¿Cuáles son los mejores sitios para aprender Data Science?

Answer 1

Al igual que mucha gente piensa en ciencia de datos en términos de herramientas (R, Python, SQL, etc.), mucha gente piensa en aprender ciencia de datos en términos de recursos .

Sin embargo, lo más importante que hay que averiguar antes de aprender ciencia de datos es el proceso , no los recursos. Con el proceso correcto, puede conectar cualquier recurso, pero seguir aprendiendo.

Piénselo de esta manera: a las personas que contratan a los científicos de datos no les importa qué cursos han tomado, les importa lo que puedan hacer por su negocio. La clave es ubicarse en una posición en la que pueda contribuir de manera significativa.

Para llegar allí, debes hacer lo siguiente:

• Aprende a disfrutar analizando datos y encontrando ideas.
• Iniciar proyectos de construcción y una cartera.
• Presente sus conocimientos a los demás y aprenda a comunicarse.
• Trabaja con conjuntos de datos más grandes y supera tus límites

Este proceso implica la auto-motivación, encontrar lo que le interesa y trabajar en proyectos. Puedes leer más aquí o ver el proceso en acción en Dataquest, donde este es nuestro método de enseñanza.

La clave es descubrir un proceso que lo motive y lo lleve a sus objetivos de aprendizaje. Una excelente manera de hacer esto es:

1. Aprende lo suficiente de lo básico para comenzar a trabajar en proyectos.
2. Encuentra interesantes conjuntos de datos para analizar.
3. Comienza a analizar conjuntos de datos y muestra tus resultados a otros.
4. Sigue haciendo análisis más complejos.

En el camino, aprenderá naturalmente las habilidades que necesita (cuando las necesita para sus proyectos).

Vamos a desglosar esto por pasos:

Aprende lo suficiente de lo básico para comenzar a trabajar en proyectos.

Esto significa aprender algunas estadísticas básicas y programación. Algunos buenos recursos son:

• Codecademy – aprender los conceptos básicos de la programación.
• Khan Academy – aprende estadística y álgebra lineal.
• OpenIntro Stats – aprender estadísticas.
• Solicitud de datos: aprenda los conceptos de la ciencia de datos, incluido el análisis de datos, la programación, el trabajo con bases de datos y el aprendizaje automático.
• Automatice lo aburrido con Python: aprenda cómo usar Python de una manera práctica.

No dedique demasiado tiempo a aprender lo básico: concéntrese en aprender lo suficiente para comenzar a trabajar en proyectos.

Encuentra interesantes conjuntos de datos para analizar.

Puede encontrar conjuntos de datos interesantes para analizar en bastantes lugares:

• Cinco treinta y ocho
• mundo de datos
• Kaggle

Puedes encontrar más recursos aquí. La clave es asegurarse de que está interesado en los conjuntos de datos. Tienes que ser capaz de motivarte para construir varios proyectos.

Comienza a analizar conjuntos de datos y muestra tus resultados a otros.

Comience a analizar los conjuntos de datos utilizando herramientas como Jupyter Notebook y publique los resultados en un blog o Github. En Dataquest, le brindamos orientación estructurada mientras está construyendo estos proyectos. También puedes intentar replicar las publicaciones de blog de las personas desde los blogs aquí.

Trate de encontrar patrones interesantes y hacer visualizaciones convincentes. Luego podrá compartir sus resultados, tanto en persona como en línea, en comunidades como:

• Reunirse
• / r / datascience
• DataTau

Sigue haciendo análisis más complejos.

Asegúrate de seguir esforzándote para hacer un análisis más complejo. Esto puede aumentar el tamaño de los conjuntos de datos, aumentar el número de conjuntos de datos o utilizar técnicas más complejas.

Esto es fundamental, ya que garantiza que continúes ampliando tus límites y aprendiendo.

La línea de fondo

Si sigue el proceso anterior, podrá aprender ciencia de datos y tener una cartera de proyectos sólida. La clave es asegurarse de que está trabajando en las cosas que le interesan y que está obligado a hacerlo.

Buena suerte aprendiendo ciencia de datos!

Answer 2

Creo que hay muchos sitios buenos para comenzar a aprender ciencia de datos, pero su elección final de los mejores sitios para aprender ciencia de datos dependerá de su estilo de aprendizaje.

Reconozco esto y es por eso que hice una infografía que enumera los 8 pasos que debe seguir para aprender ciencia de datos, con referencias a recursos en línea que puede consultar para obtenerlos ( consulte la infografía para obtener recursos en línea y más información : Aprenda Ciencia de datos – Infografía).

Un breve resumen aquí:

Paso 1. Ser bueno en estadísticas, matemáticas y aprendizaje automático

Hay algunos sitios realmente sorprendentes que figuran en la infografía, como Khan Academy, OpenIntro, DataCamp: Learn R, Python & Data Science Online y Coursera | Cursos online de las mejores universidades. Únete gratis. Hay algunas diferencias entre todos estos sitios (y los que se enumeran en la infografía), pero realmente puedo recomendar OpenIntro y https://www.khanacademy.org/ .

Paso 2. Aprende a codificar.

Esta fue, para mí, la parte más frustrante. Hay muchos sitios por ahí que pueden enseñarte cómo codificar, pero casi todos ellos no me mantuvieron motivado. Como principiante, es muy desmotivador comprender los mensajes de error del código y aquí es donde los comentarios personalizados de DataCamp: Learn R, Python y Data Science Online realmente me ayudaron.

Paso 3. Entender las bases de datos.

