时候达到预期目标? 可视化是数据科学中非常重要的一环,讽刺的是我只能找到很少的几个务实地说明“成为数据科学家需要什么”的可视化作品。所以这里是我的一个小小尝试——一个学习计划,可以在你成为一个数据科学家的旅程中使用。我从地铁地图获得灵感,并用它来描绘学习的路径。我将整体计划逐步纳入以下领域: - 1.基础知识
- 2.统计
- 3.编程
- 4.机器学习
- 5.文本挖掘/自然语言处理
- 6.数据可视化
- 7.大数据
- 8.数据提取
- 9.数据清洗/数据迁移
- 工具箱.
每个区域被表示为“地铁线”,站点代表你必须以渐进的方式学习/掌握/理解的主题。你选择一条线,赶上火车,通过所有车站(主题),直到你到达最终目的地(或)切换到下一个路线。我用1-10逐步标记每个车站(线),以指明路径顺序。你可以将此作为个人学习计划,以确定您最想开发的领域和获得技能。这绝不是最终目的地,却可以是一个坚实的开始! . Χ
来源:http://www.cnblogs.com/taceywong/p/6659592.html
翻译:Tacey Wong.google и
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