La ruta de aprendizaje que considero más efectiva y relevante para prepararme para cualquier trabajo y proyecto de ciencia de datos es:
Esto lo ayudará a comprender lo que debe hacerse cuando y con qué orden. También contiene los conceptos y temas básicos que deben cubrirse antes de saltar al mundo de los grandes datos.
En cuanto a los libros, aquí están mis recomendaciones:
- ¿Crees que los algoritmos de aprendizaje automático pueden cambiar la forma en que hacemos simulaciones numéricas?
- ¿Qué es la regresión de Ridge en términos simples?
- ¿Qué tan profundo es el aprendizaje profundo?
- ¿Puede un principiante de programación sumergirse profundamente en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo directamente?
- ¿Por qué no utilizamos la regresión logística para grandes conjuntos de datos de características?
1) El plan de estudios de ciencia de datos de código abierto: datasciencemasters
Esto no solo contiene enlaces a buenos libros, sino que también cubre enlaces a excelentes cursos en línea.
2) Libros sobre análisis, minería de datos
3) 7 pasos para aprender minería de datos y ciencia de datos
También contiene varios recursos para comenzar, junto con algunos buenos libros que lo ayudarán a cubrir temas importantes.
Por último, pero no menos importante, es la curación más importante de los materiales de Data Science, incluidos libros, videos, cursos, blogs y artículos.
¿Cómo me convierto en un científico de datos?