Los mejores recursos para esto que puedo recomendar son: MongoDB University y DataStax.

Paso 4. Explora el flujo de trabajo de la ciencia de datos

Esto también es muy importante y la forma en que veo este paso es simplemente tener una idea de cómo puede usar las bibliotecas para su ventaja cuando está haciendo ciencia de datos. En este punto, recomiendo sitios que ofrecen tutoriales gratuitos o cursos abiertos. De esa manera, todavía eres un poco guiado pero también tienes suficiente libertad. En este punto, puede consultar cursos abiertos y tutoriales: Artículos y análisis de datos y cursos abiertos | DataCamp. Si ya está seguro, simplemente comience un pequeño proyecto en DrivenData o Your Home for Data Science (Kaggle).

Paso 5. Sube de nivel con grandes datos.

Principalmente estoy estudiando este paso haciendo el curso edX en Spark. Es una recomendación real. Como ventaja adicional, puedes mirar en la programación con Scala (¡lo cual también puedo recomendar!)

Paso 6. Crecer, conectar y aprender.

Básicamente, regresa a DrivenData o Your Home for Data Science (Kaggle) y se desafía a sí mismo. Si necesitó el tutorial paso a paso para superar los desafíos anteriores, pruebe uno por su cuenta y vea cómo le va. Además, reunirse con compañeros en Somos lo que hacemos | Los grupos de Meetup.

Paso 7. Sumérgete completamente.

Participe en un campo de entrenamiento (Galvanize | Learn Code, Analytics, Data Science | Startup Space o Metis), obtenga una pasantía o un trabajo. La inmersión que elija dependerá realmente de su nivel y de su nivel de experiencia en temas de ciencia de datos.

Paso 8. Participar con la comunidad.

Suscríbase a un boletín como Data Science Weekly Newsletter | DataScienceWeekly.org, únase a un grupo de Facebook, LinkedIn, Reddit y comience a interactuar. Haga una pregunta que también pueda ayudar a otros, responda a las preguntas de otros, comparta material relevante, … Además, no se olvide de seguir a las personas clave de la industria de la ciencia de datos, para escuchar un podcast, …

Lo que eventualmente le interesará depende mucho de su experiencia y de su estilo de aprendizaje. Si desea tener una visión general de algunos recursos más, no se olvide de consultar la publicación Learn Data Science – Infographic y Learn Data Science – Resources for Python & R.

Answer 3

No hay una respuesta para esto. Tendrá que tomar varios cursos porque ser un buen “Data Scientist” significa tener un buen dominio de las estadísticas, los fundamentos de la informática, la programación, las matemáticas (especialmente el álgebra lineal) y otros temas relacionados.

Además, algunos cursos en línea cubren ciertos temas mejor que otros, por lo que tomar la mayor cantidad posible asegura que su cobertura del material sea lo más completa posible.

Algunos de los buenos que he visto son:

1. Aprende la ciencia de datos interactivamente en línea. Comience de forma gratuita.
2. DataCamp: Learn R, Python & Data Science en línea
3. La especialización en ciencia de datos de la Universidad John’s Hopkins en Coursera: desconfíe de estos cursos, sin embargo. Si bien son populares, se basan en R, que no es el lenguaje más amigable para los principiantes. Estos cursos solo se recomiendan para personas con una sólida formación previa en otro idioma, que quieran aprender los métodos de R y RStudio en Data Science.
4. El curso de Aprendizaje automático de Andrew Ng en Coursera también es muy popular y se recomienda para obtener una comprensión matemática sólida de los fundamentos de este tema.
5. El plan de estudios de ciencia de datos de Microsoft no es malo (estoy trabajando en ello en este momento), aunque está sesgado hacia el uso de productos de Microsoft, especialmente Azure Machine Learning.
6. Los cursos de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático de Udacity son muy buenos. Su explicación de los árboles de decisión y los bosques aleatorios es probablemente la mejor que he visto en un curso en línea hasta la fecha.
7. También necesitarás conocer bien SQL, y hay muchos lugares para aprender eso. Uno de los cursos en el currículo de Microsoft Data Science cubre SQL, y hay algunos cursos de SQL en Codecademy.

Answer 4

Antes de comenzar a trabajar con datos y adentrarse en la carrera de la ciencia de datos y la gestión de datos, debe obtener información básica básica sobre cómo comenzar, cómo comenzar y desde dónde comenzar.

Antes de pasar al aspecto técnico de la ciencia de datos, debe reunir el conocimiento de datos, fuentes de datos, limpieza de datos, modelos, regresión y otros conceptos de estadística y matemáticas. Para aquellos que no han recibido su educación en tales disciplinas, puede que les resulte un poco difícil comenzar, pero si aspira a aprender las cosas, será fácil para usted ser amigable con la ciencia de la información.

Hay varias maneras a través de las cuales se puede aprender la gestión de grandes datos o la ciencia de datos. Los videos de YouTube son la fuente más grande y más barata para esto, pero pueden ser de ayuda solo para aquellos que ya conocen los conceptos básicos de la administración de datos y no necesitan ninguna certificación para eso. O la otra cosa que uno puede hacer es ir a la página de inicio, ingrese ” cursos de ciencia de datos ” en el cuadro de búsqueda para ver qué se ofrece actualmente. Usted recibiría varios éxitos en los cursos.

Pero por su conveniencia , menciono algunos sitios web donde puede obtener estos cursos. Algunos de estos son gratuitos y otros son de pago.

