Para empezar, puede consultar 16 libros de ciencia de datos gratuitos de William Chen. Los libros enumerados aquí son gratuitos y pueden ayudarlo a comenzar realmente rápido.
En términos de habilidades necesarias para ser un buen científico de datos:
1. Habilidades de programación (Python, R o Scala)
2. Algoritmos de aprendizaje automático (puede comenzar con ¿Cuáles son los 10 mejores algoritmos de minería de datos o aprendizaje automático? En 2006, la Conferencia IEEE sobre minería de datos identificó los 10 algoritmos principales. ¿Siguen siendo válidos?)
3. Estadísticas (esta es una de las áreas más importantes en las que debe tener un buen control para comprender lo que hacen los algoritmos)
- ¿Hive se usa principalmente para tablas externas (por ejemplo, datos existentes en HDFS)?
- ¿Por qué se utiliza el índice de mapa de bits en el almacenamiento de datos?
- ¿Hay algún curso ejecutivo de M.Tech o MS sobre Análisis de Datos o Ciencia de Datos en Chennai?
- ¿Cómo es Berkeley para la ciencia de datos?
- Qué tan bien se traduce la economía de pregrado (y algunas estadísticas) a trabajar en ciencia de datos. ¿Qué posición (es) debo considerar?
Pero lo más importante es su pasión por los datos y la resolución de problemas o problemas comerciales con el poder de los datos.
Ha habido muchas encuestas sobre si habrá escasez de científicos de datos en los próximos años. Sí, habrá una escasez de científicos de datos experimentados y calificados. Sin embargo, Fresh Data Scientist no será escaso
