¡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?
Ecco com'è, ¡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. Quindi, 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 è la raccolta definitiva e più completa di risorse messe insieme in modo strutturato. Esta ruta de aprendizaje es para cualquiera que quiera hacer una carrera en ciencia de datos. Quindi, ya sea que sea un principiante, hai qualche anno di esperienza lavorativa o sei un professionista di medio livello, 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. Quindi, ¿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. Distribuzione del modello – 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? Il Apprendimento non supervisionatoL'apprendimento non supervisionato è una tecnica di apprendimento automatico che consente ai modelli di identificare modelli e strutture nei dati senza etichette predefinite. Attraverso algoritmi come k-means e analisi delle componenti principali, Questo approccio viene utilizzato in una varietà di applicazioni, come la segmentazione dei clienti, Rilevamento delle anomalie e compressione dei dati. La sua capacità di rivelare informazioni nascoste lo rende uno strumento prezioso... 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 qui. 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 di strumenti per la scienza dei dati – ¡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 e le sue librerie come Pandas, NumPy, Matplolib e Seaborn.
Visualizzazione dati – Dopo aver chiarito le basi, 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 Tavolo. Este mes además será un punto de partida para su viaje a SQL.
Esplorazione dei dati – I dati sono nascosti con informazioni importanti. Ottenere queste informazioni sotto forma di approfondimenti è l'esplorazione dei dati. En este mes, aprenderá a explorar sus datos con Exploratory Data
Analisi (EDA). insieme a questo, además comprenderá los conceptos importantes de estadística necesarios para convertirse en un científico de datos.
Nozioni di base sull'apprendimento automatico e l'arte della narrazione – Ora passiamo al vero apprendimento automatico!! 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.
Apprendimento automatico avanzato – Hai finito con le basi?? È ora di salire di livello! 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.
Apprendimento automatico senza supervisione: Gestire dati non strutturati può essere difficile, ¡por lo tanto saltemos a la respuesta! En este mes, aprenderá con relación a los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados como K-Means, Clustering gerarchico y, finire, ¡profundizará en un proyecto!
Motori di raccomandazione – Curioso come Netflix, Amazon, Zomato offre consigli così incredibili? È tempo per te di approfondire i sistemi di raccomandazione. En este mes, aprenderá diferentes técnicas para construir motores de recomendación. ¡Además tenemos un proyecto emocionante para ustedes, gli amici!
Lavora con i dati delle serie temporali – Las instituciones de todas partes dependen en gran misuraIl "misura" È un concetto fondamentale in diverse discipline, che si riferisce al processo di quantificazione delle caratteristiche o delle grandezze degli oggetti, fenomeni o situazioni. In matematica, Utilizzato per determinare le lunghezze, Aree e volumi, mentre nelle scienze sociali può riferirsi alla valutazione di variabili qualitative e quantitative. L'accuratezza della misurazione è fondamentale per ottenere risultati affidabili e validi in qualsiasi ricerca o applicazione pratica.... 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 apprendimento profondoApprendimento profondo, Una sottodisciplina dell'intelligenza artificiale, si affida a reti neurali artificiali per analizzare ed elaborare grandi volumi di dati. Questa tecnica consente alle macchine di apprendere modelli ed eseguire compiti complessi, come il riconoscimento vocale e la visione artificiale. La sua capacità di migliorare continuamente man mano che vengono forniti più dati lo rende uno strumento chiave in vari settori, dalla salute... e visione artificiale – El aprendizaje profundo y la visión por computadora están a la vanguardia de los proyectos más recientes en el campo de la inteligencia artificial, se sono auto autonome, telecamere per il rilevamento di maschere e altro. A partir de este mes, inizierà il tuo viaggio nel campo del Deep Learning. Aprenderá arquitecturas básicas de aprendizaje profundo y después resolverá diferentes proyectos de visión por computadora.
Nozioni di base sull'elaborazione del linguaggio naturale – Mi chiedo come i giganti dei social media come Twitter, Facebook e Instagram elaborano i dati di testo in arrivo? Este mes se trasladará su enfoque al campo del procesamiento del lenguaje natural (PNL). Qui imparerai più architetture di deep learning e risolverai progetti relativi alla PNL.
Distribuzione del modello – Cosa c'è di più essenziale della costruzione di un modello di data science? Implementandolo! En este mes, aprenderá diferentes alternativas para poner en práctica sus modelos. Trascorri del tempo esplorando streamlit per l'implementazione del modello, 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.
Come menzionato in precedenza, puede ingresar a la ruta completa de aprendizaje de ciencia de datos qui. ¡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.