· Ibm

· Dataquest

· KDNuggets

· Udacia

· Udemy

· Dataquest

· Edx

· Coursera

· Grupos de LinkedIn

· Academia virtual de Microsoft

· MapaR

· Hadoop online tutorials.com

· Hortonworks

· DeZyre

· Coreservlets

También puede ir a cursos de Digital Vidya para el análisis de datos grandes y datos. Los cursos que ofrecen estos sitios cubren las técnicas exploratorias esenciales para resumir datos. Y se enfoca en los conceptos y herramientas detrás de los informes de análisis de datos modernos de una manera reproducible. Ir a través de todos estos mencionados una vez y obtendrá los cursos deseados.

¡Buena suerte!

Answer 5

Puedes contactarnos en Collabera TACT !!

Mucho se ha dicho sobre la ciencia de datos y su importancia en el mundo corporativo de hoy. En el mundo corporativo, casi todas las decisiones se toman sobre la base de un análisis cuidadoso y científico de los datos. Los datos se han generado en petabytes y Exabyte a diario. Los datos solo van a crecer, eso también a un ritmo extremadamente rápido. Entonces, una cosa es segura de que la Ciencia de datos no es una burbuja que estallará en algún momento, sino que va a ser mucho más avanzada y más rápida en los próximos días. En este artículo, descubrirá qué son estos “datos” y qué es la “ciencia de los datos” y qué significa para usted.

La ciencia de datos se puede definir como una combinación de varios métodos, procesos y sistemas científicos para extraer información de los grandes conjuntos de datos (que de otro modo están ocultos). Desde el auge de Internet, ha habido un aumento constante en el aumento de datos, y la introducción de plataformas de redes sociales como Facebook, Twitter, Instagram, etc., junto con los teléfonos inteligentes avanzados, ha contribuido enormemente a la generación de datos. . Cualquiera sea la forma en que una persona hace uso de la plataforma de redes sociales, comparte una publicación, publica un comentario, como un anuncio, e incluso una simple búsqueda se registra y agrega a la enorme cantidad de datos.

Todo está en línea hoy. De la lista de amigos de la gente, el comportamiento de compra, las imágenes, lo que les gusta y lo que no les gusta, su opinión sobre una cosa o tema en particular, etc. Todos estos detalles (datos) sobre las personas pueden analizarse científicamente y usarse para crear un mejor entorno en línea. Desde sugerir los libros, películas y videos que les gusten, o sugerir un artículo que les interese comprar.

Un ejemplo incluiría, Netflix, utiliza los datos de millones de usuarios con respecto a las películas y los programas que han visto, los actores que les gustan y el tipo de películas que les gustan. Después de ejecutar un algoritmo avanzado (parte de la ciencia de datos) en estos datos, vienen con la lista de películas o programas que a una persona le interesará más ver y comienzan a “sugerirles” estas películas.

Es posible que ya hayas notado lo mismo en YouTube, cuando ves pocos videos en YouTube; automáticamente comienza a sugerirle más videos según lo que haya visto. Esto puede parecer muy simple, pero hay algoritmos complejos ejecutándose en segundo plano que lo hacen posible.

Los datos pueden haber recorrido un largo camino, pero la verdad es que apenas ha comenzado. Existe un enorme potencial en el campo de la ciencia de datos y campos relacionados como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Answer 6

IT Skills Data Science Training se ha estructurado para aquellos que desean desarrollar el conocimiento avanzado y las habilidades necesarias para trabajar como científico de datos. Obtenga su certificación de ciencia de datos y haga que se destaque, ya sea que esté buscando cambiar de trabajo, obtener una promoción o mejorar sus habilidades actuales.

La capacitación en certificación de Data Science ha sido diseñada para prepararte para un trabajo en el espacio de análisis. El curso de certificación en ciencia de datos lo convertirá en un experto en comprender el problema, diseñar el análisis y aplicar técnicas de modelado predictivo utilizando R para obtener información empresarial a partir de datos. R es el lenguaje de programación más utilizado en la actualidad en el espacio de análisis y ciencia de datos.

La ciencia de datos es la combinación de estadísticas, matemáticas, programación, resolución de problemas, captura de datos de manera creativa, la capacidad de ver las cosas de manera diferente y la actividad de limpieza, preparación y alineación de los datos.

En el programa de certificación de ciencia de datos, obtendrá habilidades en administración de datos grandes, análisis avanzado, aprendizaje automático y visualización de datos, junto con las habilidades de comunicación esenciales que necesitan los científicos de datos de hoy.

¿Quién debería ir para el curso de certificación de ciencia de datos?

• Profesional de gestión de datos
• Arquitectos y desarrolladores que quieran convertirse en expertos en Analytics.
• Analistas de datos que lideran un equipo de analistas.
• Profesionales de TI que buscan un cambio de carrera en el campo de la analítica.
• Profesionales o estudiantes que quieran convertirse en científicos de datos.
• Profesionales que trabajan en el campo del análisis de datos y negocios.
• Profesionales de Hadoop que quieran aprender técnicas de R y ML.
• Cualquiera que esté buscando una carrera en Big Data

Prerrequisitos para aprender Data Science ?????????

Para más detalles
Llámenos al + 91–9108460133
http://www.it-skillstraining.com

Answer 7

No creo que haya un “mejor lugar” para aprender ciencia de datos.

Para empezar, la ciencia de datos es un vasto campo intelectual que abarca múltiples áreas: desde la recopilación de datos hasta la visualización de datos.

Además, aprender de una sola fuente conducirá a un conocimiento incompleto y frágil.

