Come passare dalla fisica alla scienza dei dati: una guida completa | di Sara Nóbrega | Maggio 2024 | Intelligenza-Artificiale

Mi sono reso conto che, dopo tutto, la fisica e la scienza dei dati non sono così diverse. In effetti, ci sono sorprendenti somiglianze che mi hanno attirato in entrambi i campi.

Per cominciare, sia la fisica che la scienza dei dati riguardano fondamentalmente la comprensione di modelli e strutture nei dati che osserviamo, siano essi provenienti da un esperimento di laboratorio o da un vasto database. Fondamentalmente, ciascuna disciplina fa molto affidamento sull’uso di modelli matematici per dare un senso a sistemi complessi e prevedere comportamenti futuri.

Inoltre, le competenze richieste in fisica Anche il pensiero analitico, la risoluzione dei problemi, una forte conoscenza dei concetti matematici e altri lo sono essenziale nella scienza dei dati. Questi sono gli strumenti che ci aiutano a esplorare l'ignoto, che si tratti dei misteri dell'universo o delle intuizioni nascoste nei big data.

Un altro parallelo risiede nell’approccio metodologico utilizzato sia dai fisici che dai data scientist. Iniziamo con un'ipotesi o una teoria, utilizziamo i dati per testare le nostre ipotesi e perfezioniamo i nostri modelli in base ai risultati. Questo processo iterativo fa parte tanto della fisica quanto dell’apprendimento automatico.

Inoltre, il passaggio dalla fisica alla scienza dei dati è sembrato naturale perché entrambi i campi condividono un obiettivo comune: spiegare il mondo che ci circonda in modo quantificabile. Mentre la fisica potrebbe occuparsi maggiormente dei concetti teorici di spazio e tempo, la scienza dei dati applica concetti simili a problemi quotidiani più tangibili, rendendo l’astratto più accessibile e applicabile.

Vedi altri parallelismi tra il tuo campo e la scienza dei dati che potrebbero essere preziosi? Mi piacerebbe sentire i tuoi pensieri.

Nel mio percorso dalla fisica alla scienza dei dati, ho incontrato molti momenti di sinergia che evidenziano come un background in fisica non sia solo rilevante ma anche potente vantaggio nel campo della scienza dei dati.

Entrambi i campi fanno molto affidamento sulla capacità di formulare ipotesi, progettare esperimenti (o modelli) e trarre conclusioni dai dati.

Inoltre, la fisica spesso comporta la gestione di enormi set di dati generati da esperimenti o simulazioni, che richiedono competenze nella gestione dei dati, nell'analisi e nelle tecniche computazionali.

Quindi, se stai studiando o hai studiato fisica, sei sulla buona strada per passare alla scienza dei dati.

Inoltre, il competenze quantitative che sono naturali per i fisici – come il calcolo infinitesimale, l'algebra lineare e l'analisi statistica – sono fondamentali nella scienza dei dati. Che si tratti di creare algoritmi per modelli di apprendimento automatico o di analizzare tendenze nei big data, la competenza matematica acquisita attraverso gli studi di fisica è indispensabile.

Ma secondo me, vedo che il più grande vantaggio non è nemmeno la matematica pesante che impari, i corsi di statistica che segui o il linguaggio di programmazione che hai iniziato a imparare all'inizio del corso. Studiare fisica coltiva a mentalità di risoluzione dei problemi questo è piuttosto unico e non si trova comunemente in molte altre discipline, compresi altri campi scientifici. Questa capacità di affrontare e risolvere problemi complessi è inestimabile, in particolare nella scienza dei dati, dove le soluzioni analitiche e innovative sono cruciali.

I fisici sono addestrati per affrontare alcuni dei problemi problemi più astratti e impegnatividalla meccanica quantistica alla relatività. Questa capacità di affrontare problemi complessi e ambigui spaces è incredibilmente prezioso nella scienza dei dati, dove le risposte non sono sempre chiare e la capacità di pensare fuori dagli schemi è spesso necessaria per trovare soluzioni innovative.

Ultimo, ma non per importanza, la curiosità che muove i fisici – il desiderio di esplorare e comprendere territori sconosciuti – si allinea perfettamente con gli obiettivi della scienza dei dati. Entrambi i campi prosperano sulla scoperta e sull'estrazione di informazioni significative dai dati, sia che si tratti di comprendere l'universo su scala macro o di prevedere il comportamento dei consumatori dai dati di vendita.

Definisci i tuoi obiettivi

Naturalmente, tutto dipende da te obiettivi personali. È essenziale iniziare definendo chiaramente ciò che intendi ottenere. Poniti alcune domande cruciali per guidare il tuo viaggio.

Hai un campo specifico nell'ambito della scienza dei dati da cui sei attratto? Stai cercando di specializzarti rigorosamente nella scienza dei dati o Siete aperti ad esplorare ruoli correlati come ingegnere di machine learning, analista di dati o ingegnere di dati?

Ne parlo perché molte persone inizialmente iniziano a studiare scienza dei dati, ma spesso si ritrovano a passare a campi correlati come l'ingegneria dei dati, l'ingegneria dell'apprendimento automatico o l'analisi dei dati. Questa è una parte normale del viaggio, poiché è normale che le persone esplorino e scoprano ciò che amano veramente fare, il che potrebbe portarle a passare a un'area simile.

Ricerca quali competenze sono quelli più cruciali da acquisire per primi (ne parleremo più avanti nelle prossime sezioni).

