¿Qué es lo básico de aprender antes de comenzar un proyecto en ciencia de datos?

Answer 1

Los equipos de ciencia de datos tienen personas con diversos antecedentes como ingeniería química, física, economía, estadística, matemáticas, investigación de operaciones, informática, etc. Encontrará muchos científicos de datos con una licenciatura en estadística y aprendizaje automático, pero no es un requisito aprender ciencia de datos Sin embargo, familiarizarse con los conceptos básicos de Matemáticas y Estadísticas como Álgebra Lineal, Cálculo, Probabilidad, etc. es importante para aprender ciencia de datos.

1. La programación es una habilidad esencial para convertirse en un científico de datos, pero uno no necesita ser un programador para aprender ciencia de datos.
2. Tener familiaridad con los conceptos básicos de la programación orientada a objetos como C, C ++ o Java facilitará el proceso de aprendizaje de herramientas de programación de ciencia de datos como Python y R.
3. El conocimiento de conceptos básicos de sistemas distribuidos como MapReduce, Pig, Hive sería útil, pero nuevamente depende de en qué compañía trabajará. Muchas compañías han comenzado a utilizar Hadoop como servicio, por lo que los científicos de datos no necesitan tener un conocimiento profundo de Hadoop.

NO TE PIERDAS LA OPORTUNIDAD DE TRABAJAR CON LA MEJOR EMPRESA DE APRENDIZAJE DE MÁQUINAS EN LA INDIA QUE SE ENCUENTRA EN CHANDIGARH. es decir, Soluciones Webtunix.

Answer 2

Vas a comenzar un proyecto, por lo que te sugeriré que lo sigas por experiencia:

1. No solo aprendas a implementar algoritmos ML, sino que aprendes las Matemáticas. Debe tener un conocimiento concreto sobre el algoritmo que usará, lo que le ayudará a mejorar el rendimiento de su modelo.
2. En cuanto a las matemáticas de los algoritmos, asegúrese de conocer las técnicas de álgebra y optimización.
3. Elija su idioma DS: R o Python, preferiblemente para comenzar. Yo personalmente prefiero python. Mantén tus manos limpias en el idioma.
4. Elige tus proyectos sabiamente. Elija el dominio sabiamente. Ese proyecto debe ir en tu currículum y debes responder a las personas cuando te pregunten por qué eliges ese. Las empresas generalmente prefieren a aquellos que han hecho algunos proyectos en su dominio de trabajo, así que asegúrese de haber investigado lo suficiente.

¡¡Aclamaciones!!

Answer 3

Supuesto: El lector tiene algunas habilidades de programación.

Antes de comenzar el proyecto:

1. Matematicas basicas
2. Preprocesamiento de datos y manipulación

1. Aprender ingeniería de características

Algoritmos de aprendizaje automático

1. Regresión
2. Clasificación
3. Agrupamiento
4. Otros

Aprende a trazar gráficos y visualizar cosas

Comprender en qué caso, qué algoritmo ML está fallando y cuál es útil.

Si sabes esto, puedes comenzar tu proyecto con confianza! Por lo tanto, hacer muy buen ejercicio práctico en cada concepto.

Sugerencia : Elija R o Python para el proyecto. Porque si se queda atascado, tendrá una solución a su problema debido al gran apoyo de la comunidad.

Apéndice:

Algunos recursos útiles para empezar:

Datacamp, AnalyticsVidhya, competiciones para principiantes de Kaggle, curso Coursera standford, etc.

Answer 4

El lenguaje de programación como Python será bueno para proyectos de ciencia de datos. El conocimiento de la estructura de los datos es necesario junto con las estadísticas básicas. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo siempre le darán una ventaja en proyectos relacionados con la ciencia de datos.

Feliz codificacion !!