¿Cómo puedo aprender ciencia de datos?

La ciencia de datos es una sub-habilidad múltiple que debe tener, comienza desde la recopilación de datos hasta la información y la predicción, y pasa por datos de preparación de datos (ETL, discusión de datos …), estadísticas, inclinación de la máquina, habilidades de programación (R o Python) visualización, comunicación y, al final, presentación.

(fuente de la imagen El reloj de ciencia de datos)

Para comenzar te aconsejo que tomes estos cursos:

Algunos buenos cursos :

• Ciencia de datos | Certificación de Coursera de buenas universidades como Michigan, Stanford, …
• Algoritmos: Diseño y Análisis, Parte 1 – Universidad de Stanford | Coursera
• Data Science AZ ™: ejercicios de ciencia de datos de la vida real incluidos (Udemy)
• Machine Learning AZ ™: Python & R práctico en ciencia de datos (Machine Learning Udemy) muy bueno para comenzar.
• Implementación de un clúster de Hadoop | Udacity, (Big data)

Certificación Gratis

bigdatauniversity.com de la Universidad de IBM. Encontrará una gama de cursos gratuitos con certificaciones, también le brindan una ruta de aprendizaje para la ciencia de datos, agregue sus certificados de logros en Cv, será un punto positivo.

• Ciencia de datos 101
• Aprendizaje profundo 101
• Aprendizaje automático con Python
• Estadísticas 101

Libros de inicio, le aconsejo que comience con este:

• Más de 100 libros gratuitos de ciencia de datos (personalmente me gusta)
• Big Data For Dummies te da una gran visión general de big data

entonces debería hacer algo práctico, aquí propongo comenzar con el ecosistema de código abierto gratuito de Hadoop (puede usar la plataforma Hartonworks ).

• Hadoop para tontos.
• Guía para principiantes de Hadoop.

Libros avanzados

• Hadoop, la guía definitiva Por Tom White http://www.amazon.com/Hadoop-Def …
• Los elementos del aprendizaje estadístico: minería de datos, inferencia y predicción Por Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman http://www.amazon.com/Elements-Statistical-Learning-Prediction-Stat …
• Patrones de diseño de MapReduce: construcción de algoritmos y análisis efectivos para Hadoop y otros sistemas Por Donald Miner http://www.amazon.com/MapReduce-Design-Patterns-Effective-Algorithm …
• Ciencia práctica de datos con R Por Nina Zumel y John Mounthttps: //www.manning.com/books/pr…

Seminarios web

• También le aconsejo que asista a algunos seminarios web en Bright TALK y escuche este podcast cada semana. Kirill Eramenko invita y discute con un científico de datos.
• Escuche el podcast de Super Data Science: Big Data | Carreras de análisis | Mentores | Éxito en TuneIn
• big data | BrightTALK.

Blogs:

• Obtener una educación gratuita en ciencia de datos – insideBIGDATA
• …

Espero que ayude, y te deseo una buena suerte y un feliz camino de aprendizaje 🙂

Puede aprender Data Science fácilmente, si aprende con plena concentración.

Primero, quiero comenzar mi respuesta con lo que es exactamente ciencia de datos.

• ¿Qué es la ciencia de datos?

Data Science es un campo que abarca los relacionados con la limpieza, preparación y análisis de datos. La ciencia de datos es un término general en el que se aplican muchos métodos científicos. Por ejemplo, las matemáticas, las estadísticas y muchas otras herramientas que los científicos aplican a los conjuntos de datos. El científico aplica las herramientas para extraer conocimiento de los datos.

Es una herramienta para abordar Big Data . Y luego extraer información de él. First Data Scientist reúne conjuntos de datos de múltiples disciplinas y los compila. Después de eso, aplique aprendizaje automático , análisis predictivo y sentimental. Luego afílelo hasta un punto donde pueda derivar algo. Finalmente, extrae la información útil de la misma.

