¿Habilidades para el autoaprendizaje de la ciencia / análisis de datos o las estadísticas de EM?

El uso de técnicas avanzadas de análisis de datos en el trabajo le brindará una experiencia que puede ser más valiosa que un título, y ciertamente menos costosa. Si puede enseñarse a sí mismo y aplicar esas habilidades a su trabajo actual, demostrará su capacidad para resolver problemas reales con este conocimiento, que puede ser más atractivo para los posibles empleadores que un título.

Comience a pensar qué tipo de problemas tiene actualmente su organización que podrían resolverse con algunas técnicas simples. Por ejemplo, ¿puede encontrar técnicas que lo ayuden a descubrir errores de entrada de datos? ¿Qué pasa con detectar patrones interesantes que no aparecen en los informes estándar que tiene la tarea de generar? A partir de ahí, puede comenzar a experimentar tratando de utilizar los datos existentes para pronosticar patrones futuros en pedidos y pagos, tal vez incluso reflejando variaciones estacionales. También puede utilizar los paquetes de recomendaciones existentes para mostrar cómo los clientes pueden recibir incentivos que aumentan su probabilidad de hacer una compra mayor.

Sin embargo, una última palabra de precaución es que puede encontrarse con la política de la oficina al tratar de hacer mejor su trabajo. No todos aprecian a un trabajador que toma la iniciativa y se preocupa por la superación personal.

Esto constituye educación estadística tradicional.

Inicialmente, uno tiene que decidir qué ruta tomar y por qué. Esto generalmente se responde en el primer capítulo de cualquier libro de texto que habla sobre la motivación del curso.

Si no tiene idea de lo que quiere hacer con las estadísticas, tome un curso introductorio de Estadística para ver cómo lo hace. Esto le dará una idea aproximada de cómo proceder después.

Si está muy decidido a ser un estadístico, entonces debe trabajar en los requisitos previos fundamentales, a saber, Análisis matemático y álgebra lineal. Estas 2 asignaturas constituyen el requisito previo para muchas otras asignaturas, a saber, economía.

Prerrequisitos
1) Análisis matemático por W. Rudin
2) Álgebra Lineal

Cursos Estadísticos
1) Estadísticas inferenciales
2) Teoría de la probabilidad
3) Teoría de probabilidad avanzada (Requisito previo: Teoría de la medida)
4) métodos no paramétricos
5) Modelos lineales (requisitos previos: inferencia, probabilidad)
6) Análisis multivariante (requisitos previos: modelos lineales)
7) Procesos estocásticos (requisitos previos: probabilidad)

Estadísticas aplicadas

1) Diseño experimental
2) ensayos clínicos
3) Análisis de datos categóricos
4) Genética estadística

Temas estadísticos avanzados

1) Estadísticas Bayesianas
2) Análisis de supervivencia
3) Teoría de la decisión
4) Análisis de datos longitudinales
5) Análisis de series temporales

Consulte también la herramienta estadística basada en la web, http://www.datainsight.in

Yo diría que contacte a los analistas de datos en foros como Quora y LinkedIn e intente averiguar qué se espera de ellos en sus trabajos. Si tiene una empresa o dos en mente donde desea trabajar, intente comunicarse con las personas allí para averiguar qué necesitan en sus analistas de datos. De esta manera, todo lo que aprenda le ofrece una inversión máxima en el menor tiempo posible con validación. Aunque agregaría, nada de lo que estudies diligentemente nunca va a desperdiciar ESP un Master de 2 años. Espero que esto ayude. ¡Todo lo mejor!

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