Si tuviera que configurar un programa de aprendizaje de ciencias de datos de 3 meses para principiantes, ¿cuál sería el mejor programa y la línea de tiempo?

Siento que el mundo moderno nos está haciendo un mal servicio aquí.

Para ser un científico de datos, debes conocer varias disciplinas en algunas profundidades. La mayoría de nosotros poseemos títulos de posgrado en al menos matemáticas o programación. ¿Cómo puedes obtener el conocimiento de una década en 3 meses? No se puede.

Ok, ¿cómo lo harías si tuvieras años? Recomiendo un título avanzado seguido de una posición de nivel junior, pero tengo la sensación de que estás buscando una respuesta más DIY:

• ¿Qué cursos debemos seguir para convertirnos en científicos de datos?
• ¿Puede un ANN probar un nuevo conjunto de datos contra el conjunto de entrenamiento, aprender de manera incremental las características del nuevo conjunto de datos y actualizar el modelo de forma incremental?
• No soy muy bueno en Estadística o Probabilidad, pero soy un buen programador. ¿Debo aprender Big Data?
• Para alguien sin experiencia en ciencia de datos, ¿cómo me convenzo de que los modelos predictivos son importantes, ya que no garantizan eventos futuros?
• ¿Qué es exactamente la minería de datos y cuál es su importancia?

1. Juega primero . Necesitas amar el campo, necesitas saber dónde están los peligros, necesitas saber con qué ya te va bien y qué no. Puede seguir la ruta de la competencia o simplemente comenzar a hacer proyectos aleatorios siguiendo tutoriales en línea … Ordene las fotos de su familia con TensorFlow o incluso OpenCV, haga word-to-vec en su correo electrónico, … cualquier cosa que le interese.
2. Sumérgete más profundo. Ahora que ha realizado una docena de proyectos, ¿qué algoritmos usa con más frecuencia? Si le interesa conseguir un trabajo al final de esta aventura, verifique las vacantes actualmente disponibles y vea si hay tecnologías que son extranjeras, de ser así, haga más proyectos que involucren esas tecnologías. Comprende las matemáticas detrás de los algoritmos que usas. ¿Cuáles son sus debilidades teóricas? Un buen MOOC puede ayudar aquí, pero no tomaría un curso completo, solo me centraría en las herramientas que usa. Este paso es difícil, es posible que tengas que volver a tu conocimiento de álgebra lineal (¿no tienes eso? Necesitarás aprender algo de las matemáticas más altas que conoces).
3. Buscar empleo. No me refiero a un trabajo a tiempo completo, solo un proyecto con parámetros establecidos por otra persona y en una línea de tiempo ajustada. Creo que podrías llegar a este punto en un año de intenso enfoque en el campo. Indudablemente habrá cosas que no sabes, descifrarlas y rápidamente porque el proyecto lo exige. Haga esto una y otra vez hasta que comience a ver proyectos que se parecen a los que ha realizado.

La disciplina requerida para este “atajo” es mucho mayor que simplemente ir a la escuela.

¿Quizás esté decepcionado de que no haya enumerado 12 tecnologías para poder dominarlo como científico de datos? Esto se debe a que en el momento en que presiono enviar, estos quedarán desactualizados. Además, se deben aprender muchas técnicas simultáneamente, por lo que el enfoque del proyecto es realmente el mejor.

¡Buena suerte!