¿Cuál es la mejor opción para estudiar análisis de datos?

Vaya con la segunda opción Introducción al aprendizaje estadístico. Puede obtener una copia gratuita en línea y terminarla en aproximadamente 2 semanas. Le proporcionará mejores conocimientos introductorios a temas generales como aprendizaje supervisado, no supervisado, árboles, etc. Una vez hecho, puede avanzar a los siguientes temas intermedios.

Los cursos de conferencias, tal como están, tienen un límite de tiempo limitado en el que deben cubrir ciertos temas mencionados, por lo que no son de gran ayuda.

No conozco el Nanodegree que mencionó en la descripción, pero he hecho un par de MOOC de varios sitios, incluido Udacity. Además, espero que se refiera al ISTL (introducción al aprendizaje estadístico de T. Hastie y Tibshirani) en la descripción. El libro es una obra maestra centrada en todas las estadísticas detrás de varios modelos y sus casos de uso prácticos. No cubre las derivaciones matemáticas completas, pero ofrece muchos escenarios prácticos y cómo lidiar con ellos. También tiene un curso en línea sobre Cursos | Stanford Lagunita (Cursos | Stanford Lagunita). Si elige, será un comienzo lento pero fuerte en el análisis de datos. Además, debe leer o realizar un curso básico de estadística o un libro antes de comenzar el ISTL. Por otro lado, los cursos en línea pierden la explicación matemática y los diferentes casos de uso y se centran en la parte de programación que lo ayudará a comenzar rápidamente, pero puede causar problemas en el futuro.

Siga el curso en línea ” The Analytics edge ” en edX.

Beneficios:

1. Este curso tiene muchos ejercicios prácticos durante todo el curso en programación R.
2. Trabajar con problemas de la vida real y conjuntos de datos reales.
3. Enseñan conceptos muy bien, implementan cosas en R y finalmente explican cómo los análisis pueden proporcionar una ventaja.
4. Buena cantidad de tareas de calidad están ahí.

Por cierto, el libro “Introducción al aprendizaje estadístico” también sería una buena opción.

Simplemente no olvides aprender resolviendo problemas de manera práctica. Esa es la clave.

Gracias por leer.

Te sugiero que comiences con estadísticas. En lo que a mí respecta, la estadística es la base de la analítica y así es como la aprendí. Si aspira a perseguir a su operador en esto, entonces comprender los datos es muy importante. Después de que su control sobre las estadísticas sea fuerte, pruebe algunas herramientas estadísticas como R y luego puede pasar al análisis visual con la ayuda de herramientas como tableau, power BI, etc. Por supuesto, después de eso puede hacer análisis avanzados mediante el aprendizaje automático. Por lo tanto, la conclusión es tener un buen control de las estadísticas y el análisis de datos parecerá mucho más simple. Te sugiero que revises un libro de Ken Black sobre estadísticas y que te ayudará a comprender las estadísticas de una manera más simple.

La mayor ventaja de Udacity es que es guiada: hay conferencias y cuestionarios de práctica y foros. Sin embargo, puede obtener todo eso para ITSL con el curso en línea, que imparten los autores del libro. Entonces, a menos que tenga poco tiempo, tome el curso ITSL (llamado “Aprendizaje estadístico”).

Puede aprender análisis de datos ya sea por udacity o coursera o nptel.nptel ahora ofrece cursos de nptel sobre “Introducción a Data Analytics”. Nptel ofrece cursos en línea. Si necesita un certificado, debe presentarse para un examen pagando Rs1500. IIT le proporcionará un certificado. Si necesita una certificación internacional, le sugeriría Coursera, Edx, etc.Coursera también ofrece cursos en línea. Si necesita un certificado, debe completar todas las tareas dentro de la fecha límite. 100% de beca, lo que significa que si estudias bien, no tienes que pagar nada.