El científico de datos entiende los datos desde un punto de vista comercial. Su trabajo es dar la predicción más precisa. Se encarga de dar sus predicciones. La predicción del científico de datos es muy precisa. Impide que un empresario pierda en el futuro.

Ahora, para aprender Data Science, debe tener buenos conceptos sobre Machine Learning, Python, etc.

Así que definitivamente recomendaré referir algunos de los mejores libros para aprender en profundidad.

Ahora veamos los mejores libros para ciencia de datos.

Los mejores libros para la ciencia de datos:

Este libro está escrito por Jared P. Lander. Es un libro decente que cubre todos los aspectos de la ciencia de datos, como la visualización de datos, la manipulación de datos, el modelado predictivo, pero no con tanta profundidad. Puedes entenderlo, ya que cubre una gran cantidad de temas y se pierde detalles de cada uno.

Este libro está escrito por Trevor Hastie, Robert Tibshirani y Jerome Friedman. Esta es la siguiente parte de ‘Introducción al aprendizaje estadístico’. Se compone de temas más avanzados. Este libro es el más adecuado para personas familiarizadas con los conceptos básicos del aprendizaje automático.

Para que pueda comenzar con estos libros.

Ahora comencemos con el científico de datos. Cómo puede convertirse en un científico de datos.

El científico de datos entiende los datos desde un punto de vista comercial. Su trabajo es dar la predicción más precisa. Se encarga de dar sus predicciones. La predicción del científico de datos es muy precisa. Impide que un empresario pierda en el futuro.

El científico de datos es el trabajo más sexy del siglo XXI. Un científico de datos es mejor estadístico que cualquier ingeniero de software y mejor ingeniero en comparación con cualquier estadístico.

Veamos una infografía a continuación para desmitificar a Data Scientist

Así que veamos las habilidades más valiosas para aprender para un Científico de Datos.

• Conocimiento profundo de la codificación Python. Es el lenguaje más común, incluido Perl, Ruby, etc.
• Conocimiento sólido de SAS / R
• Es necesario que el científico de datos pueda trabajar con datos no estructurados. Ya sea que provenga de videos, redes sociales, etc.
• Habilidad de sonido en la codificación de bases de datos SQL.
• Data Scientist debería tener una buena comprensión de varias funciones analíticas. Por ejemplo rango, mediana, etc.
• Se requiere un conocimiento profundo del aprendizaje automático.
• Un científico de datos debe estar familiarizado con Hive , mahout, redes bayesianas , etc. En ciencia de datos, el conocimiento de MySQL es como una ventaja adicional.

Ahora veamos las responsabilidades de Data Scientist, de acuerdo con las responsabilidades que puede juzgar usted mismo que puede administrar esos roles o no, y si no, intente agregar esas habilidades en usted mismo.

Responsabilidades de un científico de datos

• Limpieza y procesamiento de datos.
• Predicción del problema empresarial.
• Sus roles son dar resultados futuros de ese negocio.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático y métodos analíticos.
• Encuentre nuevas preguntas comerciales que luego puedan agregar valor al negocio.
• Minería de datos utilizando métodos de vanguardia.
• Presentar resultados de manera clara y hacer el análisis ad-hoc.

Para saber más sobre las habilidades y roles de Data Scientist, consulte el siguiente enlace:

Habilidades necesarias para convertirse en Data Scientist

Puede aprender usted mismo la ciencia de los datos si sigue la disciplina y dedica su tiempo a aprender, primero inscríbase en algunos cursos gratuitos en línea. Luego vaya a Kaggle y practique. Proporcionaré algunos cursos gratuitos a continuación.

