Puedo hacer cosas más fáciles en R, pero a medida que avanzo en códigos complicados me resulta difícil mantener el ritmo y mi moral baja. ¿Alguna vez seré un científico de datos?

La motivación es difícil. Ve por pequeñas victorias al principio. No te abrumes. Si lo está haciendo por su cuenta, lo que parece probable, una buena manera de hacerlo es estructurarse sobre las cosas. Recomiendo una estructura externa para la mayoría de las personas, que tiende a ser a través de un mentor, a través de la educación tradicional o en algún lugar como Coursera. No muchas personas (¡incluido yo mismo!) Tienen la disciplina interna para aprender estas cosas por sí mismas.

Pero me gustaría abordar un problema fundamental con lo que creo que es su mentalidad. No te culpo por pensar de esta manera, leyendo todo lo que hay en la web sobre ciencia de datos.

La ciencia de datos se trata de codificación, teoría estadística y matemática y comprensión de datos (los tres pilares principales, en mi opinión, de ser un científico de datos exitoso). (Aparte: también debes trabajar en los otros dos … no solo en la codificación).

Sin embargo, eso no es todo ciencia de datos. La ciencia de datos, en esencia, está resolviendo problemas con datos. Supongo que una de las razones por las que te estancas es que te preocupa la codificación; incluso si los otros dos están en su estrategia de aprendizaje, tenga en cuenta que su objetivo como científico de datos ( cuando se convierta en uno, no piense en términos de si , aunque no se sienta mal por necesitar una estructura externa si lo hace) es resolver problemas Y para resolver problemas, debe pensar en ellos, comprenderlos, trabajar en ellos.

Si la codificación lo está deprimiendo por el momento, trabaje en la teoría o la comprensión de los datos. Pero siempre tenga en mente la resolución de problemas.

Lo que puedo deducir de su pregunta es que, por un lado, ha leído o escuchado sobre el alto salario y la reputación del trabajo de “científico de datos” y querría convertirse en uno, ya que sabe algunas cosas sobre R y matemáticas o programación.

Por otro lado, tienes una idea de “lo que necesitas saber” para convertirte en uno, y probablemente estés investigando por ti mismo en la web y tratando de aprender estas cosas por ti mismo, probablemente sin siquiera saber (bastante bien) de qué se trata. sirve. Y sin nada con lo que comparar, te sientes frustrado porque no sientes que estás avanzando.

Si este es el caso, tengo tres consejos;

1. Inscríbase en una organización superior (escuela, curso, empresa) en la que se verá obligado a aprender en una tasa de una persona promedio. Incluso si no le pagan, intente ayudar a alguien que sepa lo que será una inversión invaluable para usted más adelante.
2. NO comiences a mirar cómo debería ser un científico de datos (o saberlo) e intenta imitarlo, te estás acercando desde el lado equivocado. Concentre toda su atención (por atención me refiero a su búsqueda diaria en la web de información para convertirse en un científico de datos) en qué problemas o situaciones crearon la necesidad de que la ciencia de datos exista en primer lugar, y cuando descubra un caso de estudio, entonces puede ir al lado técnico e intentar descubrir cómo resolver ese problema en particular . Al diablo con los otros científicos de datos y lo que están haciendo, si haces esto, tendrás un camino directo hacia tu objetivo.
3. Ese desánimo y falta de moral que sientes fue experimentado por todos los científicos de datos que existen y por una gran cantidad de personas que están en tu posición exacta y la gran mayoría de ellos abandonará porque sienten que solo es difícil para ellos. Soportarlo y superarlo con trabajo inteligente y duro.

Espero que haya ayudado.

La única forma segura de nunca convertirse en un científico de datos es abandonar sus esfuerzos.

Lea algunos libros motivacionales sobre “dureza mental”, “valor” y todo eso. Piense en los soldados de las fuerzas especiales que tienen que pasar por el entrenamiento en las condiciones más adversas. ¿Qué hace que alguien continúe a través de un maratón?

Solo usted sabe si está motivado y hasta dónde quiere llegar. No estoy diciendo que tengas que hacer esto. Ni siquiera digo que valga la pena. Pero sea claro con usted mismo: si quiere hacer cosas, debe decidir cuánto esfuerzo desea invertir.

No pierdas las esperanzas aquí. Sigue practicando. Tome algunos cursos en línea de coursera o udacity, o incluso edx, datacamp. Lo conseguirás, confía en mí. Simplemente use conjuntos de datos que están integrados en RStudio y practique el análisis de datos, el preprocesamiento de datos en R. Lea los blogs de Kaggle, KDNuggets. Únase a grupos en LinkedIn y vea qué están haciendo las personas para mejorar la codificación R y cómo están procediendo a convertirse en científicos de datos.

Buena suerte !

Bueno, definitivamente debes responder a ti mismo. Cuanto más desesperado quieras, más auténtico esfuerzo mantendrás en tu aprendizaje. A veces las cosas no tienen sentido la primera vez, tienes que estar preparado para leer millones de veces o millones de formas alternativas de entender el mismo tema. Una vez que ganas tracción, es como una velocidad de escape. Intenta superar tus fronteras mentales.