Excel es en realidad una muy buena herramienta para el análisis de datos. Yo mismo creía que no era más que un software de contabilidad hasta que tuve que hacer mi proyecto BE en redes inalámbricas de sensores.
Había una cantidad increíble de datos para trabajar. Mi profesor sugirió el uso de Excel, y cumplí. Me alegro de haberlo hecho!
Pude encontrar la media, la desviación estándar, comparar los parámetros de rendimiento de diferentes esquemas de enrutamiento de red y trazar gráficos para un análisis manual adicional, todo con unos pocos clics.
- Quería ser un científico de datos, pero desde que me uní a la industria justo después de los estudiantes universitarios, no obtengo ese tipo de roles. Ir a un MS es muy difícil ahora que ya he pasado algunos años en la industria del software. ¿Qué tengo que hacer?
- ¿Cómo realizan los científicos de datos la selección del modelo? Al abordar, por ejemplo, un problema de clasificación, ¿cómo eligen los científicos de datos entre regresión logística, SVM, KNN, árboles de decisión, redes neuronales, etc.? ¿Es diferente para Kaggle?
- ¿Se puede utilizar el aprendizaje automático para explicar las tendencias de datos históricos?
- ¿Cuáles son los mejores servicios web para el análisis remoto de datos?
- ¿Cómo entró por primera vez en Machine Learning / Data Science?
Confía en mí, algún día comprenderás el poder de los softwares de hojas de cálculo. Hasta entonces, recuerde esto: la hoja de cálculo es la aplicación que convirtió a la computadora en un gadget doméstico popular. No el procesador de textos, ni los juegos, ni Internet, pero la hoja de cálculo condujo al surgimiento de la PC.