La pequeña lista de cursos gratuitos de #DataScience: –

Los maestros de la ciencia de datos de código abierto

Harvard CS109 Data Science

Introducción a la ciencia de datos por Jeff Hammerbacher en UC, Berkeley

Introducción a la ciencia de datos @coursera

Introducción a la ciencia de datos @UofWashington

Curso de ciencia de datos @ColumbiaUni notas de @mathbabe

Una introducción a la ciencia de datos en la Universidad de Syracuse (pdf)

Ciencia de datos aplicados: una introducción @SyracuseUni

Ciencia de datos y análisis en UCBerkeley

Process Mining: Data Science in Action @TUEindhoven

Aprendiendo de los datos en el Instituto de Tecnología de California

Pensamiento estadístico y análisis de datos @MIT

Análisis de datos e inferencia estadística @DukeUni

Introducción a la minería de datos @MIT

Conjuntos de datos masivos de minería @Stanford

Descubrimiento de patrones en minería de datos @UoIllinois

Introducción a la disputa de datos en la escuela de datos

Dando sentido a los datos @Google

Openintro a las estadísticas

Introducción a Machine Learning @Udacity

Introducción a Machine Learning @UofBritishColumbia

Introducción al aprendizaje automático @MIT

CIML: Curso de aprendizaje automático

Introducción al aprendizaje automático @coursera y la Universidad de Stanford

La ciencia de datos es amplia. Antes de sumergirse en todos los tutoriales y algoritmos resaltados por otras respuestas. Siéntese y hágase algunas preguntas pertinentes como:

¿Por qué ciencia de datos y no análisis de datos? (Quiero creer que sabes que son diferentes)

¿En qué campo estás interesado? (Aquí está la pregunta más importante que la mayoría de la gente no intenta averiguar).

La razón por la que necesita respuestas a esas preguntas (énfasis en la segunda pregunta) es para evitar aprender muchas cosas y, sin embargo, no puede aplicar ninguna. Hablando por experiencia sin embargo.

Cuando puede decidir en qué campo desea aplicar sus habilidades de ciencia de datos, está lleno de conocimiento de lo que desea lograr y, por lo tanto, a medida que comienza a aprender varios algoritmos, no usará su conjunto de datos (Popular es Iris) pero, en cambio, está trabajando en el conjunto de datos que le interesa. Entonces, mientras aprende, está trabajando con el tipo de conjunto de datos que vería la mayor parte del tiempo.

Por ejemplo, un científico de datos financieros trabajaría en un conjunto de datos que es diferente de un científico de datos biomédicos, o un científico de datos que trabaja en una empresa de publicidad en línea, o probablemente un científico de datos en una empresa de seguridad de la red. Lo más importante es tener un conocimiento de primera mano de lo que realmente quieres lograr con tus habilidades. Realmente espero que entiendas mi punto de vista.

Sin embargo, está bien trabajar con otro tipo de conjunto de datos diferente de su interés, pero le da una alta prioridad a su interés porque hace que su aprendizaje sea divertido cuando comience a enfrentar algunos obstáculos.

Buena suerte

Hay muchas maneras de aprender ciencia de datos por su cuenta. Hay ‘n’ cantidad de recursos disponibles en internet. Confía en mí, seguir todos los demás recursos te hará confundir, por lo tanto, necesitas una hoja de ruta para lograr los objetivos.

Ya he escrito la respuesta a este tipo de preguntas sobre quora. Por lo tanto, para evitar duplicaciones, le proporciono los enlaces. Por favor, siéntase libre de seguirlos

1. La respuesta de Akash Dugam a ¿Dónde empiezo y cuál es el proceso paso a paso para convertirse en un Científico de Datos?
2. La respuesta de Akash Dugam a ¿Cuál es el mapa de ruta para un chico universitario para una carrera de aprendizaje automático y competir en Kaggle?
3. La respuesta de Akash Dugam a ¿Cuáles son los temas / capítulos requeridos que uno debe cubrir en Probabilidad y Estadística para convertirse en un científico de datos?
4. La respuesta de Akash Dugam a ¿Cómo aprende big data?

Sospecho que la mayoría responderá esto usando alguna versión de “do data science”.

