“Un científico de datos es alguien que es mejor en estadística que cualquier ingeniero de software y mejor en ingeniería de software que cualquier estadístico”.
-Josh Wills
Las matemáticas y las estadísticas junto con la programación forman la base básica de la ciencia de datos. Creo firmemente en el dicho “Más profundas las raíces, más altos crecen los árboles”. Por lo tanto, es de suma importancia tener un amplio conocimiento de estos temas. También enumeraré un par de libros con autores para hacer referencia a enriquecer su conocimiento de las estadísticas, pero también enumeraré los temas que se utilizan en la ciencia de datos para que sepa qué aprender y cuánto aprender.
- Para los estudiantes que comienzan la universidad por primera vez, ¿qué grado sería mejor para los aspirantes a científicos de datos?
- ¿Cuáles son las experiencias de los científicos de datos en diferentes industrias?
- ¿Cuál es la mejor manera posible de iniciar una carrera en Data Science?
- Como Data Scientist en ejercicio, ¿consideraría contratar a alguien que haya completado la especialización "Data Science" en Coursera en un puesto de Data Scientist de nivel básico?
- ¿Cuánto es importante saber sobre IR, PNL y modelado de temas para convertirse en un buen científico de datos? ¿Cuán relevantes son estos para la ciencia de datos?
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También le recomendaría que se dedique todo el tiempo que tome para completar esto. No se aprende con el tiempo como restricción. Estos son los pocos temas que deberían cubrirse en Data Science.
- Variables aleatorias
- Distribuciones estadísticas
- Teoría de la probabilidad (Cálculo de MGF, CGF, media, mediana, modo, varianza Máxima probabilidad de expectativa, teoremas del límite central, ANOVA)
- Montaje de una distribución.
- Muestreo
- Prueba de una hipótesis.
- Modelado Bayesiano
- Regresión y series de tiempo
Descargo de responsabilidad: soy cofundador de @GreyAtom y ayudo a talentos de ingeniería a encontrar carreras sostenibles en tecnologías emergentes.
El programa insignia altamente selectivo de GreyAtom tiene como objetivo orientar a los profesionales que trabajan y los más novedosos en el inicio de su carrera de ciencia de datos. Los estudiantes construyeron proyectos sobre el conjunto de datos REAL y las declaraciones de problemas proporcionadas por nuestra industria y socios de contratación. El programa se basa en el aula y se basa en la práctica. GreyAtom es un ecosistema donde los estudiantes pueden aprovechar lo mejor de la academia, profesionales de la industria y personas influyentes.
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