Si eres un desarrollador de software senior que demuestra
- Tienes un alto poder de agarre.
- Sabes cómo implementar ideas.
- Conoces todos los aspectos del ciclo de vida del desarrollo de software.
- Al menos está familiarizado con una de estas tecnologías C, C ++, JAVA, Python, .Net, C #.
Si es así, no será un gran problema cambiar.
Te recomendaré que comiences a aprender programación R, Python y estadísticas. Entonces aprende Machine Learning. Luego comience a participar en competencias de Kaggle, haga preguntas en foros de kaggle, lea blogs, etc. Mientras tanto, puede comenzar a aprender Tableau. Si visita el sitio, le proporcionarán videos de capacitación disponibles de forma gratuita. Sí, también puedes descargarlos.
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Hechos: R y Python son muy fáciles de aprender, lo que significa que ambos comprenden una gran cantidad de bibliotecas para admitir Data Science. Es posible que vea varias publicaciones de blog, ¿cuál es el poderoso “R o Python”? De hecho, ambos son únicos a su manera. R y Python son tecnologías de código abierto. Puede integrar R, Python con Hadoop.
Sé lo que debes estar pensando. Es un cliché leer en todas partes “haz esto-haz eso”.
No te preocupes, te ayudaré con los recursos.
- Aprenda R, Python y Data Science en línea | DataCamp
- LearnR
- Springboard – Aprenda ciencia de datos y diseño de experiencia de usuario en línea
- Si desea aprender Ciencia de datos, tome algunas de estas clases de estadísticas, Cómo aprender estadísticas para la Ciencia de datos, La manera de iniciarse
- Cursos de EdX (Gratis, a menos que desee un certificado) Análisis de datos y estadísticas
- Tableau Training y Tutoriales
- Cómo aprender el aprendizaje automático, la forma de iniciarse
- R-bloggers → El mejor sitio para conocer r bloggers, compartir tu trabajo, hacer preguntas, trabajos, etc.
- enfoque paso a paso para hacer análisis de datos usando Python
- Data Science Central
- Learn R – YouTube
- Programación Python – YouTube
Espero haber respondido tu pregunta. 🙂