¿Cuál es la mejor manera para que un gerente de producto gane competencia en ciencias de datos en su tiempo libre (es decir, no en el trabajo)?

Gestión de datos para ciencia de datos

Las herramientas de administración de datos correctas son clave para hacer un uso efectivo de Big Data, convirtiendo su volumen en un recurso en lugar de una montaña desalentadora de bits y bytes sin clasificar. Con las técnicas y herramientas de gestión de datos adecuadas, Big Data se puede dividir con relativa facilidad en fragmentos manejables.

El análisis de datos permite a las empresas diseccionar y estudiar los conjuntos de datos que más les importan a ellos y a sus objetivos comerciales.

La GESTIÓN DE DATOS constituye el enfoque sistemático para cortar y cortar montones masivos de datos en porciones lógicas y digeribles.

El paso clave para la gestión efectiva de datos es definir y adoptar un proceso integral y sistemático para usar Big Data. Un componente importante de esto es centralizar toda la información recopilada en un solo lugar.

Para más información, haga clic en el enlace de abajo.

Gestión de datos para la ciencia de datos – MindMajix

También estoy en la misma búsqueda. Recientemente me encontré con esta especialización (Coursera – Data Science) en Coursera (donde ya había tomado algunos cursos dispares, pero una especialización en una sola experiencia suena genial.

Además, prueba tus manos en Kaggle
Ir de Big Data a Big Analytics

Estoy seguro de que hay algunos otros cursos en línea.

PD: conectemos sin conexión.

Proyecto comercial paralelo. Debe comenzar un proyecto paralelo (o incluso un negocio), preferiblemente algo con potencial o perder dinero para motivarlo a completarlo.

Busque algo que le apasione y luego llévelo un poco más lejos con algún tipo de recompensa potencial al final e intente aplicar la ciencia de datos.

Por ejemplo, cuando me interesé en Daily Fantasy, aprendí Python y construí un algoritmo para arbitrar los precios de los jugadores entre Fanduel y Draftkings. No terminó ganando mucho dinero, pero aprendí cómo funcionaba Python. 🙂

Gracias por la idea, Ravi Kiran. Encontré un curso diferente en Coursera (Introducción a la ciencia de datos) que parece centrarse más en Python, que aunque es menos potente como herramienta de ciencia de datos, es más versátil en sus otras aplicaciones / utilidades potenciales:
Coursera

Y, de acuerdo con este artículo (que no estoy calificado para validar como preciso o no), parece que Python está reemplazando rápidamente a R como el lenguaje de elección para el científico de datos: Página en readwrite.com

Agradecería las opiniones de cualquiera sobre el uso de Python en lugar de R para las ciencias de datos y / o el curso mencionado anteriormente sobre Coursera (en comparación con otros métodos en línea para aprender este material).