top of page
Post: Blog2_Post

Data Science öyrənmək üçün lazım olanlar

Sokratın olduqca məşhur bir ifadəsi var: "Onu bilirəm ki, heç nə bilmirəm". "Data Science"-a təzə başlayanlar və hətta bu sahə üzrə mütəxəssis olanlar çox yaxşı bilir ki, nə qədər oxusaq da, bilmədiyimiz çox şey var. Bir sözlə "Data Scientist" olmaq üçün səbrli, həvəsli, güclü olmaq və Sokrat kimi "heç nə bilmədiyimizi öyrənməyə" hazır olmaq lazımdır. Yəni adama həm baş lazımdır, həm də onun içində güclü əsəb sistemi.

Bu sahəyə (məndən bir 3-4 ay fərqlə) yeni başlayan dostlarım hər zaman "WhatsApp" üzərindən 3 dəqiqəlik səs atıb deyirlər ki, çox oxuyacaqlar, heç yorulmayacaqlar, hər şey mükəmməl olacaq, səhvə yol verməyəcəklər (Zuckerberg də qulaq asır bu səslərə, sonra "Youtube"-da onlayn "Data Science" kurs tövsiyyələri gəlir). Ona görə mən də qərara gəldim bir bloq yazıb deyim ki,


Çox oxuyacaqsınız, dorğudur. Ancaq çox da yorulacaq, çox səhv edəcəksiniz, və hər şey mükəmməl olmayacaq.



Elşən, sən hələ bizi oxumamısan! Ona görə də sən modellərin dilini bilə bilməzsən.




Bu sahəyə başlayırsınızsa, sizə lazımdır:

- Data Science üzrə sizdən, heç olmasa, bir pillə daha qabaqda olan və mentorluq etməyi sevən yaxşı dostlar;

- Bədəninizi və zehninizi lazımi şəkildə təmin edəcək doğru qidalanma və yuxu rejimi;

- Planlı dərs çalışma qrafiki (bəzən dərsləri gec başa düşmə ehtimalınızı nəzərə alaraq plan qurun);

- "Coursera", "Udemy", "EdX" kimi platformalardan maraqlı kurslar;

- SƏBR!!!


Kurslarla bağlı daha öncə tövsiyyə xarakterli bloqlar paylaşmışam. Lakin bu gün həmin siyahıya bir neçə əlavəm də olacaq. Əgər artıq öyrənməyə başlamış olanlardansınızsa, çox güman ki, bu mənbələrin bir qisminə bəldəsiniz.


Krill Eremenko - Udemy kursları - həm R, həm Python sevərlər üçün, data analizi və modelləşdirmə və s. mövzuları əhatə edən sadə kontentlər, podcastlar, karyera məsləhətləri və bir çox şeyi öyrənə biləcəyiniz dərslər mövcuddur. Başlanğıc üçün hansı sahəyə getmək istədiyinizi müəyyən edəndə istifadə edə bilərsiniz.


Andrew NG - Machine Learning All in One - Endryunu yəqin tanımayan olmaz. Maşın öyrənməsi mövzularını aydın izah edən şəxslərdən biridir.


EdX - Introduction to Computer Science and Programming Using Python - MIT University - "Python" ilə proqramlaşdırmanı dərinliyindən başlayaraq öyrənə biləcəyiniz və düşünmə bacarığınızı maksimum istifadə edəcəyiniz kursdur. Çox zəhmət tələb edən, lakin maraqlı və öyrəndikcə insanın özünə inamını artıran bir kursdur.


Charles Russell Severance - Python for Everybody - Əyləncəli və sadə dildə praktiki olaraq "Python"-u başa düşmək üçün əlverişli bir kursdur. Dr. Chuck həm də "Edx" platformasında kurslar yerləşdirib. Lakin Courserada maliyyə yardımı məktubu yazaraq sertifkatlı ödənişsiz təhsil ala bilərsiniz.


