¡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?
Assim é, ¡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. Então, 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 é a coleção definitiva e mais abrangente de recursos reunidos de forma estruturada. Esta ruta de aprendizaje es para cualquiera que quiera hacer una carrera en ciencia de datos. Então, ya sea que sea un principiante, tem alguns anos de experiência profissional ou é um profissional de nível médio, 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 ano, 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. Então, ¿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. Implantação de 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? o 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... é o caminho a seguir. 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 aqui. 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.
Data Science Toolkit – ¡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 suas bibliotecas como Pandas, NumPy, Matplolib y Seaborn.
Visualização de dados – Depois de esclarecer o básico, 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 mesa. Este mes además será un punto de partida para su viaje a SQL.
Exploração de dados – Os dados estão ocultos com informações importantes. Obter essas informações na forma de insights é exploração de dados. En este mes, aprenderá a explorar sus datos con Exploratory Data
Análise (EDA). junto com isso, además comprenderá los conceptos importantes de estadística necesarios para convertirse en un científico de datos.
Noções básicas de aprendizado de máquina e a arte de contar histórias – Agora vamos ao aprendizado de máquina 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.
Aprendizado de máquina avançado – Você concluiu o básico? Hora de subir o nível! 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.
Aprendizado de máquina não supervisionado: Lidar com dados não estruturados pode ser desafiador, ¡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 hierárquico y, para terminar, ¡profundizará en un proyecto!
Mecanismos de recomendação – Curioso como o Netflix, Amazonas, Zomato oferece recomendações incríveis? É hora de você se aprofundar nos sistemas de recomendação. En este mes, aprenderá diferentes técnicas para construir motores de recomendación. ¡Además tenemos un proyecto emocionante para ustedes, amigos!
Trabalhe com dados de série temporal – Las instituciones de todas partes dependen en gran mediro "medir" É um conceito fundamental em várias disciplinas, que se refere ao processo de quantificação de características ou magnitudes de objetos, Fenômenos ou situações. Na matemática, Usado para determinar comprimentos, Áreas e volumes, enquanto nas ciências sociais pode se referir à avaliação de variáveis qualitativas e quantitativas. A precisão da medição é crucial para obter resultados confiáveis e válidos em qualquer pesquisa ou aplicação prática.... 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 aprendizado profundoAqui está o caminho de aprendizado para dominar o aprendizado profundo em, Uma subdisciplina da inteligência artificial, depende de redes neurais artificiais para analisar e processar grandes volumes de dados. Essa técnica permite que as máquinas aprendam padrões e executem tarefas complexas, como reconhecimento de fala e visão computacional. Sua capacidade de melhorar continuamente à medida que mais dados são fornecidos a ele o torna uma ferramenta fundamental em vários setores, da saúde... 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, se eles são carros autônomos, câmeras de detecção de máscara e muito mais. A partir de este mes, começará sua jornada no campo do Deep Learning. Aprenderá arquitecturas básicas de aprendizaje profundo y después resolverá diferentes proyectos de visión por computadora.
Noções básicas de processamento de linguagem natural – Querendo saber como os gigantes da mídia social gostam do Twitter, Facebook e Instagram processam dados de texto recebidos? Este mes se trasladará su enfoque al campo del procesamiento del lenguaje natural (PNL). Aqui você aprenderá mais arquiteturas de aprendizado profundo e resolverá projetos relacionados à PNL.
Implantação de modelo – O que é mais essencial do que construir um modelo de ciência de dados? Implementando! En este mes, aprenderá diferentes alternativas para poner en práctica sus modelos. Passe algum tempo explorando streamlit para implantação de modelo, 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 dito anteriormente, puede ingresar a la ruta completa de aprendizaje de ciencia de datos aqui. ¡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.
