Cómo comenzar en ciencia de datos

Curso de IA aplicada: es una gran plataforma para los cursos en línea de Machine Learning, es un curso en línea que consta de más de 140 horas de contenido que cubre Python,

Probabilidades y estadísticas,

Álgebra lineal,

Visualización de datos,

Más de 25 técnicas de aprendizaje automático, las técnicas de aprendizaje profundo más importantes y más de 10 estudios de casos del mundo real resolvieron problemas de resolución de extremo a extremo en empresas como Amazon, Facebook, Quora, Uber, Netflix, etc.

Este curso está dirigido a estudiantes y profesionales que trabajan y desean seguir carreras en IA / ML. Ayudan a los participantes del curso a crear un portafolio de más de 5 proyectos para mostrar su trabajo a posibles reclutadores. Puede encontrar algunas carteras de muestra de nuestros estudiantes actuales aquí. Este curso es muy útil para los estudiantes que buscan seguir carreras en IA. También brindan un excelente servicio al cliente, orientación profesional y certificación para el curso.

¿Cuáles son los objetivos de aprendizaje?

La capacitación en línea de IQ lo ayudará a dominar habilidades y herramientas como Estadística, Prueba de hipótesis, Agrupación, Árboles de decisión, Liner y Estudio de regresión logística R, Visualización de datos, Modelos de regresión, Hadoop, spark, PROC SQL, Macros SAS, Procedimientos estadísticos, Análisis avanzado, Matplotlib, funciones de análisis de Excel Pruebas de hipótesis, Zookeeper, interfaces Kafka. Esta habilidad lo ayudará a prepararse para el papel de científico de datos. El programa proporciona acceso a contenido de aprendizaje electrónico de alta calidad, exámenes de simulación, una comunidad moderada por expertos y otros recursos que lo ayudan a seguir el camino óptimo hacia el papel de sus sueños como científico de datos.

• ¿Por qué ser un científico de datos ?

Data Scientist es la plataforma exitosa en una organización de análisis. Glassdoor ha clasificado al científico de datos en el primer lugar entre los 25 mejores trabajos para 2016 y los buenos científicos de datos son menos y tienen una gran demanda de datos que necesitará para comprender el problema comercial, diseñar el análisis, recopilar y formatear los datos requeridos, aplicar algoritmos o técnicas usando las herramientas correctas, y finalmente hacer recomendaciones respaldadas por datos.

• ¿Por qué deberías unirte?

1] Acelere su carrera en ciencia de datos con APDS de IIM C

2] Obtenga una base firme en herramientas cuantitativas y satánicas avanzadas para ayudar con la toma de decisiones efectiva

3] Aprenda la aplicación de Techinques de ciencia de datos en varios dominios

4] Aprende en cualquier momento en cualquier lugar con clases interactivas en vivo en línea

• ¿Quién debe unirse?

1] Trabajando con ambición profesional para convertirse en Data Scientist

2] Ejecutivo interesado en los campos de análisis y gestión de datos.

3] Los ejecutivos en el campo de la gestión encuentran un mayor conocimiento de diversas técnicas y habilidades analíticas hábiles.

• ¿Qué proyectos están incluidos en este programa?

Este científico de datos domina en más de 17 proyectos reales basados ​​en la industria en diferentes dominios para ayudarlo a dominar conceptos de ciencia de datos como gestión de datos, estadísticas, big data.

Proyecto 1: Aprenda cómo la industria líder de atención médica utiliza la ciencia de datos para controlar el crecimiento empresarial.

Dominio : Atención de salud

Proyecto 2: Comprenda cómo los líderes de seguros como Berkshire Hathaway, AIG, AXA, etc. hacen uso de Data Science trabajando en proyectos de la vida real basados ​​en seguros.

Dominio : Seguros

Proyecto 3 : vea cómo bancos como Citigroup, Bank of America ICICI, HDFC utilizan la ciencia de datos para mantenerse a la vanguardia de la competencia.

Dominio : banca

Proyecto 4: Aprenda cómo los mercados de valores como NASDAG, NSE, BSE, se mantienen en Data Science & Analytics para llegar a datos utilizables de conjuntos de datos complejos.

Dominio : Mercado de valores

Proyecto 5 : vea cómo se usa la ciencia de datos en el campo de la ingeniería tomando este estudio de caso del análisis de conjuntos de datos MovieLens.

Dominio : Ingeniería

Proyecto 6 : Comprenda cómo las empresas líderes como Walmart, Amazon, Target, etc. utilizan Data Science para analizar y optimizar la ubicación de sus productos.