CS50 - Harward University - David J Malan - "Youtube" üzərindən Harward-ın proqramlaşdırma və Data Science dərslərini öyrənə, həmçinin yeni trendlərlə bağlı müxtəlif podcastlar dinləyə bilərsiniz.


HSE University - Mathematics for Data Science - Əgər geniş vaxtınız varsa, o zaman Data Science üçün riyazi biliklərinizi təkmilləşdirmək məsləhətdir. Bunun üçün isə Higher School of Economics-in düşündürərək öyrədən bu ixtisaslaşma kursunu məsləhət görərdim. Combinatorics-dən, Ehtimal Nəzəriyyəsindən başlayaraq daha çətin mövzulara qədər bir çox şeyi öyrənəcəksiniz.


DataCamp - "R" və "Python" da daxil olmaqla bir sıra proqramlaşdırma dilləri, vizuallaşdırma və analitika alətlərini, Data elmi ilə bağlı nəzəri hissəni öyrənib, mütəmadi olaraq özünüzü sınaya biləcəyiniz, dərslər, testlər, bloqlar, layihələrlə dolu olduqca maraqlı bir səhifədir. Üstəlik heç bir proqram yükləməyə ehtiyac olmadan, səhifənin xüsusi bölməsində kodlarınızı icra edə bilərsiniz. proqramın mobil tətbiqini yükləyərək yol gedərkən də öz bacarıqlarınızı inkişaf etdirə bilərsiniz.

Üstəlik "Visual Studio" yükləyib hesab açaraq bir aylıq, əgər tələbəsinizsə, "Github" hesabınızla 3 aylıq ödənişsiz istifadə hüququ qazana bilər, həmçinin öz qrupunuzla bərabər iştirak etməklə güzəştlərdən yararlanmaq imkanı da var.

Hazırda "Datacamp"-da "Python"-la obyek-yönümlü proqramlaşdırma ("Object-Oriented Programming") kursu da yerləşdirilib. Başlanğıc səviyyədə OYP öyrənmək istəyənlər üçün əlverişlidir.


IBM Cognitive Class - Tamamilə ödənişsiz olan platforma özündə video dərsləri və məhdud sayda və vaxt müddətində iştirak edə biləcəyiniz test imtahanlarını ehtiva edir. İmtahanı uğurla keçdiyiniz təqdirdə sertifikatla təltif olunursunuz.


HackerRank - "Python", "Java", "C++", "OracleSQL", "MSSQL" kimi dillər üzrə öz kodlaşdırma bacarıqlarınızı təcrübi olaraq inkişaf etdirmək üçün müxtəlif çətinlik dərəcəsində maraqlı tapşırıqlarla zəngin olan bu səhifəni istifadə edə bilərsiniz. Əlavə olaraq, burada başqa şəxslərin həllərinə baxa, müzakirələrə qoşulmaq da mümkündür. Uğurlu nəticələriniz artdıqca toplanan xallara müvafiq olaraq "badge"-lər alırsınız. Hər yeni səviyyədə "badge"-in üzərindəki ulduzların sayı artır.


W3Schools Online - "Python", "SQL", "R" proqramlaşdırma biliklərinizi praktiki olaraq tətbiq edib öyrənmək üçün başqa bir platformadır.


Wolfram Alpha - Axtardığınız hər hansısa riyazi düsturu tapa biləcəyiniz bir mənbədir. Proqram özü süni intellekt məhsuludur.


Investopedia - Burada bir çox mövzularla bağlı maraqlı məqalələr oxumaq mümkündür. Data Science sahəsi üzrə də faydalı məlumatlar tapa bilərsiniz.


Forage - Biliklərinizi artırdınız, amm işləməyə yer tapmırsınızsa, o zaman bu səhifə sizin üçündür. Müxəlif beynəlxalq şirkətlərin virtual təcrübə proqramlarında iştirak etmək həm təcrübənizi artıracaq, həm də CV-nizi zənginləşdirəcək.


