Así que esta es la primera vez que respondo una pregunta en Quora, así que, por favor, sea fácil.
Además, creo que es obligatorio decir gracias por el A2A? No estoy seguro de cómo me siento con esto …
Así que me gradué de un curso de licenciatura en matemáticas puras el año pasado y he estado estudiando análisis predictivo a lo largo de este año mientras completaba una maestría en análisis de negocios.
La buena noticia es que estará familiarizado con todo el lenguaje matemático y la notación que puede captar a un aspirante a modelador predictivo de un fondo no matemático.
No estoy seguro de cómo es su conocimiento actual de las estadísticas, pero antes de comenzar mis estudiosos apenas sabía cómo calcular la varianza de un conjunto de muestras (lo desconcertante lo sé).
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Tener una base sólida de estadísticas es lo más importante en el modelado predictivo.
Cualquiera puede poner unos cuantos números en R y obtener predicciones, pero se necesita cierto nivel de comprensión para interpretar esos números y poder entender si sus resultados se están sumando o no.
Suponiendo que tenga un nivel de conocimiento estadístico similar al que tenía hace un año, recomendaría comenzar su aprendizaje con Introducción al aprendizaje estadístico, con aplicaciones en R | Gareth James | Springer, complementando esto con muchas búsquedas de google y wiki para desarrollar una comprensión más profunda donde la necesita.
Otro libro que recomendaría sería el Análisis econométrico (7ª edición): 9780131395381: Economics Books @ Amazon.com, pero esto puede ser bastante teórico y su tiempo se puede gastar mejor haciendo otra cosa.
También quiero mencionar la minería de datos, la inferencia y la predicción. 2ª edición. pero este libro probablemente saldrá un poco más profundo en tu viaje.
Aprender a codificar es una necesidad (si aún no lo has hecho). En mi opinión, R y Python son los lenguajes más útiles para el modelado predictivo, especialmente para alguien que es (potencialmente) nuevo en programación. SQL también es algo que es bastante útil y complementario al conjunto de habilidades que desarrollará, pero tal vez no sea tan útil en el marco de tiempo inmediato. Hay excelentes tutoriales introductorios para R en Learn R con R tutoriales y desafíos de codificación | DataCamp y Python en Learn to code, ¡los cuales son gratis!
Espero que esto haya sido útil para darle un comienzo.
Buena suerte 🙂