¡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?
So ist 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. Dann, teniendo en cuenta la demanda popular, las sugerencias y las actualizaciones, aquí está la ruta de aprendizaje de la ciencia de datos para 2021.
Der Lernweg für 2021 ist die definitive und umfassendste Sammlung von Ressourcen, die auf strukturierte Weise zusammengestellt wurden. Dieser Lernpfad richtet sich an alle, die eine Karriere in der Datenwissenschaft anstreben. Dann, ob ich ein anfänger bin, haben einige Jahre Berufserfahrung oder sind ein mittlerer Profi, Dieser Data Science-Lernpfad ist für Sie.
¿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?
Jedes Jahr, 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. Dann, ¿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. Modellbereitstellung – 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? Das Unüberwachtes LernenUnüberwachtes Lernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, die es Modellen ermöglicht, Muster und Strukturen in Daten ohne vordefinierte Beschriftungen zu identifizieren. Durch Algorithmen wie k-means und Hauptkomponentenanalyse, Dieser Ansatz wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, wie z. B. Kundensegmentierung, Anomalieerkennung und Datenkomprimierung. Seine Fähigkeit, verborgene Informationen preiszugeben, macht es zu einem wertvollen Werkzeug in der... ist der Weg weiter. 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 Lernweg zum Data Scientist in 2021 hier. Debería registrarse en la plataforma de Courses para inscribirse. Auf diese Weise können Sie auf Ihrem Weg zum maschinellen Lernen den Überblick behalten, was Sie abgedeckt haben..
Data Science-Toolkit – ¡Es el comienzo de su viaje para convertirse en un científico de datos exitoso! In diesem Monat, 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 und seine Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Matplolib und Seaborn.
Datenvisualisierung – Sobald Sie die Grundlagen geklärt haben, 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 Tisch. Este mes además será un punto de partida para su viaje a SQL.
Datenexploration – Daten werden mit wichtigen Informationen versteckt. Diese Informationen in Form von Erkenntnissen herauszuholen, ist Datenexploration. In diesem Monat, aprenderá a explorar sus datos con Exploratory Data
Analyse (EDA). zusammen mit, además comprenderá los conceptos importantes de estadística necesarios para convertirse en un científico de datos.
Grundlagen des maschinellen Lernens und die Kunst des Geschichtenerzählens – Kommen wir nun zum echten maschinellen Lernen!! A partir de este mes, comenzará su viaje de aprendizaje automático. In diesem Monat, cubrirá las técnicas básicas de aprendizaje automático y el arte de contar historias usando el pensamiento estructurado.
Erweitertes maschinelles Lernen – Bist du mit den Grundlagen fertig? Es ist Zeit, die Kerbe zu erklimmen! 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.
Unüberwachtes maschinelles Lernen: Der Umgang mit unstrukturierten Daten kann eine Herausforderung sein, ¡por lo tanto saltemos a la respuesta! In diesem Monat, aprenderá con relación a los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados como K-Means, Hierarchisches Clustering y, beenden, ¡profundizará en un proyecto!
Empfehlungs-Engines – Neugierig, wie Netflix, Amazonas, Zomato bietet so tolle Empfehlungen? Es ist Zeit für Sie, tief in die Empfehlungssysteme einzutauchen. In diesem Monat, aprenderá diferentes técnicas para construir motores de recomendación. ¡Además tenemos un proyecto emocionante para ustedes, Freunde!
Mit Zeitreihendaten arbeiten – Las instituciones de todas partes dependen en gran messenDas "messen" Es ist ein grundlegendes Konzept in verschiedenen Disziplinen, , die sich auf den Prozess der Quantifizierung von Eigenschaften oder Größen von Objekten bezieht, Phänomene oder Situationen. In Mathematik, Wird verwendet, um Längen zu bestimmen, Flächen und Volumina, In den Sozialwissenschaften kann es sich auf die Bewertung qualitativer und quantitativer Variablen beziehen. Die Messgenauigkeit ist entscheidend, um zuverlässige und valide Ergebnisse in der Forschung oder praktischen Anwendung zu erhalten.... de los datos de series de tiempo y el aprendizaje automático ha hecho que el escenario sea aún más emocionante. In diesem Monat, aprenderá a trabajar con datos de series temporales y diferentes técnicas para solucionar problemas relacionados con series temporales.
Introducción al tiefes LernenTiefes Lernen, Eine Teildisziplin der Künstlichen Intelligenz, verlässt sich auf künstliche neuronale Netze, um große Datenmengen zu analysieren und zu verarbeiten. Diese Technik ermöglicht es Maschinen, Muster zu lernen und komplexe Aufgaben auszuführen, wie Spracherkennung und Computer Vision. Seine Fähigkeit, sich kontinuierlich zu verbessern, wenn mehr Daten zur Verfügung gestellt werden, macht es zu einem wichtigen Werkzeug in verschiedenen Branchen, von Gesundheit... und Computer Vision – El aprendizaje profundo y la visión por computadora están a la vanguardia de los proyectos más recientes en el campo de la inteligencia artificial, ob es sich um autonome Autos handelt, Maskenerkennungskameras und mehr. A partir de este mes, beginnt Ihre Reise im Bereich Deep Learning. Aprenderá arquitecturas básicas de aprendizaje profundo y después resolverá diferentes proyectos de visión por computadora.
Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache – Ich frage mich, wie Social-Media-Giganten Twitter mögen, Facebook und Instagram verarbeiten eingehende Textdaten? Este mes se trasladará su enfoque al campo del procesamiento del lenguaje natural (PNL). Hier lernen Sie weitere Deep-Learning-Architekturen kennen und lösen Projekte rund um NLP.
Modellbereitstellung – Was ist wichtiger, als ein Data-Science-Modell aufzubauen?? Implementieren! In diesem Monat, aprenderá diferentes alternativas para poner en práctica sus modelos. Verbringen Sie Zeit damit, Streamlit für die Modellbereitstellung zu erkunden, 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.
Wie zuvor genannt, puede ingresar a la ruta completa de aprendizaje de ciencia de datos hier. Melden Sie sich an und beginnen Sie noch heute Ihre Reise zum maschinellen Lernen!! Sie können Ihre Fortschritte das ganze Jahr über verfolgen, während Sie Meilensteine setzen und Ihrer Traumrolle näher kommen.
Wir stellen unten auch eine illustrierte Version dieses Data Science-Lernpfads zur Verfügung., Monat für Monat ein Bild anzeigen. Sie können es ausdrucken und als Checkliste verwenden. Und wenn Sie Ihr Bestes geben und diesem Lernweg folgen, estará en una magnífica posición para comenzar a descifrar entrevistas de ciencia de datos para fines de 2021.
