Hola, soy un desertor de la Universidad y sigo mi carrera en Data Science. No hay límite y edad para aprender. Quizás debería utilizar cada segundo de toda su vida.
Ahora viene a prepararse para la ciencia de datos.
- PASO 1: sugiero que primero revise los conceptos básicos de Python y R. Cómo funciona el lenguaje y cómo responde a varias entradas. Practique algunos códigos básicos en sitios competitivos en línea como Hackerrank, Hackearth, etc.
- PASO 2: Familiarícese con las estructuras de datos y los algoritmos. El punto clave detrás de estos es que cambiará la forma en que ve el problema. Los algoritmos son obligatorios para Data Science y la base son Data Structures. Revise los algoritmos que puede encontrar en el libro CLRS e intente implementarlos en Python. Sabrás cómo son las complejidades.
- PASO 3: Comience a trabajar en álgebra lineal, cálculo, estadística y probabilidad. Son la base de la ciencia de datos. Y en paralelo, comience a revisar los MOOC proporcionados por John Hopkins (R) y la Universidad de Michigan (Python). Esto lo ayudará a obtener conocimiento sobre las herramientas que utilizamos en Data Science.
- Paso final: revise el MOOC del algoritmo de aprendizaje automático en el Departamento de aprendizaje automático de la Universidad Carnegie Mellon (solo búsquelo en Google). Esta clase es impartida por el Sr. Tom Mitchell y lo ayudará a comprender el concepto clave del aprendizaje automático. Cómo funciona el algoritmo y qué tan ingeniosamente puede usarlos en diferentes tipos de conjuntos de datos.
Después de todos los pasos mencionados anteriormente. Elija cualquier conjunto de datos de Internet y comience a explorarlo y analizarlo, y resuelva el problema de ese problema.
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¡¡Espero que esto ayude!! ¡¡Buena suerte con su jornada!!
Editar: Tu trabajo hablará más fuerte que tus palabras, así que sé el maestro de tu trabajo. Espero que lo hayas entendido.