¡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, Hier ist der Lernpfad für Data Science für 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.
Sind Sie es leid, sich durch Hunderte von unstrukturierten Ressourcen zu arbeiten und zu versuchen, sie zu verstehen? Nicht mehr. Lass uns anfangen!
Was gibt es Neues im Data Science-Lernpfad von 2021?
Jedes Jahr, Die Experten von DataPeaker aktualisieren und überarbeiten den Data Science-Lernpfad unter Berücksichtigung der neuesten Praktiken und Branchentrends, Neueste Forschungen und Vorschläge der Community. Dann, Was gibt es dieses Jahr Neues?
1. Erweiterte Storytelling-Fähigkeiten – Geschichten erzählen ist eher eine Kunst als eine Fähigkeit. Ein guter Data Scientist ist jemand, der Informationen mithilfe von Visualisierungen in Handlungsmaßnahmen umwandeln kann. 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? Wir haben eine Vielzahl von Übungen und Aufgaben integriert, damit Sie Ihre Gehirnzellen fördern und Ihr Gedächtnis stärken können.
5. Projekt- und Aufgabenbereich hinzugefügt – Projekte sind die mächtige Methode, um konzeptionelles und theoretisches Wissen in praktisches Wissen umzuwandeln. Wir haben einen neuen Abschnitt für Projekte und Aufgaben hinzugefügt, der Ihnen hilft, sich in der Branche zurechtzufinden.
Sie können den vollständigen und umfassenderen Zugang erhalten Lernweg zum Data Scientist in 2021 hier. Sie sollten sich auf der Courses-Plattform registrieren, um sich einzuschreiben. Auf diese Weise können Sie auf Ihrem Weg zum maschinellen Lernen den Überblick behalten, was Sie abgedeckt haben..
Data Science-Toolkit – Es ist der Beginn Ihrer Reise, ein erfolgreicher Datenwissenschaftler zu werden! In diesem Monat, Sie werden Ihre Reise im Bereich Data Science beginnen und die am häufigsten verwendeten Data-Science-Tools kennenlernen: 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 medida 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 – Deep Learning und Computer Vision stehen im Mittelpunkt der neuesten Projekte im Bereich der Künstlichen Intelligenz, ob es sich um autonome Autos handelt, Maskenerkennungskameras und mehr. A partir de este mes, beginnt Ihre Reise im Bereich Deep Learning. Sie werden grundlegende Deep-Learning-Architekturen erlernen und anschließend verschiedene Computer-Vision-Projekte lösen.
Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache – Ich frage mich, wie Social-Media-Giganten Twitter mögen, Facebook und Instagram verarbeiten eingehende Textdaten? Diesen Monat wird der Fokus auf das Gebiet der natürlichen Sprachverarbeitung verlagert (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, Sie werden verschiedene Möglichkeiten erlernen, Ihre Modelle praktisch anzuwenden. Verbringen Sie Zeit damit, Streamlit für die Modellbereitstellung zu erkunden, AWS, und außerdem werden Sie das Modell mit Flask umsetzen können.
Projekte und Aufgaben – Endlich ist der Moment gekommen, all Ihre harte Arbeit in die Realität umzusetzen! Im letzten Monat, Sie werden verschiedene Projekte durchführen und beginnen, sich für Praktika oder Jobs zu bewerben.
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.
