¿Cuáles son los mejores recursos en línea para aprender sobre ciencia de datos?

En lugar de repetir todo lo que alguien más ha recopilado, lo remitiré a la mejor lista de recursos, los Open-Source Data Science Masters. No contiene todos los recursos en Internet, pero apostaría a que todos los mejores están ahí.

Para ahorrarle un clic, aquí están todas las categorías de recursos en el OSDSM:

  • Empieza aqui
  • Matemáticas – estadística y álgebra lineal
  • Computación: conocimiento técnico que incluye bases de datos, algoritmos, aprendizaje automático, etc.
  • Análisis de datos – cómo obtener una visión de los datos
  • Comunicación y diseño de datos: teoría de la creación de excelentes visualizaciones de datos, así como guías prácticas para D3, etc.
  • Python – habilidades de programación, así como recursos dedicados a paquetes específicos
  • La ciencia de datos como profesión: tomar sus habilidades y aplicarlas realmente
  • Proyecto Capstone: problemas de la “vida real” que debe abordar para perfeccionar (o mostrar) sus habilidades de ciencia de datos.

Obviamente, debería buscar cualquiera de estos que sean interesantes para usted, pero si está aprendiendo con la intención de trabajar algún día como científico de datos, le recomiendo que realice al menos un “proyecto final”. Resolver un problema real y crear algún tipo de entregable es la mejor manera de comprender (y superar) sus deficiencias. También puede servir como una gran pieza de cartera al solicitar puestos de trabajo. Este es un gran ejemplo de un proyecto de este tipo, hecho por un estudiante de bootcamp de ciencia de datos hace unos años.

Si está buscando un curso pagado de Data Science, recomiendo Springboard porque se enfoca en esta noción de un proyecto de Capstone. Está dirigido a personas con cierta experiencia en codificación, por lo que, dependiendo de su punto de partida, es posible que desee abordar algunos de los OSDSM primero.

Puedes tener acceso a muchos tutoriales en línea. Vaya a YouTube y busque por palabras clave como python, scikit learn, pandas, machine learning y otros. Encontraras toneladas de eso

Seguro que también puedes seguir un enfoque más estructurado inscribiéndote en los cursos de edX, Coursera, Udacity y Khan Academy. Tienen cursos de introducción a intermedio en ciencias de datos / aprendizaje automático.

Lo que más me gusta es leer el blog en Kaggle / DrivenData y similares, que tienen personas que comparten sus scripts sobre cómo abordar un problema. Eso es lo mejor para aprender el proceso de pensamiento y las herramientas para usar.

Artículos de ciencia de datos | GyanIO

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http: // Descubrir contenido recomendado por expertos | GyanIO le muestra el contenido recomendado por expertos para la experiencia de datos. Artículos, videos, presentaciones, cursos, carreras y más. La lista de recursos se actualiza diariamente.

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