Los requisitos previos para Data Science y ML son:
- Estadísticas y probabilidad: esto lo ayudará a mejorar su intuición sobre qué algoritmos usar y qué resultados puede esperar.
- Álgebra lineal básica: esto lo ayudará a comprender la forma en que funcionan los algoritmos y lo ayudará a desarrollar algoritmos personalizados.
- Experiencia de programación: Python o R son los lenguajes preferidos.
Más que lo anterior, debe ser muy bueno en el análisis de datos, ya que es la línea de vida de ML / Data Science.
- Limpieza de datos: elimine los datos redundantes y complete los datos faltantes.
- Minería de datos : encuentre patrones en los datos que brinden información significativa.
- Extracción de datos : centralizando o agregando datos de múltiples fuentes en un repositorio común.
- Visualización de datos : presentar los datos en un formato sencillo para que incluso las personas no técnicas puedan comprenderlos.
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