¡Un nuevo año llama! ¡Deben tomarse nuevas resoluciones para convertirse en científico de datos! ¿Y posiblemente las cosas solo pueden mejorar después del tumultuoso viaje que ha sido 2020?
¿Y qué mejor manera de terminar este año y dar la bienvenida al nuevo que planificar toda su carrera en un solo lugar?
Así es, ¡estamos de vuelta con la ruta de aprendizaje más solicitada en la comunidad de ciencia de datos!
¡La edición 2020 de la ruta de aprendizaje de ciencia de datos!
Cada año lanzamos la ruta de aprendizaje de la ciencia de datos que es vista y amada por cientos de aspirantes a la ciencia de datos en todo el mundo. Entonces, teniendo en cuenta la demanda popular, las sugerencias y las actualizaciones, aquí está la ruta de aprendizaje de la ciencia de datos para 2021.
La ruta de aprendizaje para 2021 es la colección de recursos definitiva y más completa reunida de manera estructurada. Esta ruta de aprendizaje es para cualquiera que quiera hacer una carrera en ciencia de datos. Entonces, ya sea que sea un principiante, tenga algunos años de experiencia laboral o sea un profesional de nivel medio, esta ruta de aprendizaje de ciencia de datos es para usted.
¿Está cansado de pasar por cientos de recursos no estructurados y tratar de tener sentido? Ya no. ¡Vamos a comenzar!
¿Qué hay de nuevo en la ruta de aprendizaje de ciencia de datos de 2021?
Cada año, los expertos de DataPeaker actualizan y revisan la ruta de aprendizaje de la ciencia de datos teniendo en cuenta las últimas prácticas y tendencias de la industria, las investigaciones recientes y las sugerencias de la comunidad. Entonces, ¿qué hay de nuevo este año?
1. Habilidades de narración ampliadas – Contar historias es más un arte que una habilidad. Un buen científico de datos es alguien que puede convertir la información en acción con la ayuda de la visualización. Se familiarizará con diferentes herramientas, técnicas y estrategias de visualización.
2. Despliegue del modelo – Es tal vez el tema de ciencia de datos más importante que queda fuera de la mayoría de los cursos de ciencia de datos. Cualquier modelo de ciencia de datos se desperdicia esencialmente a menos que se implemente en una aplicación. Esta ruta de aprendizaje le presentará recursos de alta calidad para obtener esta importante habilidad.
3. Aprendizaje integral no supervisado – ¿Tratando con datos no estructurados? El aprendizaje no supervisadoEl aprendizaje no supervisado es una técnica de machine learning que permite a los modelos identificar patrones y estructuras en datos sin etiquetas predefinidas. A través de algoritmos como k-means y análisis de componentes principales, este enfoque se utiliza en diversas aplicaciones, como la segmentación de clientes, la detección de anomalías y la compresión de datos. Su capacidad para revelar información oculta lo convierte en una herramienta valiosa en la... es la manera de proceder. En esta edición de la ruta de aprendizaje, hemos creado un módulo separado para este tema para que puedas perfeccionarlo.
4. Más ejercicios – ¿Qué es mejor que tomar un curso por el simple hecho de hacerlo? Hemos incorporado una gran cantidad de ejercicios y tareas para que puedas promover tus células cerebrales y promover tu memoria.
5. Sección de proyectos y trabajos añadidos – Los proyectos son la forma todopoderosa de convertir el conocimiento conceptual y teórico en conocimiento práctico. Hemos ingresado una nueva sección de proyectos y trabajos que lo ayudarán a navegar por la industria.
Puede ingresar al completo y más completo camino de aprendizaje para convertirse en científico de datos en 2021 aquí. Debería registrarse en la plataforma de Courses para inscribirse. Esto le permitirá realizar un seguimiento de lo que ha cubierto a medida que avanza en su viaje de aprendizaje automático.
Kit de herramientas de ciencia de datos – ¡Es el comienzo de su viaje para convertirse en un científico de datos exitoso! En este mes, comenzará su viaje en el campo de la ciencia de datos y aprenderá sobre las herramientas de ciencia de datos más comunes y de uso frecuente: Python y sus bibliotecas como Pandas, NumPy, Matplolib y Seaborn.
Visualización de datos – Una vez que haya aclarado los conceptos básicos, comenzaremos con el conjunto de habilidades más cruciales de un científico de datos. El objetivo de este mes es familiarizarlo con diferentes herramientas y técnicas de visualización de datos, como Tableau. Este mes además será un punto de partida para su viaje a SQL.
