¿Cómo puede aprender ciencia de datos de forma gratuita?

17-Feb-2022

Puedes aprender ciencia de datos gratis. En la era de la digitalización, es muy fácil aprender de forma gratuita con muchos materiales de aprendizaje que están disponibles en línea de forma gratuita. Muchos expertos, de hecho, son autodidactas o han adquirido estas habilidades de forma no académica. Y lo bueno es que quieren compartir su experiencia y conocimiento en línea. Por lo tanto, solo necesita verificar estos materiales en línea.

También debe crear su módulo, que constará de 3 partes principales, habilidades técnicas, teoría y experiencia práctica para aprender ciencia de datos gratis. Entonces, los detalles de estos módulos se detallan a continuación:

Habilidades técnicas

La primera parte del módulo en la que primero debe centrarse en las habilidades técnicas. La mejor sugerencia será aprenderlas primero para que pueda obtener un primer enfoque práctico en lugar de aprender la teoría matemática primero.

Fundamentos de Python

Antes de usar Python para la ciencia de datos, debe comprender los fundamentos básicos del lenguaje. Entonces, si desea tomar un curso de introducción a Python. Hay muchos gratuitos, pero debe seleccionar mejor los de Codecademy, ya que incluyen codificación práctica en el navegador en todo momento.

Python para el aprendizaje automático

Debe concentrarse para comenzar con scikit-learn, que es, con mucho, la biblioteca de Python más utilizada para el aprendizaje automático.

Ingeniería de software

Es una buena idea comprender las habilidades y las mejores prácticas de la ingeniería de software. Esto ayudará a que su código sea más legible y extensible tanto para usted como para los demás.

Aprendizaje profundo

Para una introducción completa al aprendizaje profundo, puede obtener algo mejor que fast.ai, totalmente gratuito y sin publicidad. Este curso incluye una introducción al aprendizaje automático, el aprendizaje profundo práctico, el álgebra lineal computacional y una introducción del código primero al procesamiento del lenguaje natural.

Teoría

Mientras aprende los elementos técnicos del plan de estudios, encontrará parte de la teoría detrás del código que está implementando.

Matemáticas

Cálculo-Cálculo es definido por Wikipedia como “el estudio matemático del cambio continuo”. En otras palabras, el cálculo puede encontrar patrones entre funciones.

Álgebra lineal: muchos métodos populares de aprendizaje automático, incluido XGBOOST, usan matrices para almacenar entradas y procesar datos. Las matrices junto con los espacios vectoriales y las ecuaciones lineales forman la rama matemática conocida como álgebra lineal.

Experiencia práctica

La tercera sección del plan de estudios tiene que ver con la práctica. Para dominar realmente los conceptos anteriores, deberá utilizar las habilidades en algunos proyectos que idealmente se parecen mucho a una aplicación del mundo real. Al hacer esto, encontrará problemas para trabajar, como datos faltantes o erróneos, y desarrollará un profundo nivel de experiencia en el tema.

En esta publicación, aprenderá cómo aprender un camino y cursos y tutoriales en línea gratuitos que le permitirán aprender ciencia de datos de forma gratuita. Mostrar lo que puede hacer en forma de carpeta es una excelente herramienta para futuras solicitudes de empleo en lugar de calificaciones y certificados formales.debe creer que la educación debe ser accesible para todos y, ciertamente, al menos para la ciencia de datos, Internet brinda esa oportunidad.

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