Hola,
En el escenario de mercado volátil de hoy, los datos que se generan a tasas exponenciales conducen a un aumento proporcional en la demanda de científicos de datos. Para administrar y analizar grandes conjuntos de datos utilizando herramientas revolucionarias de código abierto y sofisticados algoritmos de análisis de datos, es aconsejable recibir capacitación tradicional en ciencia de datos.
Debe comenzar con los siguientes temas para hacer una buena carrera en el campo de análisis.
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- ¿Puedo ser un buen científico de datos si no soy bueno en programación?
- Obtenga conocimientos básicos y comprenda Business Analytics
- Instalación maestra de R, R Studio y configuración del espacio de trabajo. También aprenderá sobre múltiples paquetes R
- Conozca bien la programación de R y comprenda cómo se ejecutan varias declaraciones en R
- Adquiera una comprensión profunda de la estructura de datos utilizada en R y aprenda a importar / exportar datos en R
- Defina, comprenda y use múltiples funciones de aplicación y funciones DPLYP y comprenda y use los múltiples gráficos en R para la visualización de datos
- Adquirir una comprensión fundamental de múltiples conceptos estadísticos.
- Comprender y utilizar el método de prueba de hipótesis para impulsar las decisiones comerciales y comprender y utilizar modelos de regresión lineal y no lineal, y técnicas de clasificación para el análisis de datos.
Puede consultar este artículo para obtener más detalles: pasos en el proceso de ciencia de datos
¡Todo lo mejor!