Eso significa:

• Obtenga algunos datos, puntos de bonificación por hacer esto mediante programación, como a través de una API web.
• Haga una pregunta sobre dichos datos y refínelos a medida que descubre que no hay forma de que pueda responderlos de la manera en que los formuló por primera vez.
• Identifique qué es o no es “útil” en los datos y filtre eso.
• Transforme los datos para que pueda realizar algún tipo de análisis cuantitativo (por ejemplo, cuente la cantidad de veces que aparece una URL en particular en los sitios web de las personas).
• Encuentre un método para analizar los datos de manera que responda total o parcialmente a su pregunta de investigación.
• Cree gráficos, tablas y figuras para ilustrar su trabajo.
• Crea un póster, punto de poder o artículo de revista para que puedas mostrar tus resultados a otros.

ENTONCES:

• Vea si puede pasar de gráficos estáticos a animaciones dinámicas.
• Vea si puede hacer lo mismo para un conjunto de archivos de 1 TB o más.
• Vea si puede entrenar sus datos a través de un algoritmo para predecir algún evento o tendencia a lo largo del tiempo.

El software es bastante trivial, suponiendo que tienes algunas habilidades informáticas. De una forma u otra, se encontrará utilizando su biblioteca o software favorito para hacer lo que quiera (por ejemplo, R / Python para manipulación de datos y gráficos estáticos, Spark / Hadoop para grandes conjuntos de datos, D3 / javascript para visualizaciones, etc.

La ciencia de datos es la que más escucha noticias de todo tipo de profesionales.

La ciencia de datos es muy importante de aprender, y no es fácil tener experiencia en todas las herramientas en ciencia de datos, sin embargo, la experiencia en cualquiera de las dos herramientas lo ayudará a obtener más experiencia en ciencia de datos.

Recomiendo encarecidamente el camino a continuación para comenzar su carrera en ciencia de datos y elegir la herramienta adecuada según su habilidad e interés.

1. Análisis de datos con Microsoft Excel.
2. Análisis de datos utilizando lenguaje de programación R.
3. Análisis de datos utilizando SAS.
4. Análisis de datos utilizando Python.

Puede elegir cualquiera de las herramientas mencionadas anteriormente para la comprensión básica de la ciencia de datos y el análisis de una gran cantidad de conjuntos de datos.

Para comprender los conceptos básicos de las herramientas mencionadas anteriormente, puede consultar los siguientes cursos en línea.

Cursos en línea – Aprenda cualquier cosa, en su horario | Udemy

https://www.coursera.com/

https://www.edx.com/

Udacity – Clases gratis en línea y nano grados

Espero que esto te pueda ayudar.

¡¡Feliz aprendizaje!!

Eso dependerá de sus antecedentes y estilo de aprendizaje.

• Paso 1: en todos los casos, necesitará habilidades de programación en R o Python. Empiezas consiguiendo esos.
• Paso 2: Comience leyendo un libro introductorio y práctico sobre ciencia de datos. como “comenzar la ciencia de datos con R” o la introducción a la ciencia de datos con R ”
• Paso 3: lea nuevamente el mismo libro y repita los ejercicios por segunda vez.
• Paso 4: Elija un enfoque / problema para abordar y lea más material al respecto. Esto podría ser, por ejemplo, predictivo, semántico, aprendizaje profundo … también puede abordarlo desde el punto de vista de la aplicación, como análisis de imágenes, detección de fraudes, análisis de marketing.

El punto es que la ciencia de datos es enorme, al principio no puedes perder tiempo y habilidades cognitivas. Recomiendo que esto sea profundo antes de ir ancho.

La respuesta corta para aprender ciencia de datos como principiante se discute aquí … el aprendizaje automático está remodelando silenciosamente el mundo. Ya no necesitamos enseñar a las computadoras cómo realizar tareas complejas como el reconocimiento de imágenes o la traducción de textos. La ciencia de datos es el estudio de dónde proviene la información, qué representa y cómo se puede convertir en un recurso valioso en la creación de negocios y estrategias.