Inoltre, chiarisci linea del tempo per te stesso: quando speri di assicurarti il ​​tuo primo stage o di ottenere quell'entusiasmante prima posizione junior?

Definisci la tua strategia

Una volta fissati obiettivi chiari, la creazione di un piano strategico diventa il prossimo passo essenziale.

“Un obiettivo senza un piano è solo un desiderio.“

– Antoine de Saint-Exupéry

Che cosa competenze imparerai prima? E Come li imparerai?

Dopo aver deciso in quale campo desideri passare (scienza dei dati, analisi dei dati, ingegneria dei dati, ingegneria dell'apprendimento automatico), puoi iniziare a ricercare le competenze di cui hai bisogno per apprendere per avere successo.

Ad esempio, i ruoli nella scienza dei dati spesso si concentrano maggiormente su Python e sull'apprendimento automatico, sebbene questa non sia una regola rigida e possa variare. Al contrario, le posizioni nell’analisi dei dati di solito si concentrano maggiormente su SQL e R.

Il mio consiglio personale? Ero solito sfogliare gli annunci di lavoro su LinkedIn e altre piattaforme per rimanere informato su quali competenze fossero molto richieste.

Curiosamente, ho osservato cambiamenti significativi anche nell'arco di due anni. Ad esempio, attualmente esiste una domanda crescente di competenze in materia di intelligenza artificiale e operazioni di machine learning (MLOps), che è in linea con il continuo aumento dell’interesse per l’intelligenza artificiale.

Ma prima di avere un attacco di panico mentre controllo gli immensi elenchi di competenze pubblicati dalla maggior parte dei ruoli di apertura del lavoro, consentitemi di offrire qualche rassicurazione:

• Innanzitutto, non è necessario padroneggiarlo ogni competenza, strumento, framework, piattaforma o modello elencato.
• E anche se sei esperto in tutte queste aree, tu non è necessario essere un esperto in tutti loro. Per i ruoli meno senior, spesso è sufficiente avere conoscenze sufficienti per completare efficacemente le attività. Spesso le aziende apprezzano l'adattabilità, la volontà di apprendere e l'affidabilità più della competenza in ogni strumento o linguaggio di programmazione. Le competenze trasversali e la capacità di crescere all’interno di un ruolo possono essere altrettanto importanti quanto le competenze tecniche.

Se provieni da un background di fisica, è probabile che tu sia già ben equipaggiato con svecchie abilità matematiche e statistiche e forse anche alcune abilità di programmazione.

Riflettendo sulla mia esperienza, il corso di fisica che ho seguito è stato abbastanza rigoroso. Mi sono cimentato con alcuni dei corsi di matematica più impegnativi dell'università e ho approfondito tutti i corsi disponibili su probabilità e statistica. Anche se era un po' doloroso all'epoca (studiavo tutta quella matematica hardcore), guardando indietro, sono profondamente grato per quell'intensa formazione matematica e statistica.

Ma se queste aree non fossero state ampiamente trattate nel tuo corso di fisica, potresti volerlo fare rivisitarli.

Una volta che hai solidificato il tuo conoscenza di baseun pratico passo successivo è esplorare le offerte di lavoro per i ruoli che ti interessano e prendere nota delle competenze richieste.

Ecco perché è importante avere una strategia.

Sii critico su quali competenze dare priorità in base alla progressione logica dell’apprendimento. Ad esempio, non ti immergeresti nell'apprendimento delle operazioni di machine learning (MLOps) senza prima comprendere le basi dell'apprendimento automatico, giusto? Questo approccio passo passo ti garantisce di costruire una solida base prima di affrontare argomenti più avanzati.

Se hai bisogno di un tabella di marciaLo consiglio, fantastico sito web. Puoi anche mandarmi un messaggio riguardo a questo 😉.

Per esempio, Questo La tabella di marcia riguarda l’intelligenza artificiale e la scienza dei dati nel 2024.

Nel mio caso, ho iniziato a studiare durante il programma del mio master. Se hai appena terminato la tua laurea, potresti prendere in considerazione l'idea di conseguire un master o un diploma post-laurea in scienza dei dati. Per chi è già in possesso di una laurea magistrale, anche un programma post-laurea potrebbe essere una valida opzione.

Oltre a frequentare corsi nelle università, molte (la maggior parte?) persone nel campo della scienza dei dati lo sono in gran parte autodidattaacquisire le proprie competenze attraverso corsi onlinela partecipazione a sfide in linea, progettiO bootcamp. E onestamente, l'autodidatta è qualcosa di cui dovrai fare per il resto della tua vita se vuoi lavorare nel campo della scienza dei dati!

I data scientist lo sono apprendere continuamente nuove competenzestrumenti, strutture e modelli: è parte integrante della professione.

Ecco perché l'adattabilità è così cruciale in questo campo, un'abilità che lo studio della fisica potrebbe averti già aiutato a sviluppare 😉.

Diciamo che vuoi iniziare a imparare online. Come puoi raggiungere questo obiettivo? È piuttosto semplice. Al giorno d'oggi esistono numerose piattaforme che offrono corsi di data science e machine learning. Data Camp, Coursera, Udemy, edX E Khan Academy sono tra i più conosciuti. Youtube offre anche molti contenuti per apprendere la scienza dei dati e l'apprendimento automatico.

Personalmente, ho utilizzato sia Udemy che Coursera, ma DataCamp è particolarmente efficace per acquisire competenze più pratiche e pratiche.