Ahora, si está comenzando y desea un recorrido rápido por los diferentes subcampos que constituyen la ciencia de datos, puede echar un vistazo a Dataquest [1]. La mayoría de los cursos están en Python [2] y no son gratuitos, pero vale la pena la inversión. Otra buena opción es DataCamp [3] para aquellos que están familiarizados con R [4].

Es un buen lugar para empezar. Una vez que se sienta cómodo con lo básico, sugeriría encontrar un proyecto y trabajar en él. Github [5] es un buen lugar para inspirarse.

La mejor de las suertes.

Asegúrate de seguirme para obtener más respuestas: http://quora.com/profile/Yassine …

Notas al pie

[1] Aprende ciencia de datos interactivamente en línea. Comience de forma gratuita.

[2] Bienvenido a Python.org

[3] DataCamp: Learn R, Python & Data Science en línea

[4] R (lenguaje de programación) – Wikipedia

[5] Construir mejor software, juntos

Answer 8

Data Science es una de las pistas profesionales más buscadas en este momento. Hay una razón por la que existe la exageración sobre la ciencia de datos. El enfoque fundamental de la ciencia de datos es que ayuda al ser humano a tomar mejores decisiones, decisiones más rápidas. Y no es que esto sea un requisito de solo un puñado de industrias de un segmento en particular. Esto es cierto en todas las industrias, incluso cuando las decisiones se automatizan, por ejemplo, en compras en línea, ventas al por menor, etc.

Hay un rápido crecimiento en el campo de la ciencia de datos. Su importancia es directamente proporcional al nivel récord de aumento en la materia prima, es decir, datos estructurados y no estructurados. Hay una serie de otros factores que están agregando importancia a este campo. La cantidad de sensores que acumulan información como internet, teléfonos, etc., junto con técnicas avanzadas y sofisticadas de aprendizaje automático que ayudan a brindar una mejor comprensión con la ayuda de mejores algoritmos de extracción. Todas estas fuerzas están trabajando en una dirección, la dirección para asegurar que las habilidades de usar los datos disponibles para extraer información útil para que las empresas tengan un mejor impacto en la toma de decisiones, lo que a su vez afectará los ingresos de la empresa está aquí para quedarse. Reconociendo esto, la mayoría de los MBA también han introducido Data Science en su plan de estudios de MBA.

¿Qué habilidades aprende uno para convertirse en un científico de datos eficaz?

Los bits grandes de datos no estructurados no son fáciles de interpretar, uno necesita un conjunto de habilidades único, uno necesita desarrollar habilidades auxiliares útiles, algunos atributos técnicos que se requieren para aplicar son la línea superior. Uno necesita crear un equilibrio perfecto de varias habilidades. Modelado predictivo, análisis, habilidades de organización y, sobre todo, habilidades de comunicación.

Además de lo anterior, para poder conseguir un trabajo lucrativo en la organización de su elección, debe desarrollar excelentes y valiosas habilidades de codificación. La eficiencia en el sistema de análisis estadístico, el lenguaje de programación R, el lenguaje de programación Python, etc., ayuda aún más a sus habilidades como científico o analista de datos. Le ayuda a pensar lógicamente en términos de algoritmos, lo que a su vez le permite administrar mejor los datos irrelevantes.

Otro conjunto adicional de habilidades que son esenciales para tener en el ámbito académico y a través de la experiencia son la comprensión contextual de cualquier situación dada, las habilidades en probabilidad y las estadísticas.

Y finalmente, la más importante de todas las habilidades es la capacidad de comunicar, explicar, en el método y el lenguaje de la audiencia, sus hallazgos. Así que las habilidades de narración y presentación se vuelven imperativas.

¿Por qué Data Science Prodegree en Imarticus Learning?

Para comenzar, el Data Science Prodegree en Imarticus está diseñado en asociación con Genpact como socio de conocimiento. Básicamente cubre todos los conceptos fundamentales y ofrece un aprendizaje práctico de herramientas analíticas líderes como SAS, R, Python, Tableau, etc., y el aprendizaje se integra con estudios de casos y proyectos relevantes de la industria, lo cual es esencial para obtener un problema en profundidad. Capacidad de resolución.

El curso se divide en cuatro semestres y se enfoca en asegurar que el candidato no solo obtenga el conocimiento teórico de las herramientas, sino que también aprenda las mejores prácticas de la industria y las perspectivas de negocios a través de la interacción en vivo con los gurús del mundo corporativo a través de conferencias invitadas y la presentación regular de proyectos. . Para garantizar la máxima eficacia de aprendizaje, el curso abarca más de 200 horas y se imparte en dos modos, en línea y en el aula.

El curso también ofrece asistencia para la preparación profesional, en Imarticus, los servicios de asistencia profesional le brindan servicios personalizados de mentores específicos de la industria, asistencia en talleres de creación de currículums y entrevistas individuales.

El Data Science Prodegree es un curso repleto de energía respaldado por Genpact, que cuenta con una cobertura integral asistida por el aprendizaje basado en proyectos, con la entrega de programas efectiva y eficiente junto con asistencia profesional. Por lo tanto, prepárese para aplicar con confianza sus habilidades recién aprendidas y sobresalir en su rol dado desde el primer día, lo que lo convierte en un codiciado tomador de decisiones basado en datos.

Answer 9

Esta respuesta es para principiantes. Así es como estudio actualmente el aprendizaje automático, la PNL y la minería de datos.
Aprender

• Pitón
• R
• Procesamiento natural del lenguaje
• Aprendizaje automático

• k-medios
• Máquinas de vectores de soporte (SVM)
• k-vecinos más cercanos (kNN)
• Bayes ingenuos.
• Racimo

Estos son algoritmos muy útiles utilizados en la minería de datos.

