¿Cuánto tiempo necesito para aprender la ciencia de datos de Python?

Answer 1

La ciencia de datos es un campo enorme y ahora, con la locura por las redes neuronales, las redes neuronales profundas y todo eso , el campo se ha vuelto infinitamente grande con infinitas posibilidades .

La ciencia de datos, como ha adivinado, es la ciencia de jugar con datos, grandes cantidades de datos y qué tan bien puede mostrarlos o extraer información de ellos. Ahora las reglas que aplica en el proceso es Data Science.

Cuando utiliza reglas preexistentes, es un analista de datos. Si está tratando de descubrir nuevas reglas, usted es un científico de datos. Eso se pone simplemente.

Independientemente de lo que quieras ser, debes conocer Matemáticas y Estadística, al menos lo básico.

Entonces necesitas conocer un lenguaje de programación al menos para implementar lo que sabes o quieres. Python, R son los más populares. Y luego los algoritmos y cómo implementarlos de manera eficiente utilizando estructuras de datos adecuadas o usar bibliotecas pre-construidas en su lugar.

Luego viene Machine Learning y esas cosas y continúa una y otra.

Los datos son el rey ahora.

Ahora, no me malinterpretes cuando te digo que debes aprender todo eso y ENTONCES te conviertes en un científico de datos.

¡¡NO!!

Lo logras gradualmente a medida que avanzas en el proceso de aprendizaje.

Depende de cuánto necesites para aprender cada uno de estos.

Si eres un principiante completo, ve a Udacity – Clases gratuitas en línea y Nanodegrees. Tienen cursos muy amigables para los estudiantes con proyectos curados por expertos de campo. Los cursos son gratuitos. Disfruta de ellos Te deseo un gran viaje por delante.

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Answer 2

La ciencia de datos es un campo enorme en sí misma y es una hazaña casi imposible de lograr al dominar completamente la ciencia de datos usando Python con los avances interminables en el mismo dominio.

• Dominar Python llevará a una persona dedicada y motivada a dominar en un par de meses, aprovechando los recursos adecuados disponibles y aplicando los métodos y la ruta de aprendizaje correctos. Con el desarrollo en el campo del Big Data, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, cada vez más los científicos tienen que limpiar, analizar y jugar con la inimaginable gran cantidad de datos.
• Para dominar las habilidades requeridas para el mismo , lo primero y más importante es entender completamente el aspecto matemático de la misma, que generalmente se cubre en dos semestres equivalentes en el período universitario, pero con la cantidad de esfuerzo adecuada, uno podrá completar todos los Matemáticas de la ciencia de datos en probablemente medio año.
• Dominar Python luego tomará cerca de 3-4 meses, ya que una herramienta de programación es un catalizador muy importante en el campo de la ciencia de datos. Con los extensos módulos y la biblioteca presentes en Python, dominar los necesarios para la ciencia de datos es una tarea cuesta arriba pero hay recursos más que suficientes para hacerlo de la mejor manera posible.
• Toma clases de entrenamiento en línea para aprender Data Science usando Python
• Pero a pesar de lo simple que suena, no es como Data Science requiere dedicación persistente y trabajo y práctica arduos. Hay muchos conjuntos de datos públicos disponibles en Github y Kaggle para que pruebes tus habilidades . Después de tener bastante confianza en sus habilidades como prodigio en la ciencia de datos, es recomendable solicitar pasantías en empresas de tecnología en el campo de la ciencia de datos o como analista para ser más fuerte con sus fundamentos en la ciencia de datos.
• Siempre se debe recordar que nadie puede dominar la ciencia de datos, incluso los profesionales más experimentados y el personal académico siempre están en el camino del aprendizaje. Entonces, si eres lo suficientemente apasionado, un día podrías llegar a donde quieras aspirar en Data Science.

Leer más: ¿Cuáles son los mejores cursos en línea disponibles para Data Sciences con Python?

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Feliz aprendizaje.

Answer 3

El aprendizaje nunca se detiene. En función de su estado actual: Para aprender Python: 2 semanas Para aprender Data Science: 2 semanas Para aprender Cómo implementar Data Science con Python: 2 semanas Todavía no digo que esté solucionado. Depende de tu velocidad de aprendizaje. Pero sí, la tarea más importante aquí es aprender buenas estadísticas. Además, como es ciencia, con experiencia aprendes.

Answer 4

Estoy inscrito en un curso de aprendizaje automático con python y R en los cursos en línea de Udemy: aprenda cualquier cosa, en su horario, y la duración del curso es de 36 horas. Después de ver alrededor de 80 conferencias, debo decir que el contenido es muy bueno ahora. depende de usted cómo administrar el tiempo de su programa diario para completar 36 horas de curso.

Después de esto, también estoy planeando hacer el curso Hadoop y después de algunas Preguntas y Respuestas con diferentes centros de entrenamiento, puedo decir que la duración total del curso es de aproximadamente 35 horas.

Si realmente quieres aprenderlo rápidamente y si estás completamente dedicado, puedes completar el curso en 2 o 3 meses.

Answer 5

Para aprender todos los conceptos, le tomará aproximadamente dos semanas ( suponiendo que estudie dos horas al día y suponiendo que conozca un poco de Python ), pero eso no es suficiente porque solo sabría cómo usar esos conceptos con experimentación y práctica. nunca es suficiente.