Algunas de las habilidades técnicas para aprender ciencia de datos son

Codificación Python

Python es el lenguaje de codificación más común que normalmente veo requerido en los roles de ciencia de datos, junto con Java, Perl o C / C ++.

Habilidades de visualización

Los humanos pueden absorber más información en forma de imágenes cuando la comparamos con datos en forma de palabras y números. Un conocimiento práctico de las herramientas de visualización de datos como Tableau, Qlikview, Plotly o Sisense garantizará que un científico de datos pueda confiar con confianza. presentar ideas a un público tanto técnico como no técnico convenciéndolos del valor comercial que sus ideas pueden extraer.

Base de datos / codificación SQL : aunque NoSQL y Hadoop se han convertido en un gran componente de la ciencia de datos, aún se espera que un candidato pueda escribir y ejecutar consultas complejas en SQL.

Plataforma Hadoop : aunque esto no siempre es un requisito, es muy preferido en muchos casos. Tener experiencia con Hive o Pig también es un fuerte punto de venta. La familiaridad con herramientas en la nube como Amazon S3 también puede ser beneficiosa.

Análisis cuantitativo: la necesidad de habilidades de análisis cuantitativo es importante de múltiples maneras y son Diseño y análisis experimental, Modelado de sistemas económicos o de crecimiento complejos, Aprendizaje automático.

Para más detalles: BEPEC | ¿Por qué ciencia de datos? Bangalore

Hola

Puede aprender Ciencia de datos ingresando a la capacitación en línea en vivo por TACT learn y puede obtener un certificado por TACT que es reconocido a nivel mundial.

Después de completar el curso, podrá:

• Implemente Data Analytics Lifecycle para proyectos de big data.
• Cambiar el marco de un desafío desde la perspectiva del negocio a la analítica.
• Comprenda qué técnicas y herramientas analíticas funcionarán en un análisis específico de big data. Creación de modelos estadísticos y también comprender qué ideas pueden conducir a resultados procesables.
• Utilice varias herramientas de big data como Hadoop, MapR, R, In-Database Analytics y MADLib.
• Comprenda cómo el análisis avanzado aprovecha para crear una ventaja competitiva. También cómo las funciones de los científicos de datos y analistas de BI son diferentes entre sí.

Captura de datos:

• Habilidades de programación y bases de datos
• Dominio comercial y experiencia
• Almacén de modelado de datos y habilidades de datos no estructurados

Análisis de los datos:

Habilidades de herramientas estadísticas

Habilidades matemáticas

Presentación:

Habilidades de herramientas de visualización

Habilidades de comunicación

Habilidades para los negocios

Habilidades para resolver problemas

Habilidades de predicción

Para obtener más información, puede comunicarse conmigo en [email protected] o +1 973–854–1588 (EE. UU.).

La ciencia de datos , también conocida como ciencia basada en datos , es un campo interdisciplinario sobre métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimiento o conocimientos de los datos en diversas formas.

Varios frentes como Machine Learning, Deep Learning, etc. forman parte de la ciencia de datos. En los últimos tiempos, se ha demostrado que el enfoque de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para resolver un problema ofrece una precisión mucho mejor que otros enfoques. Esto ha llevado a un tsunami en el área de Machine Learning.

Hay varios institutos e instructores que imparten cursos sobre ciencia de datos tanto en línea como fuera de línea. La ventaja de los proveedores de cursos en línea sobre los proveedores de cursos fuera de línea es que cuando se trata de instructores en línea, puede unirse a un curso dirigido por un instructor en línea mucho más experimentado en comparación con el instructor fuera de línea que se encuentra en su ciudad.

