De wereld van de data-analisten en -wetenschappers omvat het omzetten van ongestructureerde gegevens in waardevolle datavisualisaties en voorspellende informatie met technieken zoals data mining, deep learning en modelling.
Dit soort werk maakt niet alleen onderdeel uit in verschillende bedrijfstakken. De toepassingen ervan op andere gebieden zijn ook nodig om waardevolle informatie over de toekomst te produceren. Van het voorspellen van weerpatronen tot het creëren van nieuwe geneesmiddelen, dringt data-analyse door in veel verschillende onderwerpen en beroepen.
Of je nu al een data wetenschapper carrière hebt, of net begint aan je reis om meer wetenschappelijke data vaardigheden te leren, kan het moeilijk zijn om de vaardigheden onder de knie te krijgen. Er komt namelijk veel kijken bij het omzetten van grote hoeveelheden gegevens in een creatieve datavisualisatie of een inzichtelijk rapport.
Dit is deels te wijten aan het feit dat gegevensbeheer en voorspellende analyses niet alleen in de particuliere sector een rol spelen. Ruwe gegevens, zoals de locatie gegevens van je mobiele telefoon, kunnen ook worden gebruikt door zowel overheden als bedrijven om informatie te produceren die waardevol is voor hun beleid, wetten en bedrijven.
Het internet kan je grootste hulpmiddel zijn als het gaat om het verfijnen van je data-analyse vaardigheden en het leren van meer geavanceerde analytische methoden. Hieronder vind je een lijst van de belangrijkste bronnen voor statistiek. Beginnend met een aantal van de basisprincipes van de statistiek, informeren we je ook waar je wetenschappelijke data cursussen kunt volgen, hetzij online of aan de universiteit.
De Geschiedenis van Analyse en Machine Learning
Voor statistici bestaat de wereld uit ongestructureerde gegevens. Alles wat je dagelijks doet, kan worden gekwantificeerd voor bedrijfsinformatie, om het overheidsbeleid te onderbouwen en om innovatieve producten, geneesmiddelen en ideeën te creëren.
Veel mensen denken bij moderne gegevensanalyse aan enorme gegevensbestanden en de programma's die deze analyseren, zoals Apache Spark. Toch heeft de geschiedenis van gegevens en gegevensverwerking veel oudere en bescheidener wortels. Denk eens aan boeren in enkele van 's werelds vroegste beschavingen die gegevens verzamelden over regenval en oogsten en Florence Nightingale's revolutionaire visualisaties van sterftegegevens. Het gebied van de statistiek heeft een enorme ontwikkeling doorgemaakt.
Vandaag wordt machine learning (machinaal leren) wereldwijd gebruikt op een aantal verschillende gebieden. Zo gebruiken wetenschappers machine learning om de olifantenpopulatie te bepalen aan de hand van audio-opnames tot het schatten van de gewasgroei aan de hand van satellietbeelden.
Online Cursussen Data Analyse
Of je nu op zoek bent naar ideeën voor je afstudeerproject, databronnen nodig hebt om te helpen bij het leren van modellen, of gewoon een informele specialisatie wilt krijgen in meer programmeertalen, dan kunnen online cursussen een geweldige plek zijn om te beginnen.
De meeste van de gratis online cursussen worden onderwezen in de open-source programmeertaal R. Toch zijn er ook tal van andere gratis online cursussen die gebruik maken van andere talen, zoals Python, Stata en nog veel meer. Een geweldige cursus die je kunt bekijken als je geïnteresseerd bent in een informele, online Master of Science is The Open Source Data Science Masters.
Deze online cursus kan worden bekeken in GitHub, kan worden gedownload als een zip-bestand. Het beschrijft de krachtige vaardigheden die het leren van datawetenschap je kan geven. De syllabus van deze cursus is gebaseerd op vele gratis online data science websites.
Als je geïnteresseerd bent in meer op statistiek gerichte cursussen, zijn er hier meer waar je je voordeel mee kunt doen:
- Coursera's Data Science Specialization: Serie van negen cursussen, gegeven in R;
- Springboard's Introduction to Data Science: Programma van drie maanden, onderwezen in R;
- Stanford's Statistical Learning: Cursus van tien weken, gespecialiseerd in machine learning, gegeven in R.
De Beste Middelen En Bronnen Om Statistiek Te Leren
Er wordt gezegd dat het internet het beste hulpmiddel is voor degenen die willen leren. Een meester worden in onderwerpen als data engineering, niet-technische analyse en programmeervaardigheden geldt daar ook voor. Als je goed gedijt in een online leeromgeving en bijvoorbeeld op zoek bent naar een online master, of gewoon wilt oefenen met het opschonen en ordenen van gegevens, dan is het web de beste plek om hulp te zoeken.
Van google cloud leertechnieken tot handleidingen over programmeren zonder toezicht, hier zijn enkele van de beste hulpmiddelen en bronnen die je kunt gebruiken als je geïnteresseerd bent in het leren van vaardigheden op het gebied van gegevensanalyse en gegevenswetenschap.
