Hallo, ich freue mich, meine Erfahrungen und Erkenntnisse in der Datenwissenschaft über dieses Medium-Konto zu teilen.
A Da ich jemand bin, der sich für das Geschäft interessiert, habe ich in den letzten fünf Jahren meine unternehmerische Denkweise erforscht und während meiner Studienzeit drei Unternehmen gegründet.
Allerdings habe ich das Programmieren erst im April 2022 für mich entdeckt und mich darin verliebt.
Anfangs bin ich nicht sofort auf Knowledge Science gestoßen. Während ich Informatikkurse an der College of Washington belegte, befasste ich mich intensiv mit verschiedenen Aspekten der Softwareentwicklung, beispielsweise mit der Entrance-Finish- und Again-Finish-Entwicklung. Es fiel mir schwer zu überlegen, in welchen Bereich ich tiefer eintauchen sollte, weil sie alle für mich interessant sind.
Im November 2022 wurde ChatGPT veröffentlicht und bald darauf entdeckte ich das Gebiet der Datenwissenschaft. Mir wurde klar, dass Knowledge Science meine Interessen an Wirtschaft und Informatik vereint, was mich dazu bewog, diesen neuen Weg einzuschlagen.
ICHIch fühle mich von Knowledge Science angezogen, weil es so ist verbindet Informatik und Wirtschaft auf ausgewogene Weise.
Als arbeitsintrovertierter Mensch genieße ich es, mich mit Problemen auseinanderzusetzen und selbst kreative Lösungen zu finden. Allerdings schätze ich auch die Präsentations- und Diskussionsaspekte eines Datenwissenschaftlers, da sie es mir ermöglichen, meine Ergebnisse effektiv zu kommunizieren.
Mein Hintergrund in Vertrieb und Wirtschaft struggle für die Entwicklung meiner Kommunikationsfähigkeiten von unschätzbarem Wert. Ich wurde schüchtern und introvertiert geboren, aber diese Erfahrungen haben mir geholfen, sicherer zu werden, meine Gedanken zu äußern und Überzeugungstechniken anzuwenden, um mit anderen in Kontakt zu treten.
Ich betrachte Knowledge Science als eine technisch versierte Detektivarbeit, ähnlich wie meine Bewunderung für Sherlock Holmes. Die Arbeit mit Daten, das Extrahieren von Bedeutungen und das Zusammensetzen von Puzzles reizt mich.
Knowledge Science ermöglicht es mir, meine Fähigkeiten zur Problemlösung mit effektiven Kommunikationsfähigkeiten zu kombinieren. Es ist ein Bereich, in dem ich mich kontinuierlich weiterentwickeln, einen bedeutenden Einfluss ausüben und meine Neugier auf die Entschlüsselung von Geheimnissen befriedigen kann.
ICHIch bin ein Mensch, der von dem starken Wunsch getrieben wird, sich schnell Wissen anzueignen. Als ich in die Welt der Datenwissenschaft eintauchte, struggle ich fest entschlossen, mich innerhalb kurzer Zeit auf diesem Gebiet auszukennen.
Um dieses Ziel zu erreichen, habe ich verschiedene Lernpfade verfolgt, darunter:
- Udemy: Wertvoll für den Erwerb praktischer Kenntnisse und Fähigkeiten in der Datenwissenschaft.
- Youtube: Ressource zum Erstellen einer Roadmap für meine Lernreise, zum Entdecken von Tutorials und zum Erweitern von Lernthemen.
- Auf dem Weg zur Datenwissenschaft: Artikel, Fallstudien und Neighborhood-Diskussionen, die mein Verständnis von Knowledge-Science-Konzepten vertieft haben.
Es gibt noch ein paar weitere Ergänzungen, aber das sind einige, denen ich gewissenhaft folge.
ICH
glauben, dass es von entscheidender Bedeutung ist, die Funktionsweise von Modellen wie der linearen Regression und dem Gradientenabstieg zu verstehen. Früher glaubte ich, dass es eine gewaltige Aufgabe sei, ein Modell zum Laufen zu bringen. Mir wurde jedoch bald klar, dass es sich dabei um die Verwendung einfacher Funktionen handelte, z .match() Und .predict().
Es stimmt zwar, dass die meisten Modelle mittlerweile in Bibliotheken verfügbar sind und es einfach ist, Daten in sie einzupassen, aber ich bin fest davon überzeugt, dass es wichtig ist zu verstehen, wie das Modell zu seinen Antworten gelangt. Dieses Verständnis wird besonders wertvoll, wenn wir auf Situationen stoßen, in denen das Modell keine Ergebnisse vorhersagt, die unseren Erwartungen entsprechen. In solchen Fällen können wir die Probleme effektiv identifizieren und angehen, wenn wir über ein tiefes Verständnis der Funktionsweise des Modells verfügen.
Um dieses Verständnis zu veranschaulichen, habe ich ein Primary erstellt Lineares Regressionsmodell von Grund auf. Es dient als Beispiel für mein Engagement, die Feinheiten datenwissenschaftlicher Algorithmen und ihre praktischen Implementierungen zu verstehen.
LFür die Zukunft habe ich einige spannende Ziele im Bereich Knowledge Science.
Mein unmittelbarer Fokus liegt darauf die Feinheiten maschineller Lernmodelle vollständig verstehen. Ausgestattet mit diesem Wissen möchte ich es auf reale Szenarien anwenden und alltägliche Probleme mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens lösen.
Darüber hinaus habe ich großes Interesse an der Anwendung der Datenwissenschaft in den Bereichen Biomedizin und Web3.
Ich sehe große Chancen darin, die Datenwissenschaft zu nutzen, um Fortschritte voranzutreiben Gesundheitswesen und biomedizinische Forschung.
Ich bin auch fasziniert von dem aufstrebenden Bereich Web3, der die Schnittmenge von erforscht Blockchain-Technologie und Datenwissenschaft. Ich möchte untersuchen, wie die Datenwissenschaft in diesem dezentralen Ökosystem eine transformative Rolle spielen und neue Möglichkeiten für Vertrauen, Sicherheit und Datenschutz eröffnen kann.
ICH Ich bin wirklich gespannt auf das, was vor mir liegt. Wenn Sie interessiert sind, folgen Sie mir gerne hier auf Medium oder auf meinem Github.