Siyahı çox uzana bilər və bu kurslar sadəcə mənim bildiklərimin bir hissəsidir. Sizin təhsilinizdən, öyrənmə şəklinizdən, marağınızdan asılı olaraq da, siyahının tərkibini müxtəlif cürə tərtib etmək olar. Əsas məsələ isə öyrəndiklərimizi tətbiq edərək yadda saxlamaq və daima məsləhət almaqdır. İnsanlar sizin işlərinizə mənfi və müsbət rəy verdikcə daha da inkişaf edəcəksiniz.


Öyrənməyə başlamadan öncə nəzərə almalı olduğunuz bir sıra məqamlar var. Bunları öncədən bildiyiniz zaman psixoloji cəhətdən daha hazırlıqlı olacaqsınız:


1) Hələ yolun başındasınız və çox şeyi bilmirsiniz. Buna görə özünüzü qınamayın;


2) Əgər ixtisasınız Kompüter mühəndisliyi və oxşar sahələr üzrə deyilsə, demək olar ki, siz "0"-dan başlayırsınız və başqalarından daha çox yol almalısınız;


3) Təbii ki, bəzən bir mövzunu 1 saata, digərini 10 günə başa düşəcəksiniz. Bu normaldır;


4) Hər zaman ətrafınızda sizdən daha sürətli qavrayan və ya sizdən daha təcrübəli insanlar olacaq. Sizin onlar kimi olmamanız zəiflik əlaməti deyil;


5) İndi hər şey sizə qeyri-mümkün görünür amma çox çalışaraq hər şey mümkündür. Aziz Sancarın da dediyi kimi: "mən istedada deyil, çox çalışmağa inanıram";


6) Səbrli olun. Həm öyrənərkən, həm yeni bir kod yazarkən, həm də onu başqasına izah etməyə çalışarkən. Xətalar qaçılmazdır, lakin həlli də mümkündür;


7) Hədəfinizdən vaz keçməyin. Əgər bu qərarı vermisinizsə, arxasınca gedin. Hansı yolu getməyinizdən asılı olmayaraq, sizi dəstəkləyənlər qədər, dəstəkləməyənlər də olacaq;


8) Bir data mütəxəssisi kimi "Github", "Kaggle""Linkedin" hesablarınızı zənginləşdirin. Əgər vizuallaşdırma ilə maraqlanırsınızsa, "Tableau Public" yükləyib, hesab yaradaraq ödənişsiz "Tableau" istifadə edib, öz əl işlərinizi izləyicilərinizlə bölüşə biləcəksiniz.


9) Özünüzə inamınız aşağı olsa belə, sizdən təcrübəli, və ya təcrübəsiz digər tanışlarınızla bərabər "Hackathon"-lara qatılın. Müxtəlif data tədbirlərində iştirak edin. Bu sizə həm çevrə, həm təcrübə qazandıracaq.


10) Çox çalışın. Yorulsanız belə. Zəhmətinizin nəticəsini həmişə alacaqsınız. Ola bilər ki, bu tez baş verməyəcək. Lakin mütləq alacaqsınız;


11) Əgər təhsiliniz və təcrübəniz İT əsaslı deyilsə, ilk 3 ildə bunun əziyyətini çəkəcəksiniz, laikin bəzi hallarda üstünlüyünü də görəcəksiniz. Əsas olan heç nəyə əhəmiyyət vermədən hədəfə irəliləməkdir.


12) Çox şey öyrənəcəksiniz. Lakin hər zaman bir çoxunu da öyrənə bilməyəcəksiniz.


"Data Science" çətin peşədir. Ona yiyələnmək üçün illər gərkdir. Ancaq istəyərək və çalışaraq hər şeyi əldə etmək mümkündür. Ən əsası gərək cəsarətimizi toplayıb bir yerdən başlayaq.


475 views0 comments

Recent Posts

See All

Commenti


Digər

bottom of page