Cuando se trata de instructores en línea, primero debe asegurarse de que el instructor que elija tenga suficiente experiencia en este campo de la ciencia de datos. Y también que las clases en las que se está inscribiendo son prácticas y no solo teóricas. Entonces, cuando se trata de un enfoque práctico, asegúrese de tener una máquina local en la que tenga una máquina local adecuada para practicar. Hay servicios que brindan servicios de laboratorio en los que puede practicar con estas diferentes tecnologías que está estudiando, como Python, NumPy, Scipy, Pandas, Jupyter, Scikit-learn, Regression, Clustering, Classification, Support Vector Machines, Random Forests , Árboles de decisión, reducción de dimensionalidad, TensorFlow, etc. Cloudxlab es una de esas compañías que proporciona el laboratorio que es un servicio administrado donde se ocupan las configuraciones e instalaciones.

Puede comenzar a estudiar comenzando con un curso de Python que actúa como la herramienta básica para los cursos de Aprendizaje automático y Aprendizaje profundo.

científico de datos

Un científico de datos es un profesional responsable de recopilar , analizar e interpretar grandes cantidades de datos para identificar formas de ayudar a una empresa a mejorar las operaciones y obtener una ventaja competitiva sobre sus rivales. El rol del científico de datos es una rama del rol estadístico que incluye el uso de Tecnologías analíticas avanzadas, incluido el aprendizaje automático y el modelado predictivo, para proporcionar información más allá del análisis estadístico. La demanda de habilidades de ciencia de datos ha crecido significativamente en los últimos años a medida que las empresas buscan obtener información útil de las cantidades voluminosas de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados que una gran empresa produce y recopila, denominados colectivamente grandes datos.

Sugeriría familiarizarse con las estadísticas y luego construir su intuición con respecto a los algoritmos comunes de aprendizaje automático (consulte https://www.slideshare.net/Colle …). Después de tener una idea de cómo funcionan, lea un poco más sobre cada algoritmo (ArXiv tiene muchos documentos) e intente implementarlos con paquetes R o Python (bastante fácil de usar con una codificación mínima).

Mucho se ha dicho sobre la ciencia de datos y su importancia en el mundo corporativo actual. En el mundo corporativo, casi todas las decisiones se toman en base a un análisis cuidadoso y científico de los datos. Los datos se han generado en petabytes y Exabyte a diario. Los datos solo van a crecer, eso también a un ritmo extremadamente rápido. Entonces, una cosa es segura de que Data Science no es una burbuja que explotará en algún momento, sino que irá mucho más avanzada y más rápida en los próximos días. En este artículo descubrirá qué son estos “datos” y qué es la “ciencia de datos” y qué significa para usted.

La ciencia de datos se puede definir como una combinación de varios métodos, procesos y sistemas científicos para extraer información de los grandes conjuntos de datos (que de otro modo estaría oculto). Desde el surgimiento de Internet, ha habido un aumento constante en el aumento de datos, y la introducción de plataformas de redes sociales como Facebook, Twitter, Instagram, etc., junto con los teléfonos inteligentes avanzados ha contribuido enormemente en la generación de datos. . Independientemente de lo que haga un individuo en las plataformas de redes sociales, comparta una publicación, publique un comentario, como un anuncio, e incluso una simple búsqueda se registra y agrega a la enorme cantidad de datos.

Todo está en línea hoy. De la lista de amigos de las personas, el comportamiento de compra, las imágenes, lo que les gusta y lo que no les gusta, su opinión sobre una cosa o tema en particular, etc. Todos estos detalles (datos) sobre las personas pueden analizarse científicamente y utilizarse para crear un mejor entorno en línea. Desde sugerir los libros, películas y videos que podrían gustarles, o sugerir un artículo que podría estar interesado en comprar.

Un ejemplo incluiría, Netflix, utiliza los datos de millones de usuarios con respecto a las películas y los programas que han visto, los actores que les gustan y el tipo de películas que les gustan. Después de ejecutar un algoritmo avanzado (parte de la ciencia de datos) en estos datos, vienen con la lista de películas o programas que un individuo estará más interesado en ver y comienzan a “sugerirles” estas películas.

