مسیر یادگیری دیتاساینس که در دایکه طراحی شده است شامل یادگیری آیتم‌ها و مواردی است که هم به شکل تئوری و هم تمرینی ارائه می‌شود. یک سؤال رایج این است که چگونه این حجم از محتوا را مدیریت کنیم؟ این محتوا شامل:
- چندین ساعت ویدیوی آموزشی در هفته
- کلاس‌های آنلاین
- پروژه‌ها و تمرین‌های عملی
ماهیت دوره:
این دوره صرفاً با دیدن ویدیوها نتیجه‌بخش نخواهد بود و نیازمند زمان و تلاش بیشتری است. دوره‌ای نیست که با یک یا دو ساعت کار در هفته بتوان نتایج خاصی به‌دست آورد. این دوره در سطح کارشناسی ارشد طراحی شده و نیازمند انرژی و زمان برای ایجاد سرمایه‌گذاری مطمئن و بزرگ در زمینه ورود به دنیای دیتا ساینس است؛ حوزه‌ای که آینده ما را شکل می‌دهد.
چالش‌های ابتدایی:
در ابتدای مسیر، ممکن است فضا گنگ به نظر برسد. این کاملاً طبیعی است و همه افراد در ابتدای کار با چنین چالش‌هایی مواجه می‌شوند. دلیل این گنگی، تنوع تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها با رویکردهای مختلف است.
راه‌حل‌ها و مراحل:
- حل مسئله به شیوه داده‌محور:
هنر اصلی ما این است که بتوانیم مسائل را به شیوه داده‌محور حل کنیم.- باید نقشه راه (Roadmap) ذهنی شکل بگیرد.
- مشخص شود که از کجا شروع کنیم، در چه مرحله‌ای هستیم و گام‌های بعدی چیست.
- درک شهودی از تکنیک‌ها و ابزارها:
- هر هفته تکنیک‌ها و ابزارهایی معرفی می‌شوند. وظیفه ما این است که آن‌ها را در نقشه راه خود جانمایی کنیم.
- نقاط قوت و ضعف تکنیک‌ها و شرایط استفاده از آن‌ها باید بررسی شود.
- تحلیل نتایج:
- نتایج تکنیک‌ها باید تحلیل شوند و تأثیر آن‌ها در روند حل مسئله مشخص شود.
- پیاده‌سازی تکنیک‌ها:
- پیاده‌سازی تکنیک‌ها بسته به ابزار مورد استفاده، مانند پایتون یا R، متفاوت است.
- درک عمیق ریاضیات و تئوری پشت تکنیک‌ها:
- این بخش نیازمند زمان و تمرکز بیشتری است و برای حرفه‌ای‌تر شدن در این حوزه ضروری است.
اهمیت انسجام و مدیریت محتوا:
برای مدیریت بهتر محتوا، باید به این پنج سؤال پاسخ دهیم:
- این تکنیک در کدام بخش نقشه راه قرار دارد؟
- در چه شرایطی باید از آن استفاده کنیم؟
- خروجی این تکنیک چگونه تحلیل می‌شود؟
- چطور می‌توانیم آن را پیاده‌سازی کنیم؟
- ریاضیات و تئوری پشت این تکنیک چیست؟
نقشه راه یادگیری:
برای دستیابی به موفقیت در این دوره و مدیریت زمان بهینه، می‌توان یادگیری را به شکل یک هرم تصور کرد:
- قاعده هرم:
- تمرکز بر یادگیری روند کلی (Roadmap)
- آشنایی با ابزارها و تکنیک‌ها
- پاسخ به سه سؤال اول (موقعیت تکنیک در نقشه راه، شرایط استفاده و تحلیل خروجی‌ها)
- لایه میانی هرم:
- پیاده‌سازی تکنیک‌ها و استفاده از ابزارهای مختلف مانند پایتون یا نرم‌افزارهای تخصصی
- این بخش برای کسانی که قصد دارند به‌عنوان دیتا ساینتیست وارد تیم شوند، ضروری است.
- لایه بالایی هرم:
- درک عمیق ریاضیات و تئوری پشت تکنیک‌ها
- این بخش برای حرفه‌ای‌تر شدن در حوزه دیتا ساینس و تبدیل‌شدن به یک متخصص ارشد (Senior) اهمیت دارد.
مدیریت زمان و اولویت‌بندی:
- اگر قصد دارید تنها با مفاهیم کلی آشنا شوید (مانند مدیر پروژه یا Product Owner)، پاسخ به سؤالات 1 تا 3 کافی است.
- اگر می‌خواهید وارد بازار کار شوید و به‌عنوان دیتا ساینتیست فعالیت کنید، باید بر سؤالات 1 تا 4 تمرکز کنید.
- در صورتی که هدف شما حرفه‌ای‌تر شدن و درک عمیق‌تر است، سؤالات 1 تا 5 را در برنامه خود بگنجانید.
مثال عملی:
فرض کنید الگوریتم PCA را یاد می‌گیرید:
- هدف: کاهش ابعاد داده‌ها (مثلاً از 1000 ستون به 10 ستون).
- موقعیت در نقشه راه: بخشی از فرآیند کاهش ابعاد.
- شرایط استفاده: زمانی که داده‌های زیادی داریم و نیاز به فشرده‌سازی داریم.
- نقاط قوت و ضعف: توانایی فشرده‌سازی داده‌ها، اما ممکن است برخی اطلاعات از دست برود.
- پیاده‌سازی: در پایتون یا سایر ابزارها با استفاده از سینتکس‌های خاص.
- تئوری پشت تکنیک: جبر خطی و مفاهیم ریاضی که نشان می‌دهند چرا و چگونه این کاهش ابعاد انجام می‌شود.
جمع‌بندی:
در هر هفته، هنگام تماشای ویدیوها و انجام تمرین‌ها، این پنج سؤال کلیدی را از خود بپرسید. این کار به شما کمک می‌کند محتوای دوره را تفکیک و بهتر مدیریت کنید. اگر بتوانید این انسجام ذهنی را ایجاد کنید، مسیر یادگیری برای شما ساده‌تر و مؤثرتر خواهد شد.
