Quiero empezar a aprender Data Science. Tengo una formación en informática. ¿Qué más debo aprender antes de comenzar a aprender Data Science?

Answer 1

Para todos los estudiantes y profesionales que quieren seguir una carrera como científico de datos, ya que es una de las carreras profesionales más lucrativas y de mayor crecimiento. Data Scientist tiene programación en R, análisis predictivo y aprendizaje automático como algunos de los temas principales

Con la aparición de teléfonos inteligentes, los fabricantes de aplicaciones basadas en Android se vieron impulsados ​​a un nivel completamente nuevo. Todos los días se lanzan nuevas empresas con Android y las aplicaciones web son la tecnología principal y la fuerza motriz.

Aquí hay algunas tendencias de empleo en estos sectores.

edWisor.com es una de esas plataformas que proporciona una formación completa en vivo de Data Scientist . Estas sesiones de capacitación en vivo son proporcionadas por profesionales que trabajan actualmente en la industria en este puesto de trabajo . Este es un programa de 10-12 semanas con 3-4 horas de entrenamiento en vivo los fines de semana. La capacitación en vivo se proporciona con un enfoque práctico basado en una tarea semanal y un proyecto de la industria . Estas tareas y proyectos son evaluados por el profesional / mentor y se evalúan según su habilidad como científico de datos .

edWisor.com, una vez finalizado el curso, envía los currículos junto con sus proyectos a las empresas relevantes para que los contraten como pasantes, así como también a tiempo completo. edWisor tiene más de 100 socios contratantes que buscan contratar candidatos capacitados por edWisor.com

Gracias

Answer 2

Durante el año pasado, el interés en la ciencia de datos se ha incrementado. Generalmente se requiere una formación académica muy sólida para desarrollar la profundidad del conocimiento necesario para ser un científico de datos. Sus campos de estudio más comunes son Matemáticas y Estadística, seguidas de Ciencias de la Computación e Ingeniería. Se prefiere tener un conocimiento profundo de las herramientas analíticas de SAS y / o R; sin embargo, para la ciencia de datos, generalmente se prefiere R.

¿Ciencia de los datos?

Un científico de datos debe permitir que la empresa tome decisiones armándolas con información cuantificada. Además del conocimiento técnico, la visión empresarial, la comunicación y una perspectiva inquisitiva serán útiles.

La siguiente pregunta es: “¿Qué puedo hacer para convertirme en uno?” Hay muchos recursos en la web, y la inversión en capacitación en Data Science sería una opción ideal.

Answer 3

Si eres graduado en Ciencias de la Computación, entrar en la Ciencia de Datos es fácil para ti. La ciencia de datos no necesita una habilidad particular para ser poseída por el aprendiz, pero un conocimiento básico de las matemáticas será bueno para usted. No hay otro requisito previo para aprender este curso.

Si realmente desea ingresar al dominio de la ciencia de datos, debe inscribirse en un curso de capacitación en ciencia de datos para adquirir las habilidades de ciencia de datos necesarias. Institutos como Intellipaat lo ayudarán a lograr este esfuerzo, ya que el lema principal de este instituto es producir profesionales calificados. Data Science es uno de los cursos más destacados que ofrece Intellipaat y su inscripción en este curso lo ayudará a convertirse en un científico certificado de datos de Cloudera.

Mire el video de la ciencia de datos de Intellipaat:

Answer 4

La ciencia de la información no es un campo bien definido, es una combinación de prácticas tomadas de varios campos científicos de la “vieja escuela” (informática, estadística, física, biología).

En términos de formación matemática, sugiero familiarizarse con:

• Álgebra lineal (nivel de pregrado) ayudará.
• Probabilidad y (debe conocer conceptos como inferencia bayesiana, modelos de Markov, pruebas de hipótesis, etc.)
• Algo sobre la optimización convexa debería ser bueno.

Para un fondo de CS, creo que los posibles puntos de entrada son:

• Aprendizaje automático (curso de nivel de CS)
• Redes neuronales (enfocadas en imágenes)
• Cálculos distribuidos para big data (mapa reducir, …)

solo mi 2cent