Blogs
Capstone-projecten ('ervaringsgerichte' projecten) waarbij nieuwe gegevens worden geanalyseerd of een Master of Science met certificeringsopleiding kunnen uiterst belangrijk en opwindend zijn. Gegevensverwerking en -analyse kunnen echter verwarrend en overweldigend worden.
Gelukkig zijn er genoeg online blogs, die ingaan op veel van de veelvoorkomende obstakels die je kunt tegenkomen bij het verkennen van de wereld van complexe data of grote gegevensanalyses. Of je nu een doorgewinterde statisticus bent, of in je eerste jaar van een bacheloropleiding zit, blogs kunnen een geweldige adviserende rol vervullen.
Blogs kunnen ook een geweldige bron van informatie zijn. Als je een passie hebt voor data, kun je jezelf op de hoogte te houden van de innovaties en complexiteiten die voortkomen uit data-analyse en software. Een voorbeeld hiervan is Towards Data Science, een blog gewijd aan het helpen van mensen om de nieuwste dingen op het gebied van datawetenschap te begrijpen. Hier zijn nog enkele blogs die je zou moeten bekijken:
- FiveThirtyEight: Data journalistiek;
- R-bloggers: Nieuws en handleidingen met betrekking tot R;
- No Free Hunch: De data science en competitie blog voor Kaggle;
- Data Science 101: Veel interessante berichten over de wereld van data.
Python Cursussen
Als je je technische vaardigheden wilt verbeteren in met name dataproducten die alle datatypes kunnen verwerken, zoals Python, is het internet een prachtige plek om te beginnen. Of je nu gegevens wilt analyseren om bedrijfsproblemen op te lossen of verkennende analyses wilt uitvoeren op grote hoeveelheden gegevens, Python is een van de beste talen om te leren.
Hier zijn enkele van de beste online cursussen voor Python:
- Codecademy Python 3 cursus;
- DataQuest;
- Google's Python Cursus;
- Python voor iedereen of PY4E.
Boeken
Er zijn vele toepassingen van statistiek die je kunt gebruiken in een breed scala van domeinen. Van het gebruik van voorspellende algoritmen op big data met software zoals Hadoop tot het gebruik van data analytics om een klein bedrijf te transformeren. Dit is waarom het begrijpen van wat te doen met datasets niet per se allemaal inherent zijn aan de baan van een datawetenschapper. Ongeacht waarom je statistiek wilt leren, iedereen moet echter ergens beginnen.
Als je beter leert via zelfstudie, kun je proberen te leren via gratis online lesboeken. Hier zijn er een paar die je kunnen helpen een basis te leggen in statistische methoden:
- An Introduction to Statistical Learning, door Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie en Rob Tibshirani;
- The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, door Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman.
Wat zijn Inferential Statistics?
Toegang tot data science en statistische bronnen kan een geweldige manier zijn om je kennis te versterken, of je nu nog student bent of al een baan in data science hebt. Algoritmen leren en analytische vaardigheden toepassen zijn moeilijk! Hier zijn nog enkele bronnen om je door de moeilijke stukken heen te helpen:
- Elitedatascience.com: gratis data science bronnen voor beginners;
- Hulp bij programmeren: de website Stack Overflow;
- Hulp met code en concepten: de website Cross Validated - Stack Exchange.
Waar Kun je Analyse Cursussen Volgen?
Als je meer wilt weten over data science en data-analyse bootcamps of cursussen online, zijn er tal van opties voor alle soorten doelen en budgetten. Als je geïnteresseerd bent in het nemen van cursussen, begin dan met bepalen waarop je je wil richten. Dat kan zijn:
- Het leren van een programmeertaal;
- Het gebruik van een databasebeheertaal zoals SQL;
- De basisbeginselen van statistische wiskunde begrijpen;
- Leren wat datamining is en de toepassingen ervan.
Data Analyse Studeren Aan De Universiteit
Wil je een graad in data science behalen, maar weet je niet precies waar te beginnen? Begin met te bepalen in welke gebieden je geïnteresseerd zou kunnen zijn. Houd in gedachten dat de statistiek en data science brede velden zijn. Ze worden niet vaak onderwezen op een interdisciplinaire manier. De meest voorkomende programma's die je tegenkomt zullen waarschijnlijk zijn:
- Statistische wiskunde;
- Wiskundige statistiek;
- Informatica en techniek;
- Gegevenswetenschap;
- Kunstmatige intelligentie;
- Machinaal leren;
- Biostatistiek;
- Demografie;
- Bedrijfsanalyse;
- Econometrie.
Dit zijn enkele van de meer populaire gebieden, maar dit is zeker geen volledige lijst van alle toepassingen van de statistiek. Zodra je een programma vindt waar je gepassioneerd over bent, aarzel niet om je nu aan te melden
Vond je dit artikel leuk? Laat een beoordeling achter!
Laden...