Herramienta-Ki t

• Scikit-aprender
• NLTK
• Weka
• SAS

Análisis de los datos

• El Proyecto R de Informática Estadística
• Pandas – bibliotecas de Python
• Lengua julia
• IPython y jupiter

Recursos en línea

• Ciencia de datos CS109
• Pensamiento estadístico para la ciencia de datos y análisis
• Introducción a Big Data con Apache Spark
• Fundamentos de la ciencia de datos y el aprendizaje automático
• Excel para el análisis y visualización de datos
• Cursos de ciencia de datos: tutoriales de análisis de R & Python | Campamento de datos
• Aprendizaje automático
• Recursos de Ciencias de Datos Curados por la Comunidad (2018)

Aprendizaje profundo

Cursos de aprendizaje profundo Cursos de aprendizaje profundo

Hadoop y Chispa

• Página en coursera.org

• Introducción a Big Data
• Introducción a Big Data Analytics
• Aprendizaje automático con Big Data
• Plataforma Hadoop y marco de aplicaciones
• Big Data – Proyecto Capstone

Analista de HDP: Data Science – Hortonworks

Analista de HDP: Apache HBase Essentials – Hortonworks

Tutoriales de Hadoop de Hortonworks: estos tutoriales están diseñados para facilitar su desarrollo con Hadoop.

Corríjame si me equivoco. Esta es la jerarquía que estoy siguiendo actualmente.
Una cosa que entiendo, el aprendizaje automático es un tema muy importante en Data Analyst Big Data y Data Mining.

Todo lo mejor 🙂

Answer 10

appliedaicourse.com es un curso en línea que consta de más de 140 horas de contenido que abarca

Pitón,

Probabilidades y estadísticas,

Álgebra lineal,

Visualización de datos, más de 25 técnicas de Aprendizaje automático, las más importantes técnicas de Aprendizaje profundo y más de 10 estudios de casos reales resueltos de forma completa en empresas como Amazon, Facebook, Quora, Uber, Netflix, etc.

Este curso está dirigido a estudiantes y profesionales que trabajan y desean realizar carreras en AI / ML. Ayuda a los participantes del curso a crear una cartera si hay más de 5 proyectos para mostrar su trabajo a los posibles reclutadores.

Puede encontrar algunos ejemplos de carteras de estudiantes actuales aquí. Este curso es muy útil para los estudiantes que buscan seguir una carrera en IA. También brindan un excelente servicio al cliente, orientación profesional y certificación para el curso.

Answer 11

La respuesta wiki tiene docenas de excelentes recursos, siempre es aconsejable comenzar con los gratuitos. Descubra que le gusta trabajar con la ciencia de datos y construir proyectos antes de comprometerse con una escuela o programa intensivo.

Voy a lanzar un campo de entrenamiento más en la mezcla: Thinkful’s Flexible Data Science Bootcamp (revelación: trabajo @ Thinkful). A diferencia de los bootcamps en persona, Thinkful es 100% en línea, por lo que puede llevarlo desde cualquier lugar a su propio horario. Los estudiantes trabajan 1 a 1 con un mentor personal, que es un científico profesional de datos . Hay una gran ventaja en eso: no solo no está limitado por los horarios de clase tradicionales y los viajes diarios, sino que también tiene acceso directo a su mentor en lugar de ser solo un estudiante entre las filas de escritorios.

El plan de estudios fue escrito en colaboración por científicos de datos del Instituto Max Planck, Uber y Thinkful. Con un enfoque basado en proyectos, los estudiantes aprenden conceptos, los practican en simulacros y luego desarrollan proyectos de análisis de datos del mundo real para desglosar información compleja y contar su historia a los lectores. Dado que la ciencia de la información se puede utilizar en muchos campos, el curso le permite especializarse en lo que sea más relevante para usted : bioinformática, aprendizaje automático, periodismo de datos, etc.

Si ha experimentado con la ciencia de la información antes y está buscando sumergirse en un programa que lo preparará para el trabajo, verifíquelo.

Answer 12

• Científico de datos

Este curso lo prepara para el rol de científico de datos al hacer que usted domine

en Estadística, Data Science, Big Data, Programación R, Python & SAS

• Sobre el programa

¿Cuáles son los objetivos de aprendizaje?

La capacitación en línea de Bytes te ayudará a dominar habilidades y herramientas como

1.estaticas

2. Pruebas de Hipótesis

3. agrupamiento

4. árboles de decisión

5.Liner

6. Regresión logística R estudio.

7. Visualización de datos, modelos de regresión, Hadoop, chispa, PROC SQL, macros SAS, procedimientos estadísticos, analítica avanzada, matplotlib, funciones de analítica de Excel Pruebas de hipótesis, Zookeeper, interfaces Kafka. Esta habilidad lo ayudará a prepararse para el rol de científico de datos.

El programa brinda acceso a contenido de aprendizaje electrónico de alta calidad, exámenes de simulación, una comunidad moderada por expertos y otros recursos que lo ayudan a seguir el camino óptimo hacia el rol de su sueño de científico de datos.

• ¿Por qué ser un científico de datos ?

1.Data scientist es la plataforma exitosa en una organización de análisis. Glassdoor ha clasificado al científico de datos en el primer puesto entre los 25 mejores trabajos para 2016

2. los buenos científicos de datos son menores y, en gran demanda, se requerirán datos para comprender el problema comercial, diseñar el análisis, recopilar y formatear los datos requeridos, aplicar algoritmos o técnicas con las herramientas correctas y, finalmente, realizar recomendaciones respaldadas por datos.

• ¿Por qué debería unirse?

1] Acelere su carrera en ciencia de datos con APDS de IIM C

2] Obtenga una base sólida en herramientas cuantitativas y estadísticas avanzadas para ayudar a tomar decisiones efectivas

3] Aprender la aplicación de Data Science Techinques en varios dominios

4] Aprende en cualquier momento en cualquier lugar con clases interactivas en línea en vivo

• ¿Quién debería unirse?

1] Trabajando en la ambición profesional para convertirse en Data Scientist.

2] Ejecutivo interesado en los campos de análisis y gestión de datos.

3] Los ejecutivos en el campo de la administración encuentran un mayor conocimiento de diversas técnicas y habilidades analíticas hábiles.

• ¿Qué proyecto están incluidos en este programa?

Este maestro científico de datos en más de 17 proyectos de la vida real, basados ​​en la industria, en diferentes dominios para ayudarlo a dominar los conceptos de la ciencia de datos, como la gestión de datos, estadísticas, big data.

Proyecto 1 : Conozca cómo la industria de la salud líder utiliza la ciencia de datos para controlar el crecimiento empresarial.

Dominio : Cuidado de la Salud

Proyecto 2 : comprender cómo los líderes de seguros como Berkshire Hathaway, AIG, AXA, etc. utilizan Data Science al trabajar en proyectos de la vida real basados ​​en seguros.

Dominio : Seguro

Proyecto 3 : vea cómo bancos como Citigroup, Bank of America ICICI, HDFC utilizan la ciencia de datos para mantenerse por delante de la competencia.

Dominio : Banca

Proyecto 4 : Aprenda cómo los mercados de valores como NASDAG, NSE, BSE, se basan en Data Science & Analytics para obtener datos utilizables de conjuntos de datos complejos.

Dominio : Mercado de Valores

Proyecto 5 : vea cómo se utiliza Data Science en el campo de la ingeniería al tomar este estudio de caso de MovieLens Dataset Analysis.

Dominio : Ingeniería

Proyecto 6 : comprender cómo las empresas líderes como Walmart, Amazon, Target, etc. utilizan Data Science para analizar y optimizar sus ubicaciones de productos

Dominio : Retail

• Herramientas cubiertas

1] Herramientas analíticas avanzadas

2] Herramientas de almacenamiento de ampamp de recolección de datos

3] Herramientas ETL

4] Sistema de archivos

5] Herramientas de programación

• Ruta de aprendizaje

Curso 1: – Ciencia de datos con entrenamiento SAS

Curso 2: – Formación en certificación de Data Science – Programación en R

Curso 3: – Desarrollador Big Data Hadoop & Spark

Curso 4: – Ciencia de datos con Python

Curso 5: – Business Analytics con Excel

Curso 6: – Apache Kafka

• 40 técnicas de ciencia de datos

1] Regresión Liner

2] Regresión logística

3] Regresión de navaja

4] Estimación de la densidad

5] intervalo de confianza

6] Prueba de hipótesis

7] Reconocimiento de patrones

8] agrupación

9] Aprendizaje supervisado

10] Series de Tiempo

11] Decisión Tress

12] números aleatorios

13] Simulación de Monte Carlo

14] Estadísticas bayesianas

15] Naive Bayes

16] Análisis del componente principal

17] Conjuntos

18] Redes neuronales

19] Máquina de vectores de soporte

20] Vecinos más cercanos

21] Indexación / catalogación

22] Selección de características

23] (Geo-) modelado espacial

24] Motor de recomendación

25] motor de búsqueda

26] Modelado de atributos

27] Filtrado colaborativo

28] Sistema de reglas

29] Análisis de vinculación

30] Reglas de la Asociación

31] motor de puntuación

32] Segmentación

33] modelado predictivo

34] Gráfico

35] Aprendizaje Profundo

36] Teoría de juegos

37] Imputación

38] Análisis de supervivencia

39] Arbitraje

40] Modelado por elevación

41] Optimización de rendimiento

42] Validación cruzada

43] modelo de ajuste

44] Algoritmo de relevancia

45] Diseño experimental

• 8 habilidades de ciencia de datos que te harán contratar

1] habilidades de programación

2] estadísticas

3] aprendizaje automático

4] Calculas multivariables y Algebra Lineal

5] Disputa de datos

6] visualización y comunicación de datos

7] ingeniería de software

8] Intuición de datos

• Top 10 algoritmos y métodos utilizados por los datos científicos

1] Regresión

2] agrupamiento

3] Árboles / reglas de decisión

4] visualización

5] K-vecinos más cercanos

6] PCA

7] Estadísticas

8] Bosques aleatorios

9] Series de tiempo / secuencia

10] Minería de textos

Para aprender más detalles, visite: – Visión general de la ciencia de datos

Answer 13

Saludos aspirantes!

Parece que hay una gran cantidad de respuestas a esta consulta; Yo, sin embargo, me gustaría ofrecer mis 2 centavos!

· La investigación es algo bueno, pero uno no debe confundirse en última instancia

· La decisión de unirse a un curso debe basarse en los resultados esperados

· Lo más importante, ¿en qué punto de WRT comprendes tu comprensión de los temas?