Dominio : Minorista

• Herramientas cubiertas

1] Herramientas de análisis avanzadas

2] Herramientas de almacenamiento de ampamp de recopilación de datos

3] Herramientas ETL

4] Sistema de archivos

5] Herramientas de programación

• Ruta de aprendizaje

Curso 1: – Ciencia de datos con formación SAS

Curso 2: – Capacitación en certificación de ciencia de datos – Programación R

Curso 3: – Desarrollador Big Data Hadoop & Spark

Curso 4: – Ciencia de datos con Python

Curso 5: – Business Analytics con Excel

Curso 6: – Apache Kafka

• 8 pasos para convertirse en #Data_Scientist

Paso 1: – Sé bueno en matemáticas; estadísticas, aprendizaje automático

Paso 2: – Aprende a codificar

Paso 3: – Comprender las bases de datos

Paso 4: – Visualización e informes maestros

Paso 5: – Aprende Big Data

Paso 6: – Obtén experiencia

Paso 7: – Conoce a los científicos de datos

Paso 8: – Consigue un trabajo

• 8 habilidades de ciencia de datos que lo contratarán

1] Habilidades de programación

2] estadísticas

3] Aprendizaje automático

4] Cálculos multivariables y álgebra lineal

5] Disputa de datos

6] visualización de datos y comunicación

7] ingeniería de software

8] Intuición de datos

• Los 10 mejores algoritmos y métodos utilizados por el científico de datos

1] Regresión

2] Agrupación

3] Árboles de decisión / reglas

4] Visualización

5] K-vecinos más cercanos

6] PCA

7] Estadísticas

8] Bosques al azar

9] Serie temporal / secuencia

10] Minería de texto

• Para obtener más información, haga clic en el enlace Tutoriales de ciencia de datos para principiantes

Antes de comenzar, primero debe averiguar qué es la ciencia de datos, conocer a un científico de datos experimentado y comprender las habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos. Participe en reuniones / conferencias organizadas para científicos de datos.

Luego viene el siguiente paso, que es tu camino de aprendizaje

1. Comience con estadísticas básicas, probabilidad y álgebra lineal. Puedes hacer estos cursos desde edx, udacity, Coursera, etc.
2. Elija su idioma, obtenga experiencia en R o Python. Mi opinión sería ir con Python.
3. Haz un curso de aprendizaje automático por Andrew Ng. Puedes encontrar este curso en Coursera.
4. Lea muchos estudios de casos de ciencia de datos, para que pueda aprender el arte del pensamiento estructurado.
5. Haz un proyecto de ciencia de datos en kaggle.

Eso es todo, este proceso completo puede llevar de 6 a 8 meses. Luego tendrás que hacer muchos proyectos para seguir mejorando tus habilidades.

Bienvenido a bordo de mi amigo. Yo también estaba confundido a la hora de aprender Data Science ya que no sabía por dónde empezar.

Entonces, esto es lo que hice:

• Comenzó con subdominios de ciencia de datos como “Visualización de datos” y “Manipulación de datos”.
• Elegí a R como mi arma de análisis y comencé a implementar los conceptos de “Visualización de datos” y “Manipulación de datos” con R.
• Una vez, fui bueno con la visualización y la manipulación, comencé con los conceptos de aprendizaje automático.
• En el aprendizaje automático, comencé con algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​como K-means.
• Después de eso, implementé algoritmos de aprendizaje supervisados ​​como “Regresión lineal” y “Árbol de decisión”
• Finalmente, para dominar mis habilidades de ciencia de datos, comencé a competir en Kaggle y mejorar mi experiencia.

He compilado los conceptos de “Manipulación de datos”, “Visualización de datos” y “Aprendizaje automático” en un solo video. Este video comprende todos estos conceptos seguidos de interesantes estudios de caso en R.

No dude en comentar si tiene alguna duda relacionada con la ciencia de datos.

Hola estudiante

Escribe tus consultas, puedes comenzar a aprender Data Science & Machine Learning usando Python aquí y no es tan difícil. Solo necesita tomar clases regulares (curso de ciencia de datos en línea a pedido en inglés).

PLAN DE ESTUDIOS

SECCIÓN 1: COMENZANDO

• Introducción
• [Actividad] Obteniendo lo que necesitas
• [Actividad] Instalación de Canopy Enthought
• Fundamentos de Python, Parte 1
• [Actividad] Conceptos básicos de Python, parte 2
• Ejecutar scripts de Python

SECCIÓN 2: ACTUALIZACIÓN DE ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD Y PRÁCTICA DE PYTHON

SECCIÓN 3: MODELOS PREDICTIVOS

SECCIÓN 4: APRENDIZAJE DE LA MÁQUINA CON PYTHON

SECCIÓN 5: SISTEMAS RECOMENDADORES

SECCIÓN 6: MÁS TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS Y APRENDIZAJE DE MÁQUINAS

SECCIÓN 7: TRATANDO CON DATOS DEL MUNDO REAL para saber más visite aquí Unanth

Además, una vez que completen este curso, otorgarán un certificado de finalización de capacitación en Ciencia de datos y Aprendizaje automático con Python.

Espero que esta información te haya ayudado. Por favor, comparta con otros y vote si le gusta.

Saludos,

Gracia

Hay muchos proveedores de contenido de código abierto que le darían acceso gratuito por tiempo limitado y luego le pedirían Premium. You Tube sería un lugar gratuito para aprender si no tiene la intención de desembolsar una fortuna. Pero es una sobrecarga de datos. Si tiene su base en Mumbai o está bien para una teleconferencia, puede ponerse en contacto con nosotros para tener una conversación sincera para comprender la estructura de Data Science