¿Cómo estudiar uno mismo para convertirse en un científico de datos en 2 meses? ¿Hay una guía paso a paso para seguir junto con recursos en línea gratuitos para estudiar?

Answer 1

Data Science se trata de hacer que los datos nos hablen. Es un término general que abarca múltiples dominios, tales como:

• Análisis estadístico
• Aprendizaje automático
• Aprendizaje profundo
• Visualización de datos

y mucho más…

Entiendo que usted es un principiante y desea incursionar en el campo de la ciencia de datos, entonces esto es lo que puede hacer:

• Comience por aprender los conceptos básicos de la minería de datos, es decir, el proceso kkd, el agrupamiento, la detección de anomalías, la clasificación, etc.
• Una vez que esté de acuerdo con los conceptos teóricos, puede elegir una herramienta como R o Python y aplicar sus habilidades de minería de datos.

Este es un video que le ayuda a aprender los conceptos básicos de la minería de datos, después de lo cual también tiene un estudio de caso utilizando R->

Minería de datos utilizando R | Tutorial de minería de datos para principiantes | R Tutorial para principiantes | Edureka

• Si desea explorar los datos utilizando la programación de R, hay varios paquetes para su ayuda:
• Usando DPLYR , puede manipular los datos y encontrar patrones interesantes en los datos.
• Usando GGPLOT2, puedes hacer gráficas estéticas.

Este es un video que cubre de manera integral todas las facetas del paquete “GGPLOT2” ->

ggplot2 Tutorial | ggplot2 En R Tutorial | Visualización de datos en R | R entrenamiento | Edureka

• Cuando esté de acuerdo con los conceptos de minería de datos y visualización de datos, finalmente puede seguir adelante y comenzar a implementar conceptos de aprendizaje automático, como regresión lineal, árbol de decisiones, etc.

Este es un video, que cubre algunos de los subdominios de “Data Science” seguido de estudios de casos en Machine Learning->

Ciencia de datos con R | Tutorial de ciencia de datos para principiantes | Introducción a la ciencia de datos | Edureka

Si tiene alguna duda relacionada con Data Science, no dude en comentar.

Answer 2

Esto va a ser una perorata, pero realmente necesito decirlo.

Entonces, esto es a lo que hemos llegado ahora!

Primero, fue “¿Cómo estudio para convertirme en un rojo en TopCoder en 3 meses”, “Cómo aprendo en 2/3 meses”, etc., etc.

Ahora, es “¡¿Cómo estudio yo mismo para convertirme en un científico de datos en 2 meses?”.

De todos modos, ¿es posible convertirse en un científico de datos de 2 meses? ¡Sí! Es. http://insightdatascience.com/ lo ha estado haciendo durante los últimos años. Pero, los candidatos que formaban parte de este programa ya tenían los conocimientos teóricos. Todo lo que necesitaban era la guía para usarlo de una manera diferente.

Entonces, ¿puedes estudiar por tu cuenta para convertirte en un científico de datos en 3 meses? La respuesta está en las siguientes preguntas:
1. ¿Sabes cómo manipular grandes cantidades de datos?
2. ¿Sabes cómo visualizar datos?
3. ¿Conoces estadísticas avanzadas y cómo usarlas en grandes conjuntos de datos?
4. ¿Sabe cómo comunicar sus resultados a una audiencia no técnica?

Todas estas preguntas no son relevantes solo para la ciencia de datos. Son relevantes para cualquier campo que trate con gran cantidad de datos y le dé sentido. Se hizo mucho antes de que la “ciencia de datos” se convirtiera en un término. Solo en ese momento, se llamó análisis estadístico y no se pagó tanto.

Por lo tanto, si puede responder sí a todas las preguntas formuladas anteriormente, sí, puede enseñarse a sí mismo a ser un científico de datos. Simplemente vaya a Coursera, elija cualquier curso que enseñe cómo hacer las cosas anteriores a través de R / Python y estará listo.

Sin embargo, si no puede contestar sí a cualquiera de las preguntas, entonces se encontrará con un largo recorrido. Tal vez pueda comenzar con un subtema muy pequeño en algún subcampo, pero convertirse en un científico de datos en 2 o incluso 6 meses parece un sueño lejano.

Answer 3

El info-gráfico adjunto es una guía tan buena como cualquier otra. Y puedes leerlo y seguirlo para cumplir tu objetivo de convertirte en un Data Scientist capaz. Obviamente, esto es solo un resumen de lo que necesitarás. Se le pedirá que mire / pregunte por más ayuda.