Exploración de datos – Los datos están ocultos con información importante. Sacar esta información en forma de conocimientos es exploración de datos. En este mes, aprenderá a explorar sus datos con Exploratory Data
Análisis (EDA). Junto con esto, además comprenderá los conceptos importantes de estadística necesarios para convertirse en un científico de datos.
Conceptos básicos del aprendizaje automático y el arte de contar historias – ¡Ahora vayamos al aprendizaje automático real! A partir de este mes, comenzará su viaje de aprendizaje automático. En este mes, cubrirá las técnicas básicas de aprendizaje automático y el arte de contar historias usando el pensamiento estructurado.
Aprendizaje automático avanzado – ¿Terminaste con lo básico? ¡Es hora de subir la muesca! El objetivo de este mes es cubrir los algoritmos avanzados de aprendizaje automático. Además aprenderá sobre ingeniería de funciones y cómo trabajar con datos de texto e imágenes.
Aprendizaje automático no supervisado: Tratar con datos no estructurados puede ser un desafío, ¡por lo tanto saltemos a la respuesta! En este mes, aprenderá con relación a los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados como K-Means, Hierarchical Clustering y, para terminar, ¡profundizará en un proyecto!
Motores de recomendación – ¿Curioso cómo Netflix, Amazon, Zomato ofrecen recomendaciones tan sorprendentes? Es hora de que profundices en los sistemas de recomendación. En este mes, aprenderá diferentes técnicas para construir motores de recomendación. ¡Además tenemos un proyecto emocionante para ustedes, amigos!
Trabajar con datos de series temporales – Las instituciones de todas partes dependen en gran medidaLa "medida" es un concepto fundamental en diversas disciplinas, que se refiere al proceso de cuantificar características o magnitudes de objetos, fenómenos o situaciones. En matemáticas, se utiliza para determinar longitudes, áreas y volúmenes, mientras que en ciencias sociales puede referirse a la evaluación de variables cualitativas y cuantitativas. La precisión en la medición es crucial para obtener resultados confiables y válidos en cualquier investigación o aplicación práctica.... de los datos de series de tiempo y el aprendizaje automático ha hecho que el escenario sea aún más emocionante. En este mes, aprenderá a trabajar con datos de series temporales y diferentes técnicas para solucionar problemas relacionados con series temporales.
Introducción al aprendizaje profundoEl aprendizaje profundo, una subdisciplina de la inteligencia artificial, se basa en redes neuronales artificiales para analizar y procesar grandes volúmenes de datos. Esta técnica permite a las máquinas aprender patrones y realizar tareas complejas, como el reconocimiento de voz y la visión por computadora. Su capacidad para mejorar continuamente a medida que se le proporcionan más datos la convierte en una herramienta clave en diversas industrias, desde la salud... y la visión por computadora – El aprendizaje profundo y la visión por computadora están a la vanguardia de los proyectos más recientes en el campo de la inteligencia artificial, ya sean automóviles autónomos, cámaras de detección de máscaras y más. A partir de este mes, comenzará su viaje en el campo del Deep Learning. Aprenderá arquitecturas básicas de aprendizaje profundo y después resolverá diferentes proyectos de visión por computadora.
Conceptos básicos del procesamiento del lenguaje natural – ¿Se pregunta cómo los gigantes de las redes sociales como Twitter, Facebook e Instagram procesan los datos de texto entrantes? Este mes se trasladará su enfoque al campo del procesamiento del lenguaje natural (PNL). Aquí aprenderá más arquitecturas de aprendizaje profundo y resolverá proyectos relacionados con la PNL.
Despliegue del modelo – ¿Qué es más esencial que construir un modelo de ciencia de datos? ¡Implementándolo! En este mes, aprenderá diferentes alternativas para poner en práctica sus modelos. Podrá dedicar tiempo a explorar streamlit para la implementación de modelos, AWS, y además podrá poner en práctica el modelo con Flask.
Proyectos y trabajos – ¡Por fin ha llegado el momento de convertir todo su arduo trabajo en una realidad! En este último mes, harás diferentes proyectos y comenzarás a postularte para pasantías o trabajos.
Como se mencionó previamente, puede ingresar a la ruta completa de aprendizaje de ciencia de datos aquí. ¡Regístrese y comience su viaje de aprendizaje automático hoy! Puede realizar un seguimiento de su progreso durante todo el año a medida que marca los hitos y se acerca más a la función de sus sueños.
Además proporcionamos una versión ilustrada de esta ruta de aprendizaje de ciencia de datos a continuación, que muestra una imagen mes a mes. Puede imprimirlo y utilizarlo como lista de verificación. Y si presenta sus mejores esfuerzos y sigue este camino de aprendizaje, estará en una magnífica posición para comenzar a descifrar entrevistas de ciencia de datos para fines de 2021.
