¿Cómo debe un estudiante de CS sin experiencia obtener destreza en Machine Learning / Data Science?

Consejo

Sugiero para su vida, familia y desarrollo intergeneracional que aprenda fundamentos en matemáticas a nivel de pregrado. También puede tomar cursos de informática durante el mismo estudio y desarrollarlos en la escuela de posgrado o experiencia profesional. Puede obtener la mecánica matemática básica del paradigma de aprendizaje automático y centrarse en métodos particulares. Pero aparte de un avance doctoral en métodos en su diseño, algoritmo, espacio y tiempo de ejecución, o ventaja y evaluación, sigue de cerca con su aplicación de dominio.

Esto significa que tiene una familiaridad complementaria con una disciplina que no sea el método y el contexto, o el aprendizaje avanzado en informática. Solo tomaría este último si planea investigar y enseñar ciencias de la computación, y específicamente el aprendizaje automático en los departamentos de las universidades. E incluso entonces, desarrollarías un campo joven de aprendizaje automático, una disciplina académica joven y una clase profesional joven en historia nacional y profesional. Esto aún significa que no puede transmitir el tratamiento matemático y los fundamentos de los métodos y paradigmas del aprendizaje automático.

Aplicación práctica

Debe obtener una pasantía en programación y aplicación de métodos de aprendizaje automático. Debe tener buenas relaciones con su equipo de contratación, una breve exposición a la empresa. Esto debería ayudarlo a comprender su producto de métodos y cómo compite o hace negocios en el mercado. Quitaría una estrategia de marca y obtendría experiencia real en programación y métodos, pero se centraría en la aplicación. Debe obtener el ejemplo y la aplicación correctos, y familiarizarse con el negocio.

De hecho, escribí una hoja de ruta sobre cómo abordaba el aprendizaje automático de aprendizaje dado un fondo en codificación con C ++. Puede encontrar la hoja de ruta completa aquí: Hoja de ruta: Cómo aprender el aprendizaje automático en 6 meses | Blog de Metis

También incluye algunas lecturas recomendadas, videos y cursos gratuitos para ayudarlo a encaminarse correctamente. ¡La mejor de las suertes!

Al ser un estudiante de CSE, lo que aprendí de mi experiencia al explorar nuevas fuentes para estudiar Machine Learning o Data Science es que Internet es probablemente la mejor manera. Hay muchos cursos disponibles en sitios como edx, Coursera, udemy, etc. que son muy beneficiosos y útiles para aprender ambos. Si va a cualquier instituto de capacitación, los costos son significativamente altos para cursos como el aprendizaje automático, aunque obtener destreza en ciencia de datos es relativamente más fácil. Solo echa un vistazo a sitios como Dataflair y Data Camp que son muy buenos para la ciencia de datos, específicamente te enseñan los paquetes necesarios para la ciencia de datos en lenguajes como Python y R. Y Youtube es obviamente una muy buena fuente para obtener conocimiento sobre estos. Una vez que piense, ha obtenido suficiente destreza, puede pasar al siguiente nivel y comenzar a hacer algunos proyectos en estos campos.

Bueno, definitivamente hay una programación básica y conocimientos de informática necesarios para hacer cualquier cosa en tecnología.

Pero la verdad es que existen diferencias significativas entre construir y mantener software y hacer ciencia de datos. Si su objetivo es convertirse en un científico de datos. Deberías aprender ciencia de datos. Hay algunos cursos en línea de universidades que son bastante buenos, pero realmente recomendaría aprender de las listas de reproducción de YouTube. Los mejores para comenzar son sentdex y siraj raval en mi opinión.

Buena suerte.

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