Es posible que ya haya notado lo mismo en YouTube, cuando ve pocos videos en YouTube; comienza automáticamente sugiriéndote más videos según lo que viste. Esto puede parecer muy simple, pero hay algoritmos complejos que se ejecutan en segundo plano que lo hacen posible.

Los datos pueden haber recorrido un largo camino, pero la verdad es que apenas ha comenzado. Existe un enorme potencial en el campo de la ciencia de datos y campos relacionados como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Esta es una pregunta que me hacen con mucha frecuencia. Por lo tanto, he pensado en cómo puede convertirse en un científico de datos en el siguiente artículo:

La respuesta de Ratnakar Pandey (RP) a ¿Puedo convertirme en un científico de datos sin experiencia laboral?

Recuerde que para dominar cualquier habilidad nueva necesita al menos 400 a 500 horas de experiencia práctica.

Por ejemplo, si desea llamarse a sí mismo como muy cómodo en el uso del lenguaje Python, debe tener al menos 400 horas de experiencia práctica en codificación.

Aclamaciones

¿Qué significa Data Science para ti?

Mucho se ha dicho sobre la ciencia de datos y su importancia en el mundo corporativo actual. En el mundo corporativo, casi todas las decisiones se toman en base a un análisis cuidadoso y científico de los datos. Los datos se han generado en petabytes y Exabyte a diario. Los datos solo van a crecer, eso también a un ritmo extremadamente rápido. Entonces, una cosa es segura de que Data Science no es una burbuja que explotará en algún momento, sino que irá mucho más avanzada y más rápida en los próximos días. En este artículo descubrirá qué son estos “datos” y qué es la “ciencia de datos” y qué significa para usted.

La ciencia de datos se puede definir como una combinación de varios métodos, procesos y sistemas científicos para extraer información de los grandes conjuntos de datos (que de otro modo estaría oculto). Desde el surgimiento de Internet, ha habido un aumento constante en el aumento de datos, y la introducción de plataformas de redes sociales como Facebook, Twitter, Instagram, etc., junto con los teléfonos inteligentes avanzados ha contribuido enormemente en la generación de datos. . Independientemente de lo que haga un individuo en las plataformas de redes sociales, comparta una publicación, publique un comentario, como un anuncio, e incluso una simple búsqueda se registra y agrega a la enorme cantidad de datos.

Todo está en línea hoy. De la lista de amigos de las personas, el comportamiento de compra, las imágenes, lo que les gusta y lo que no les gusta, su opinión sobre una cosa o tema en particular, etc. Todos estos detalles (datos) sobre las personas pueden analizarse científicamente y utilizarse para crear un mejor entorno en línea. Desde sugerir los libros, películas y videos que podrían gustarles, o sugerir un artículo que podría estar interesado en comprar.

Un ejemplo incluiría, Netflix, utiliza los datos de millones de usuarios con respecto a las películas y los programas que han visto, los actores que les gustan y el tipo de películas que les gustan. Después de ejecutar un algoritmo avanzado (parte de la ciencia de datos) en estos datos, vienen con la lista de películas o programas que un individuo estará más interesado en ver y comienzan a “sugerirles” estas películas.

Es posible que ya haya notado lo mismo en YouTube, cuando ve pocos videos en YouTube; comienza automáticamente sugiriéndote más videos según lo que viste. Esto puede parecer muy simple, pero hay algoritmos complejos que se ejecutan en segundo plano que lo hacen posible.

Los datos pueden haber recorrido un largo camino, pero la verdad es que apenas ha comenzado. Existe un enorme potencial en el campo de la ciencia de datos y campos relacionados como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Si está interesado en saber más sobre ciencia de datos, no dude en escribir a [email protected]

Queridos amigos,

La ciencia de datos es un campo de Big Data que busca proporcionar información significativa de grandes cantidades de datos complejos. La ciencia de datos, o ciencia basada en datos, combina diferentes campos de trabajo en estadística y computación para interpretar datos con el propósito de tomar decisiones. Elija el mejor instituto de formación DataScience en Chennai.

