¿Cuál es la mejor manera de aprender la ciencia de datos?

Si quieres aprender ciencia de datos como principiante, debes seguir estos pasos:

Seleccione el idioma en el que puede hacer el análisis de datos. Puede ser R : Learn R – Mejores tutoriales de R | Hackr.io ( Puedes encontrar todos los tutoriales y cursos aquí ) o Python: Learn Python – Los mejores tutoriales de Python | Hackr.io. Python tiene más tendencia que R ya que también puede usarse para el desarrollo de software, pero R solo se usa para el análisis de datos. Este artículo será útil: R vs Python para Data Science: el ganador es …
Después de seleccionar el idioma, debe perfeccionar sus habilidades estadísticas que puede encontrar fácilmente en cualquier “ Especialización en Data Science” . Puede encontrar todos los cursos en línea aquí: Aprenda datos sobre ciencia – Tutoriales sobre la mejor ciencia de datos | Hackr.io.
MATLAB también se puede utilizar para el aprendizaje automático (que creo que definitivamente irás a buscar): Aprender MATLAB – Los mejores tutoriales de MATLAB | Hackr.io.
Ahora está listo para su primera tarea y Kaggle : Your Home for Data Science es la mejor plataforma para mejorar sus habilidades como científico de datos ahora.

Feliz codificación 🙂

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Estoy en décimo grado y soy horrible en matemáticas. No sé algunos de los conceptos básicos. ¿Qué debo hacer? Quiero aprender con mi corazón solo.

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Pasos para comenzar su carrera en el análisis de datos

¿Planea iniciar una carrera en Data Analytics? ¡Gran idea! Pero al igual que la mayoría de las personas, es posible que se quede estancado por dónde empezar. No se preocupe, lea a continuación y sabrá todo lo que necesita saber sobre cómo comenzar su carrera como analista de datos.

¿Qué necesitas aprender?

Hay varias herramientas que se pueden utilizar en el análisis de datos. Puedes comenzar con cualquiera de R, SAS o SQL.

Ahora, cuando aprendes una herramienta, no se trata solo del conocimiento. Necesitará saber exactamente cómo usarlo y utilizarlo en su trabajo diario. Si tiene control completo sobre una sola herramienta y algunas de sus técnicas o módulos, muy pronto obtendrá un buen trabajo.

Leer más: ¿Qué es mejor para el análisis de datos: R o Python?

Aprendiendo los trucos

Aprender las herramientas es solo una parte del trabajo, necesita aprender los trucos para llevarlo a cabo. Puede aprender los trucos de dos maneras, puede ser un aprendiz de una persona mucho más experimentada o puede tomar un plan de estudios, hay muchos cursos disponibles en línea que pueden ayudarlo con eso.

Pero si estás dispuesto a estudiar utilizando los auto-tutoriales, será muy difícil para ti. Hay muchas cosas que solo se pueden enseñar de manera práctica, tienen mucha importancia y pueden ser muy útiles en el futuro.

Si desea convertirse en un analista de datos, puede unirse al curso de análisis de datos de vidya digital, donde aprenderá todos los aspectos del análisis de datos de los mejores formadores de la industria.

Lea más: Únase a la demostración gratuita que he realizado en Data Analytics Career Growth.

Buscar nuevas oportunidades

Intente utilizar sus habilidades analíticas en su organización actual. En muchos casos, a las personas les resulta difícil comenzar, no están seguros de dónde o cómo comenzar. Todo lo que tiene que hacer es buscar datos, si hay algunos datos que se transfieren a algún tipo de depósito de datos, entonces los datos están ahí para ser utilizados.

Comience con pasos pequeños, construir un modelo predictivo en su primer intento no sería una gran idea. Ninguna organización está lista para un gran paso como este inicialmente.

Puede comenzar fácilmente proporcionando la información que no es accesible para todos. Ofrézcales información de los datos, información que no se muestra en los informes de datos. Intente crear métricas que agreguen mucho valor a la organización o al negocio en el que está trabajando. Tomar tales pasos haría que los oficiales de mayor rango se interesen más en usted.

Espero verte en el webinar.

Manish Kumar

Para aprender ciencia de datos, necesitas tener las siguientes habilidades.