La mayoría de las veces, los buscadores como usted son novatos en el dominio de la ciencia de datos y realmente no saben por dónde empezar. He ilustrado un enfoque paso a paso para lograr su objetivo de convertirse en científicos de datos.

· Comience su investigación con los portales de trabajo y comprenda los requisitos de la industria de la ciencia de datos hoy

· Revisar el currículo de los diferentes institutos de capacitación y seleccionar a los mejores que cumplan con sus requisitos

· Establezca un objetivo para completar el curso y la fecha aproximada para el turno de trabajo. (Si el tiempo y el dinero no son una restricción muy grande, puede solicitar los programas de un año de una de las principales escuelas de la India)

· Entre la elección de aprendizaje a ritmo personal (videos grabados) y las clases en línea en vivo, elija las clases en vivo ya que crea un compromiso de tiempo.

· Asegúrese de que asigne la misma cantidad de tiempo, si no más, para el autoaprendizaje de cada cápsula en línea a la que asiste

· Muchos institutos pretenden ofrecer asignaciones y proyectos de Capstone. Exigir el acceso para aquellos y también diligentemente completarlos. Muy a menudo, el proyecto abarcará una gran cantidad de aprendizaje obtenido en el curso

· Solicite tantos trabajos como sea posible y asista a tantas entrevistas como estas entrevistas sirvan como una gran experiencia de aprendizaje.

Ahora llegamos a la pregunta más importante “elección del instituto”; Y como otros han mencionado, no hay una respuesta fácil o directa. Sin embargo, he tratado de enumerar algunos pasos para facilitar la decisión.

· Nunca evite dar sus datos a la persona de ventas. Nadie puede obligarte a unirte a un curso si no deseas

· Hable con los ejecutivos de ventas y también intente hablar con los capacitadores

· Ver algunos de los videos de muestra de la capacitación.

· Ir a través de las reseñas en línea del instituto.

· Obtenga una estimación del marco de tiempo para cuando se complete el curso completo, incluido el proyecto final.

· Explora la posibilidad de sesiones de clase en tu ciudad.

· Por último, pero definitivamente no menos importante, tome en consideración el factor de costo

Espero que mi publicación anterior ayude a proporcionarle algunas ayudas para elegir su curso de ciencia de datos e instituto. Si bien estoy asociado con las soluciones ExcelR e Innodatatics que son firmas líderes de capacitación y consultoría respectivamente, he tratado de mantener mi respuesta lo más neutral y “no promocional” posible.

Sin embargo, si decide considerar la Solución ExcelR, haremos todo lo posible para brindarle la orientación adecuada.

También puede ver algunos de mis otros mensajes para su investigación

¡Feliz aprendizaje!

Answer 14

Si está buscando recursos gratuitos, The Open Data Science Masters tiene muchos de ellos, comenzando con matemática e informática y muchas recomendaciones para cursos de ciencia de datos en Python y R.

Aprendizaje automático de Andrew Ng, Aprendizaje a partir de datos de CalTech y Especialización en ciencia de datos de John Hopkins son algunos de los cursos más conocidos que puedo recomendar.

Si estás interesado en cursos pagados, puedes echar un vistazo a Udemy: José Portilla es bueno enseñando R y Python allí.

Otra recomendación – Springboard donde trabajo como mentor. Los mentores lo ayudan a aprender sobre los obstáculos, le dan retroalimentación sobre su proyecto y pueden proporcionarle consejos profesionales de clase mundial.

Answer 15

Uno de los mejores sitios es Edwisor – Home es una startup india que brinda capacitación en ciencia de datos, aquí están algunas cosas,

1). 100% de colocación: Sí, si sigue sus instrucciones correctamente, definitivamente obtendrá su trabajo. No hay nada como muchas otras instituciones, que le prometen una colocación del 100% pero nunca escuchan su preocupación después de obtener el dinero. Edwisor valora su palabra, cliente y alumnos. Escucharán su preocupación más claramente y tratarán de resolverlo hasta el final.

2). Provisión de reembolso: Esta es la mejor razón para estar convencido de que el editor le dará lo que dice. Antes pensé que esto es una trampa, pero me equivoqué. Puedo decir esto porque personalmente me beneficié de ello.

3). Calidad: la calidad de la enseñanza es la mejor (especialmente en mi caso donde Aditya Sir fue el mentor), por lo que, como asistente de nexbyte.com, me gustaría mencionar algunos puntos más y son:

1) Puedes confiar en la palabra de edWisor | Obtenga un representante de Skilled Get Hired, a diferencia de la mayoría de los institutos de la India.

2) Creo que, la respuesta escrita por el Sr. Raman Deep anteriormente es suficiente para confiar en edWisor | Hazte experto consigue contratado.

3). Diría que, después de la inscripción, simplemente siga las instrucciones y si tiene algún problema, hable con ellos sin dudarlo. Siga este proceso hasta o a menos que no obtenga su solución.

https://edwisor.com/career-data-…

Puede contactarme en [email protected] para obtener un descuento adicional de 1000 rs.

Answer 16

Data Scientist se considera como “El trabajo más sexy del siglo XXI”

Los científicos de datos son responsables del análisis de los datos con el objetivo de descubrir información que a su vez puede proporcionar una ventaja competitiva o abordar un problema empresarial acuciante. Su función es analizar datos desde diferentes ángulos, determinar qué significa y luego recomendar formas de aplicar esos datos. Emplean sofisticados programas de análisis, aprendizaje automático y métodos estadísticos para preparar datos para su uso en modelos predictivos y prescriptivos. También son responsables de comunicar predicciones y hallazgos a los departamentos de administración y de TI a través de visualizaciones e informes de datos efectivos.