El término ciencia de datos ha estado flotando durante la mayor parte de los últimos 30 años, y originalmente se usó como un sustituto de “ciencia de la computación” en 1960. No fue sino hasta 15 años después que el término se usó para definir el encuesta de métodos de procesamiento de datos que se utilizan en diferentes aplicaciones.

En 2001, la ciencia de datos se introdujo como una disciplina independiente. The Harvard Business Review publicó un artículo en 2012, llamando al científico de datos el “trabajo más sexy del siglo XXI”. Aprenda DataScience del mejor instituto de capacitación de DataScience.

La ciencia de datos incorpora herramientas de múltiples disciplinas para recopilar un conjunto de datos, procesar y obtener información del conjunto de datos, extraer datos significativos del conjunto e interpretarlos para la toma de decisiones. Elija el mejor instituto para DataScience.

Las áreas disciplinarias que componen el campo de la ciencia de datos incluyen minería, estadística, aprendizaje automático, análisis y algo de programación. La minería de datos aplica algoritmos en el conjunto de datos complejos para revelar patrones que luego se utilizan para extraer datos utilizables y relevantes del conjunto. Elija el mejor centro de formación de DataScience en Chennai.

Las medidas estadísticas como el análisis predictivo utilizan estos datos extraídos para medir los eventos que probablemente sucedan en el futuro en función de lo que muestran los datos que ocurrieron en el pasado. Aprenda DataScience del mejor centro de capacitación de DataScience.

El aprendizaje automático es una herramienta de inteligencia artificial que procesa cantidades masivas de datos que un humano no podría procesar en la vida. El aprendizaje automático perfecciona el modelo de decisión presentado bajo análisis predictivo al hacer coincidir la probabilidad de que ocurra un evento con lo que realmente sucedió en el momento previsto. Elija el mejor centro para DataScience.

Contacto: 89399 25577.

Ubicación: Chennai, Bangalore.

Tecnologías Sathya que ofrecen la mejor capacitación de Data Scientist en Hyderabad. capacítese por más de 10 años de facultad experimentada. Ofrecemos capacitación en línea de Data Scientist y capacitación en el aula en Ameerpet Hyderabad India. Obtenga experiencia práctica en proyectos en tiempo real del curso de Data Scientist. y sesiones de entrenamiento corporativo se proporcionan en

. Puede asistir a nuestra sesión de demostración gratuita .8790661266

Capacitación de científicos de datos

Los profesionales de la ciencia de datos se encuentran entre los mejor pagados de la industria de TI. Es bueno que tenga interés en aprender el tema. Le sugiero que se una a Intellipaat, que ofrece una formación increíble en ciencia de datos. También puede optar por la capacitación en el aula, pero no será tan buena como la capacitación en línea. Y entre la capacitación en línea, Intellipaat es la mejor. ¿Sabe que proporcionan acceso de por vida al material del curso, como videos y material de estudio? También brindan soporte de por vida que nadie en la industria del aprendizaje electrónico brinda.

Las facultades que brindan capacitación en el instituto son expertos de la industria que tienen al menos diez años de experiencia. Todos los conceptos como regresión, muestreo, conversión de datos, segmentación de datos, pruebas de datos le serán enseñados por expertos. Si tiene dudas después de la capacitación, puede llamar a su equipo de soporte y resolver sus consultas. ¿Sabe que dentro de las 24 horas resuelven las consultas de los alumnos? Es por eso que digo que miras su video de capacitación sobre ciencia de datos. Definitivamente tendrás ganas de unirte a ellos:

Obtenga más información en este curso de capacitación de Intellipaat Data Science:

https://intellipaat.com/data-sci …