¿Cómo puede un principiante aprender ciencia de datos?

18-Feb-2022

Si quieres aprender Data Science pero eres principiante y no sabes “¿qué debes hacer?” Así que no te preocupes porque aquí obtendrás la respuesta a todas las preguntas. Para comenzar a aprender ciencia de datos como principiante, debe descubrir qué necesita aprender.

También debe revisar la guía, como: familiarizarse con Python, aprender análisis, manipulación y visualización de datos con pandas, aprender aprendizaje automático con scikit-learn, comprender el aprendizaje automático con más profundidad, seguir aprendiendo y practicando. Hay muchas maneras a través de las cuales uno puede comenzar su carrera en Data Science.

• Algunos de los métodos comunes incluyen el autoaprendizaje de numerosas características de la ciencia de datos, como estadísticas básicas, aprendizaje supervisado y no supervisado, ingeniería de características, minería de datos y exploración, utilizando herramientas comunes como métricas de evaluación de modelos, R y Python, las matemáticas detrás de los algoritmos. y métodos de validación.
• Aunque, para obtener algún reconocimiento, uno puede obtener la certificación, ya que numerosas plataformas brindan cursos de certificación que ayudan a una persona a obtener algún reconocimiento.

También existe la opción de obtener la certificación para un curso de grado en ciencia de datos, ya sea ofrecido por universidades extranjeras (principalmente europeas o estadounidenses) o algunos institutos indios premium. Si bien esto puede ayudar a aumentar las perspectivas laborales de los aspirantes, es una opción costosa y competitiva.

El siglo XXI es la era de la información; Con la amplia disponibilidad de Internet y Google, cualquiera puede aprender sobre casi cualquier cosa (a menos que las entidades gubernamentales lo clasifiquen). Hay numerosos recursos disponibles, como conferencias en video del MIT y otras instituciones prestigiosas disponibles en línea que cualquiera puede ver de forma gratuita. Además de esto, muchos canales de YouTube están dedicados a hacer que las personas aprendan sobre los diferentes aspectos de la ciencia de datos. Además, una buena cantidad de libros electrónicos son de libre acceso en línea que los aspirantes a Data Science pueden explotar.

Aunque, aún con todo esto, existe un gran inconveniente en aprender un campo tan avanzado por cuenta propia, que es la alta posibilidad de perderse en el mar de información y perder de vista qué es lo que se quiere obtener primero y en qué. profundidad. Cada característica de Data Science requiere su estudio, y uno puede profundizar tanto como sea necesario. Esto puede causar que los autodidactas se atasquen en ciertos temas y profundicen tanto que no sea beneficioso.

La formación del aprendizaje de Data Science o como se entiende comúnmente como currículo, o el syllabus de Data Science, es lo importante que solo puede ser atendido adecuadamente por cursos de profesionales. Además, este campo es exigente y, a menudo, puede plantear varias preguntas en la mente de los alumnos. Entonces, las plataformas, donde los aspirantes pueden interactuar con los entrenadores, son de gran valor.

La ciencia de datos se puede examinar como uno de los mejores campos para ciencia de datos para principiantes , ya que está relativamente abierto a estudiantes de todos los orígenes. Como este campo es más o menos joven, los estudiantes de primer año se examinan comúnmente dado que muestran sus capacidades adecuadamente.

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