Me alegra mucho saber que está interesado en Data Science y que ya ha comenzado a hacerlo. Ahora ser un científico de datos no es tarea fácil, requiere muchas habilidades y práctica involucrada en el dominio. Para eso, uno necesita ser entrenado adecuadamente por un experto en la industria con la experiencia adecuada. Debe conocer y tener experiencia en Estadística, Programación R, Modelado Predictivo, Algoritmos de Aprendizaje Automático y Minería de Texto.

Además, te sugiero que hagas muchos proyectos y tareas para tener éxito y practicar lo que has aprendido en todo momento y también para que alguien de la industria lo valide.

edWisor es una de esas plataformas que ofrece una combinación de capacitación en vivo y en línea de Data Scientist de profesionales con experiencia en la industria.

¡Todo lo mejor!

Gracias.

Answer 17

La ciencia de datos es un campo muy rápido, que tiene muchos componentes que aprender. Por lo tanto, depende de sus antecedentes y el sub-campo de la ciencia de datos que desea conocer.

En general, algunas de las habilidades requeridas son álgebra lineal, estadísticas, probabilidad, codificación, bases de datos, algoritmos, aprendizaje automático y big data. Algunas de las buenas opciones son

1. Python- MIT cursos 1 y 2 en edx.
2. Bases de datos, curso de bases de datos de Sql-Stanford (obligatorio)
3. Curso de aprendizaje estadístico de Stanford, siga este curso con el libro ISLR. Analytics edge por MIT es una opción similar.
4. Estadística de Stanford y curso de probabilidad.
5. Curso de caltech en aprendizaje automático en edx.
6. Datacamp- Para referencias específicas de la ciencia de datos tanto para R como para python. Solo la parte introductoria es gratuita para cada curso.
7. Para cálculo, álgebra lineal y probabilidad, edx tiene muchas opciones gratuitas.
8. R-John Hopkins R cursos en coursera. No gratuito

En resumen, sugeriría que solo los cursos gratuitos de Edx, Mit ocw y Stanford en línea son más que suficientes.

Si desea una única fuente, Edx es la mejor fuente, ya que se pueden auditar los cursos de forma gratuita. Los cursos son de las mejores universidades. En edx intente las siguientes universidades como MIT, Berkeley, Harvard. Los cursos que siguen el mismo plan de estudios para las clases de tiempo completo son difíciles pero vale la pena hacerlo. Puede obtener un certificado pagando la tarifa mínima.

Para el trabajo de proyecto de aprendizaje automático comience con kaggle. Kaggle kernels y discusiones ayudan mucho.

Answer 18

“La información es el petróleo del siglo XXI, y la analítica es el motor de combustión”. – Peter Sondergaard, vicepresidente sénior de Gartner Research.

Así que han escuchado que la ciencia de datos es uno de los mejores trabajos del 21

siglo. Dado que es un dominio relativamente joven, el alcance y las oportunidades en este campo son abundantes para las personas con el conjunto adecuado de habilidades y calificaciones.

2016 podría ser el año definitorio en el dominio de Data Science.

Hoy en día, independientemente del tamaño de una empresa o tipo de industria, se necesitan profesionales de calidad que puedan descifrar todos esos objetivos comerciales desestructurados y estratégicos. Entonces, profundicemos en las habilidades que se necesitan para seguir una carrera en la esfera de Big Data.

Es obvio que las habilidades técnicas son una necesidad para cualquier científico de datos. Tener la educación correcta importa mucho. Podría ser un título en ingeniería, un título de maestría o incluso un doctorado en un campo de su elección. Tener una mentalidad analítica ayuda a asegurar su futuro en este campo.

Algunos de los campos populares de la ciencia que son muy buscados después

• Estadística y Matemáticas
• Ciencias de la Computación
• Razonamiento analítico

Cuando se trata de habilidades analíticas, la mayoría de las empresas buscan personas con habilidades en programación SAS o R. Aunque para la ciencia de datos, R es la herramienta analítica más preferida.

Answer 19

Recomiendo encarecidamente Dataquest.

Tienen una gran plataforma interactiva para comenzar a trabajar en proyectos reales de ciencia de datos en Python. Le ayuda a desarrollar la mayoría de las habilidades necesarias para comenzar a trabajar en la ciencia de datos y, si trabaja duro, puede crear una cartera bastante buena. Puede que le falte algo de profundidad en algunos de los temas más avanzados, pero en general es un gran curso.

Realmente me ayudó a obtener una pasantía de ciencia de datos en Zynga después de terminar mis estudios de posgrado. Otra alternativa popular (y gratuita) es el curso de Coursera, no lo he probado yo mismo, pero he escuchado grandes cosas al respecto.

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Hola amigo .., bonita pregunta ..,

Besant Technologies proporciona la mejor capacitación en línea para la ciencia de datos. Hay muchos sitios web para aprender datos científicos para nuestra carrera.

Recomendé algunos de los sitios web para el aprendizaje de la ciencia de datos.

• Hackr.io – Encuentre y comparta los mejores cursos y tutoriales de programación en línea: Aprenda ciencia de datos – Mejores tutoriales de ciencia de datos
• CS109 – CS109 Data Science
• edX – Certificado del programa profesional de Microsoft en Data Science
• DataCamp – Learn R, Python & Data Science en línea | Campamento de datos
• Udacity – Data Science | Udacity
• Coursera – Ciencia de datos | Coursera

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Gracias .., la mejor de las suertes ..,