La mejor manera de comenzar es aprender (o repasar) lo básico primero. La estadística es un océano sin fin, como cualquier otro dominio para el caso.
Hay algunos cursos con, literalmente, sin requisitos previos necesarios. Todo lo que tiene que hacer es encontrarlos en Edx o Coursera con las etiquetas de búsqueda: ciencia de datos, análisis de datos, aprendizaje automático, etc.
Cuando aprenda los conceptos tales como correlación, regresión, algoritmos de aprendizaje automático, etc., sírvase relacionarlos con los problemas / escenarios de la vida real que enfrentan las empresas.
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- ¿Cual es mejor? ¿Minería de datos o análisis para inteligencia de negocios?
- ¿Cómo informan los datos su estrategia?
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- ¿Por qué hay tantos científicos de datos reales e ingenieros de aprendizaje automático?
Desde la perspectiva de la programación, Python, R y SAS deben ser más que suficientes en este momento. Todos serán simples, si uno tiene experiencia en programación.
Participe en los hackathons, a veces ocurren muchos en línea e incluso fuera de línea.
Participe en los concursos de Kaggle e intente comprender las soluciones propuestas por otros que a veces pueden ser más eficientes. Kaggle es, con mucho, la mejor manera de aprender Data Analytics.
Hay docenas de tutoriales y canales en línea disponibles en Youtube, que cubren casi todos los temas relacionados.
Hay muchos grupos en Facebook y LinkedIn para ayudarlo a aclarar sus dudas y fortalecer sus conexiones con el mundo de Data Analytics.
Todo lo mejor 🙂
