Cuando te refieres a la última “tecnología” en ciencia de datos, supongo que te refieres a los últimos “algoritmos” utilizados en ciencia de datos.
Normalmente, se observa que toda la población de aprendizaje de Data Science se segrega en las siguientes tribus de Data Science :
Tribus de negocios
- ¿Cuál es la última tecnología para un ingeniero de software?
- He oído sobre el lanzamiento de teléfonos con pantalla dual (es decir, teléfono con 2 pantallas, frontal y posterior), ¿dónde podemos comprar teléfonos con pantalla dual?
- ¿Cuáles son las últimas características de la tecnología Bluetooth 5.0 versión?
- ¿Cuáles son las últimas tecnologías que podemos usar para asegurar nuestras fronteras con Pak?
- ¿Dónde puedo obtener las últimas noticias sobre GST?
1) Persona de negocios con interés general
2) Gerente interesado en entregar un proyecto
Para la tribu Business, los siguientes enlaces son buenos para comenzar:
Artículos de Forbes de Brent Dykes
Modelo de madurez de ciencia de datos (por el laboratorio de ciencia de datos de Domino)
Tribus Académicas
3) Estudiante en una clase de pregrado o posgrado
4) Investigador interesado en impactar el campo
5) Estadístico interesado en modelar su problema
Para la tribu académica, los siguientes enlaces son buenos para comenzar:
Computación para la ciencia de datos (Prof S Sengupta ISI, ISI + IIM + IIT insignia PGDBA Semestre 1 lote 2015)
Nota: También puede pasar por la página de 2016, pero 2015 es más exhaustivo.
Andrew Ng’s Machine Learning curso y videos:
Aprendizaje automático – Universidad de Stanford | Coursera
Aprendizaje automático
Tribus de ingeniería
6) Desarrollador interesado en implementar algoritmos complejos
7) Diseñador interesado en entregar predicciones únicas
8) Ingeniero interesado en desarrollar software y servicios más inteligentes
Para la tribu Engineering, los siguientes enlaces son buenos para comenzar:
Analytics Vidhya (iniciado por IIT Bombay Grad Kunal Jain)
Dominio del aprendizaje automático (por Jason Brownlee)
Tribus de datos
09) Profesionales de análisis de datos interesados en obtener mejores respuestas a preguntas comerciales
10) Analista de datos interesado en una mejor explicación de los datos
Para la tribu Data, el siguiente enlace es bueno para comenzar:
Kaggle (tabla de clasificación de ciencia de datos más reconocida)
Y finalmente , es mejor vigilar de cerca
Investigar en Google
A medida que la tecnología actual utilizada en google AHORA MISMO se convertirá eventualmente en “la próxima gran cosa” en las industrias analíticas en los próximos 5 a 7 años … (ya que los datos de gran data / hadoop se usaron en Google desde fines de los 90 hasta principios de 2000 ..)
