Estoy de acuerdo con la respuesta de Alex Gilgur, excepto que no dio una orden.
Mi sugerencia personal sobre el pedido es (por haber asesorado a bastantes personas y haber enseñado mucho más):
- Programación en Python (conceptos básicos), mientras implementa cosas sobre lo que aprende a continuación.
- Álgebra lineal
- Cálculo (se puede hacer al mismo tiempo que 2. Recomiendo esto. A menudo es más eficiente tomarse un descanso del material haciendo otro material).
- Conceptos básicos de informática (se pueden mezclar con 1, 2 y 3)
- Probabilidad
- Estadísticas (algunas mezclas con 5 están bien, pero comprender la probabilidad generalmente se hace mejor antes de comenzar a aplicar).
- Necesita conocer enfoques frecuentistas, bayesianos y no paramétricos. Voy a ser un poco diferente sobre lo que la mayoría de la gente dirá, y declararé:
- Bayesiano primero.
- Bayes empíricos (no paramétricos).
- No paramétrico en general.
- Frecuentista: al comprender que las diferencias subyacentes, que un frecuentista depende técnicamente de tener primero un número ilimitado de experimentos.
El orden de 6a es completamente diferente al que se enseña a la mayoría de las personas. Eso es bueno. De esta manera, comprenderá mucho más naturalmente cómo, para un Bayesiano, los datos son fijos y los parámetros son aleatorios, mientras que para un frecuentista, los parámetros son fijos y los datos son aleatorios. La vinculación no paramétrica entre ellos (especialmente comenzando con Bayes completamente paramétricos y luego empírico a no paramétrico, y el no paramétrico que te ayuda a pensar cómo funcionaría un número infinito de experimentos, vinculados a la teoría frecuentista) me habría ayudado mucho … pero tenía que hacerlo resolver las cosas por mi cuenta, mucho antes de que Quora existiera.
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Si tiene alguna pregunta en el camino … bueno, solo hágame otra pregunta. Siempre estoy ocupado en estos días, pero ayudar a las personas a aprender es la mayor fuente de placer en mi vida fuera de mi familia y amigos cercanos.