Programación R (Programación en R para Data Science, Data Science y Machine Learning Bootcamp con R: cubre las estructuras de datos de R, manipulación, visualización, algoritmos ML y redes neuronales: realice este curso posterior al aprendizaje automático)
Programación de Python (Aprenda Python, Python para Data Science y Machine Learning Bootcamp – cubre análisis de datos, parte de visualización, algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo: realice este curso posterior al aprendizaje automático)
Estadísticas y probabilidades (Estadísticas y probabilidad | Academia Khan, Brandon Foltz: Canal de YouTube)
Álgebra Lineal (La Matriz de Codificación de Philip N. Klein, https://www.analyticsvidhya.com/ …)
Aprendizaje automático (Aprendizaje automático | Coursera – Andrew Ng, Aprendizaje automático | Coursera: curso de especialización)
Competiciones / Desafíos (Su hogar para Data Science, Dashboard | HackerRank)

Ir a través de estos cursos en el mismo orden que se indica anteriormente. Puedes comenzar con R o Python.

Añadiré algunos cursos más útiles y también libros para las seis categorías.

Manish Kumar

Te sugiero que puedas asistir a los cursos en línea de certificación de Data Science en Edureka y obtener experiencia práctica en el proyecto de Data Science en tiempo real.

Edureka ofrece capacitación en línea para instructores y líderes en vivo en Data Science. Estas son sesiones de clases virtuales en vivo con un profesional de la industria con la mejor experiencia. También contamos con un servicio de atención al cliente 24 x 7 para ayudarlo con todas las consultas / problemas que enfrenta durante su aprendizaje.

Beneficios del curso en línea de Edureka :

Cursos online en vivo, clases interactivas con atención individual.
Apoya a los ninjas a tus ordenes
¡Cursos en línea con casos de estudio relevantes para la industria, cada vez, cada vez!
Certificación reconocida por la industria
Acceso de por vida al material de referencia.
Saluda a tu exclusivo administrador de aprendizaje.
Aprendizaje entre pares redefinido!

Tan pronto como se inscriba en el curso, tendrá acceso instantáneo al contenido del curso, incluido un conjunto de grabaciones de clase por lotes previas junto con asistencia en vivo 1: 1 a pedido las 24 horas, los 7 días de la semana.

Aquí está el currículo del curso de ciencia de datos:

Introducción a la ciencia de datos
Obtenga una introducción a Data Science en este módulo y vea cómo Data Science ayuda a analizar datos grandes y no estructurados con diferentes herramientas.
Inferencia estadística
En este módulo, aprenderá sobre diferentes técnicas estadísticas y terminologías utilizadas en el análisis de datos.
Extracción de datos, disputas y exploración
Discuta las diferentes fuentes disponibles para extraer datos, organizar los datos en forma estructurada, analizar los datos y representar los datos en un formato gráfico.
Introducción al Aprendizaje Automático
Obtenga una introducción a Machine Learning como parte de este módulo. Usted discutirá las diversas categorías de Aprendizaje Automático e implementará Algoritmos de Aprendizaje Supervisado.
Tecnicas de clasificacion
En este módulo, debe aprender las Técnicas de aprendizaje supervisadas y la implementación de varias técnicas, como los árboles de decisión, el clasificador aleatorio de bosques, etc.
Aprendizaje sin supervisión
Obtenga información sobre el aprendizaje no supervisado y los diversos tipos de agrupación en clústeres que se pueden utilizar para analizar los datos.
Motores Recomendadores
En este módulo, debe conocer las reglas de asociación y los diferentes tipos de motores de recomendación.
Extracción de textos
Discuta las Técnicas de aprendizaje automático no supervisadas y la implementación de diferentes algoritmos, por ejemplo, TF-IDF y Cosine Similarity en este módulo.
Series de tiempo
En este módulo, debe obtener información sobre los datos de la serie temporal, los diferentes componentes de los datos de la serie temporal, el modelado de series temporales – los modelos de suavizado exponencial y el modelo ARIMA para el pronóstico de series temporales.
Aprendizaje profundo
Conozca los conceptos de aprendizaje reforzado y aprendizaje profundo en este módulo. Estos conceptos se explican con la ayuda de casos de uso. Podrá analizar la Red neuronal artificial, los componentes básicos de las Redes neuronales artificiales y algunas terminologías de la Red neuronal artificial.

A continuación se muestra el video de Data Science para más referencia:

¡¡Feliz aprendizaje!!

Abdul Samad

Como hay muchas maneras de aprender acerca de Data Science, siempre sugiero aprender de los recursos en línea. La ciencia de datos es la combinación de estas tres habilidades: estadísticas / habilidades matemáticas. Habilidades de codificación. Los cursos en línea pueden cubrir comandos de programación comunes, cómo operar con vectores y cuándo usar funciones avanzadas como la clasificación. Aquí preseleccioné algunos de los mejores cursos en línea de Data Science

# 2. Bootcamp de ciencia de datos y aprendizaje automático con R

Le enseñaremos cómo programar con R, cómo crear sorprendentes visualizaciones de datos y cómo usar Machine Learning con R! A continuación, algunos de los temas que aprenderemos: