Esto depende completamente de sus antecedentes y de lo que espera obtener del curso.
Cuantos más antecedentes de programación tenga, más fácil será. Cuantos más antecedentes estadísticos tenga, más comprenderá realmente lo que está haciendo. A juzgar por las quejas sobre los conjuntos y las observaciones, los conjuntos bimensuales pueden durar de 6 a 40 horas. Si ha tomado CS51 o más (o tiene experiencia previa en Python), no tendrá ninguna dificultad en el tiempo y puede hacerlo en uno o dos días completos. Aquellos con menos experiencia en programación generalmente tuvieron problemas, particularmente al comienzo del semestre.
Si desea hacer una preparación previa, puede echar un vistazo a los conjuntos de años anteriores que están disponibles CS109 Data Science (desplácese hacia abajo hasta la parte inferior). Si esos son un salto demasiado grande para comenzar, recomiendo Python para el análisis de datos. Eso hará que los dos primeros juegos sean mucho más fáciles. Además, puede explorar algunas de las conferencias que están disponibles allí también. Los cursos que ayudarían con la preparación en el semestre de primavera son CS51 (para la madurez de programación general), CS181 (para aprendizaje automático, mucho más profundo que cs109, por lo que es un poco extraño tomarlo antes) y Stat 149 (modelos lineales generalizados) . Sin embargo, los dos primeros son probablemente más difíciles o más largos que CS109, mientras que Stat 149 es un buen complemento con cierta superposición y usa R.
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