Si eres un principiante completo, DataCamp seguramente te ayudará a comenzar en las competiciones de Kaggle. Como mencionó Von Yu, tenemos excelentes cursos que lo ayudan a construir la base (como las estadísticas) que necesita para comenzar a abordar los problemas de aprendizaje automático. De hecho, recientemente hemos lanzado varios cursos intermedios de ciencia de datos en los últimos meses que lo ayudarán a aprender el aprendizaje automático.
Puede consultar el plan de estudios completo aquí y también no se pierda nuestras pistas si está interesado en especializarse en un tema o si está aprendiendo a obtener una carrera específica en ciencia de datos: Trayectorias profesionales | DataCamp.
Además de eso, tenemos un par de cursos gratuitos que lo ayudarán a seguir su camino con Kaggle: Tutorial de Kaggle Python sobre aprendizaje automático, exploración de datos con scripts de Kaggle y tutorial de Kaggle R sobre aprendizaje automático. (O, si está interesado en otros sitios donde puede competir o participar en desafíos: Introducción a Python y Machine Learning (con Analytics Vidhya Hackathons) y DrivenData Water Pumps Challenge).
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Esto definitivamente lo ayudará a comenzar, pero tenga en cuenta que competir en los desafíos de Kaggle es algo que requiere tiempo y experiencia. Las personas que ganan los desafíos de Kaggle han estado trabajando en estas cosas durante bastante tiempo (¡y muy intensamente!). En resumen, siempre necesitarás comenzar poco a poco y aprender a medida que avanzas.
Si está interesado en cómo puede aprender el aprendizaje automático, consulte How Machines Learn: A Practical Guide – freeCodeCamp o la respuesta de Karlijn Willems a ¿Cómo comienza un principiante total a aprender el aprendizaje automático si tiene algún conocimiento de los lenguajes de programación?
Consulte también otras preguntas y respuestas: ¿Cómo comienzo a participar en las competencias de Kaggle? ¿Qué análisis de datos básicos hacen las personas y cómo saben qué modelos aplicar? ¿Cómo hacen mejoras?
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