Hay cientos de artículos, blogs y tutoriales repartidos por Internet que te hacen sentir que estás aprendiendo una habilidad en particular, mientras que estás conociendo algunas palabras clave. Pero “solo navegando” no funcionará. Tienes que implementar y jugar con las herramientas.
Mi idea de aprender un tema tan vasto como el análisis de datos es mirarlo desde tres perspectivas. Hay que seguir aprendiendo tres aspectos.
- Teoría: matemáticas, estadística, aprendizaje automático, reconocimiento de patrones, etc.
- Herramientas: R, Python, Hadoop, Spark, etc.
- Técnicas: los aprendes resolviendo problemas, implementando trabajos de investigación, jugando en Kaggle, etc.
Usted elige un flujo: ya sea para los conceptos matemáticos de la ciencia de datos, o más big data orientada a la programación de alto nivel. Hay un montón de recursos disponibles en internet. Recuerde, una vez más, solo navegar en los blogs y leer artículos no funcionará. Puede encontrar fácilmente (1) cursos en video, (2) libros, (3) artículos, (4) foros públicos y, por supuesto, (5) documentación. Son los recursos que debes comenzar a encontrar.
Advertencia: hay muchos sitios web y portales (en su mayoría, de la India) que ofrecen videos tutoriales. Seguirían hablando sobre una tecnología en particular durante 2 horas sin ofrecer ningún conocimiento nuevo y, al final, publicitarían su instituto.
- ¿Cuáles son algunos conceptos o habilidades que faltan o que no están adecuadamente cubiertos en el Analizador de Datos de Udacity en Nanodegree?
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Aquí hay algunos recursos para empezar.
1. Curso de Andrew Ng sobre Aprendizaje Automático.
https://www.coursera.org/learn/m…
2. Plataforma Hadoop y marco de aplicación https://www.coursera.org/learn/h…
3. Análisis de datos e inferencia estadística.
https://www.coursera.org/course/…
4. El blog de Amazon CTO: All Things Distributed
5. Grupo de Facebook dedicado: Iniciar sesión en Facebook | Facebook