Depende de lo que buscas exactamente para aprender. Hay muchos tipos de datos y, por lo tanto, muchos tipos de modelos. Hay datos estructurados y no estructurados. Para el primero tienes cosas como el análisis de regresión o el modelado aleatorio de bosques. Para el segundo, tiene un filtro de colaboración (también conocido como análisis de clúster) o quizás esté interesado en el análisis de texto. Se podría usar una recomendación o un algoritmo de clasificación en cualquier caso dependiendo del tipo de datos exacto.
En primer lugar, hay cursos en línea. Los sitios como Coursera, Edx, Udemy, Udacity y Experfy (especializados en ciencia de datos) deben tener cursos sobre modelado / análisis de datos. Personalmente, he tomado muchos cursos a través de Coursera y he encontrado muchos de ellos muy buenos y atractivos. Si desea una introducción sólida a la ciencia de datos, la especialización en ciencia de datos de Johns Hopkins es muy buena (se aprende a través de R).
En segundo lugar, podría hacer bootcamps en línea (como Springboard), buscar un Master en análisis de datos en línea o contratar un tutor en línea para enseñarle detalles.
Tercero, puedes tratar de encontrar comunidades para practicar. Esto es probablemente más útil cuando ya tienes algunas habilidades. Lugares como Kaggle (Kaggle.com) organizan competiciones para varios modelos de datos. Otros lugares podrían KDNuggets, Data Science Central o FiveThirtyEight (clasificaría esto como periodismo de datos, para que pueda ver sus modelos pero realmente no puede contribuir). Si tiene preguntas de programación muy particulares, StackExchange y StackOverflow son excelentes recursos.
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Como puede ver, el modelado de datos es muy amplio, por lo que probablemente deba ser más específico sobre lo que está tratando de aprender exactamente. ¿Quieres chuletas técnicas? ¿Quieres entender los modelos presentados por otros? ¿Qué tipo de datos suele ver y cuáles son los buenos modelos para ese tipo de datos?