Lo que no veo que ocurra es que puedas hacerlo todo en 2 o 3 meses.
Obviamente, si tiene una sólida formación en la que ya posee gran parte del conjunto de habilidades esenciales, esa sería una historia completamente diferente.

Para ser un Data Scientist capaz, debe poseer no solo las habilidades técnicas sino también una buena comprensión de dónde y cómo aplicarlas. Y eso vendrá solo después de adquirir algo de experiencia mientras trabaja con conjuntos de datos variados y aplica las herramientas / habilidades.
Dicho esto, poder adquirir las habilidades básicas en 2-3 meses es muy posible. Pero al final, llamarte a ti mismo un científico de datos sería un poco exagerado; un aprendiz de datos, tal vez sí.

Answer 4

Desde mi conocimiento, buscando una carrera en la ciencia de datos hace unos años. Puedo decirle que no hay forma de que alguien pueda hacer que eso suceda en 2 meses a menos que sea un genio que nunca duerma o ya tiene una sólida formación de al menos un título universitario y un máster en cualquier forma de codificación, big data, científico , etc. Si no necesita obtenerlo … podría llevarle años y miles de dólares pagar la matrícula escolar. El mercado de Data Science es feroz y competitivo con personas bien educadas en esos puestos. Las mejores personas obtienen el mejor tipo de mercado de pago debido a su habilidad de pago. Creo que valdría la pena desafiarlo para que lo intentes si te apasiona. Lo habría hecho, pero mirar la mayor parte del día a una computadora hace que mis ojos se vean borrosos. ¡Buena suerte! Tenntalk.org

Answer 5

Usted no puede Incluso un matemático de nivel de doctorado necesita más tiempo que eso para aprender los matices de los algoritmos de aprendizaje automático, cómo funcionan las empresas en ese sector y cuáles son los posibles escollos en los datos típicos de esa industria. Los científicos de datos son estadísticos a nivel de posgrado, y se requieren títulos de posgrado para prácticamente todas las posiciones en los EE. UU., Con conocimientos adicionales en informática, escritura, comunicación y el sector industrial (biotecnología, software, …) en el que trabajan. No querría que un cirujano lo operara con 2 meses de capacitación médica. Nadie quiere un hackeo sin casi ninguna calificación o conocimiento que asesore en negocios multimillonarios.

Answer 6

Un vistazo rápido a algunos de los trabajos en Trabajos de Data Scientist en Empresas principales le dirá cómo el significado del término Data Scientist varía según las empresas. Pero esencialmente, algunos de los aspectos siguen siendo los mismos. Por ejemplo, necesita conocer los conceptos básicos de estadística y probabilidad, al menos una herramienta estadística, conceptos básicos de bases de datos y las técnicas. Aquí hay una lista de temas: Cómo convertirse en un científico de datos con enlaces a recursos gratuitos sobre dónde estudiar esos temas.

Answer 7

Puedes aprender y educarte en ciencia de datos, pero será inútil que no entiendas el conocimiento del dominio de negocios. Por lo tanto, es importante pensar en términos de cómo se puede resolver un problema utilizando la ciencia de los datos o cómo se puede encontrar alguna información dentro de una gran cantidad de datos.

Hay razones por las que amo la ciencia de datos y la aprendí incluso si no es necesaria para mi trabajo. Data Science es realmente el trabajo sexista que ofrece una cosa u otra a muchas empresas y graduados de ingeniería.

Answer 8

Uno no puede obtener el conocimiento según los estándares de la industria para convertirse en un científico de datos de pleno derecho por su cuenta. Hay varios aspectos. Donde uno necesita mentoría y ayuda.

Una de esas plataformas para hacerte científico de datos en 2 meses aprox. Es

edwisor.com

Answer 9

Bien ! Puede inscribirse en los cursos de Big Data disponibles en línea. Suelen ser de 2-3 meses para la certificación. Personalmente, me gusta el curso que ofrece Simplilearn, ya que también da acceso a Cloud Lab. Dicho esto, en un plazo de 2-3 meses, solo podrás aprender Hadoop. Para profundizar en la tecnología de Big Data, como Apache Spark y Scala, necesitará un par de meses más.

Answer 10

Le gustaría iniciar Summer of Data Science (#SoDS) http://blog.sense.io/start-learn …