¿Cuál es la mejor plataforma para aprender ciencia de datos?

Lo mejor de lo mejor para aprender ciencia de datos (Incluye mi camino paso a paso recomendado al final)

Muchas personas me consultan para obtener orientación sobre el aprendizaje de la ciencia de los datos. Me preguntan sobre los mejores recursos para aprender ciencia de datos. La abundancia de opciones se ha convertido en un problema. Generalmente no hay mucha confusión cuando las opciones son limitadas. El problema comienza cuando hay muchas opciones. Las personas interesadas en la ciencia de los datos a menudo esperan con interés un plan. Especialmente las personas que vienen de entornos no tecnológicos quieren un camino claro hacia el aprendizaje de la ciencia de los datos.

Es importante elegir la plataforma adecuada para aprender conceptos de ciencia de datos. Ya hay suficientes barreras para iniciar una carrera en la ciencia de los datos. Que las plataformas elegidas, no sean una de ellas. Voy a compartir una guía paso a paso sobre las cosas para aprender de las mejores plataformas. Voy a hablar de las características únicas de estas plataformas y por qué son útiles.

Codecademy es un entorno interactivo para aprender lenguajes de programación. Es muy recomendable empezar a aprender utilizando plataformas interactivas. Muchas personas que tratan de aprender la ciencia de los datos dejan de hacerlo en los primeros días. La razón popular para renunciar es

Dificultad para instalar y utilizar las herramientas
No tener una meta y un plan

Estos problemas se solucionan cuando se utilizan plataformas interactivas. Las ventajas de utilizar una plataforma interactiva son:

Fácil de iniciar, no requiere instalación
Fácil de rastrear el progreso
Fácil de acceder en cualquier momento, desde cualquier dispositivo y desde cualquier lugar.

Hay muchos cursos gratuitos para aprender de Codecademy. Vale la pena inscribirse para un pro-plan. Siempre veo que gastar dinero ayuda a aumentar la rendición de cuentas. Además, los pro-planes te dan acceso a su poderosa comunidad.

Codecademy no es sólo para la ciencia de los datos. Es una plataforma que apoya a desarrolladores a través de muchas carreras. Hay 100s de cursos y tiene más de 45 millones de usuarios.

Esta es otra plataforma interactiva que se centra en cursos relacionados con la ciencia de los datos. Estas plataformas interactivas son muy útiles si estás empezando desde cero. Una buena característica de Codecademy son sus pistas de habilidad. Ayuda en el seguimiento de las habilidades necesarias para una trayectoria profesional en los datos.

Estas plataformas interactivas son útiles para principiantes. Para las personas con experiencia previa en la programación, estos podrían ser exagerados.

Cursos recomendados (gratuitos)

Cursos recomendados (pagos)

SQL es una de las habilidades más importantes para un científico de datos. Sin embargo, a menudo se ignora mientras se aprende ciencia de datos. Muchos no entienden que el 80% de las veces en un proyecto de ciencia de datos implicaría trabajar con los datos. Un científico de datos debería ser capaz de explorar las diferentes fuentes de datos con un apoyo mínimo. Las habilidades SQL ayudan mucho a entender mejor el problema del negocio.

Tener sólo conocimientos teóricos en SQL es como leer matemáticas para el examen. Para anotar bien en matemáticas se requiere más práctica. Del mismo modo, para llegar a ser fluido en SQL requiere más práctica. Este es el problema. No hay muchos lugares donde se puede practicar SQL. Instalar herramientas como MySQL vendrá con una muestra de DB. Pero no están cerca de las bases de datos de la vida real.

LearnSQL y Mode son algunas plataformas muy buenas para aprender SQL. El problema de la práctica de escenarios proporciona una experiencia casi similar a un escenario de la vida real.

Las personas que vienen de un entorno tecnológico tendrán algún nivel de exposición a SQL. Estos cursos son muy importantes para aquellos que vienen de un fondo no-programación.

Khan Academy es la mejor plataforma para aprender el concepto de matemáticas para la ciencia de datos. Está bien no entender los conceptos matemáticos cuando empiezas a aprender ciencias de los datos. Pero, para convertirse en un científico de datos de éxito que necesita para aprender conceptos matemáticos. La matemática es otra de las razones principales que asusta a la gente lejos de la ciencia de los datos. Confía en mí todo lo que necesitas saber es el nivel de matemáticas de la secundaria.

Deberías haberte encontrado con gente diciendo que las matemáticas son muy importantes para la ciencia de los datos. Sin embargo, muchos que tratan de aprender la ciencia de los datos no entienden. Aquí hay un ejemplo simple para mostrar los beneficios de conocer conceptos matemáticos. Muestra la aplicación de conceptos matemáticos en diferentes etapas de un proyecto de ciencia de datos.

Etapa 1 — Comprensión de las diferentes fuentes de datos

Las estadísticas y la probabilidad son muy útiles para entender diferentes técnicas de muestreo y realizar pruebas estadísticas para comprender mejor los datos.

Etapa 2 — Análisis de datos exploratorios

El álgebra lineal podría ayudar a escribir scripting eficiente para el análisis de datos.

Etapa 3 — Construcción de modelos

El cálculo ayudará a entender el descenso de gradiente. Además, el conocimiento de la teoría de la información ayuda a entender mejor los árboles de decisión.

Paso 4 — Ajuste del modelo

La investigación operativa y la optimización podrían ayudar a identificar los valores adecuados para los parámetros.

Etapa 5 — Evaluación de modelos

El álgebra lineal puede ser útil para medir eficientemente el rendimiento del modelo.

Arriba es sólo un pequeño ejemplo. Los conceptos matemáticos tienen una amplia gama de aplicaciones en la ciencia de los datos. Ayudan a identificar y extraer información de los datos. También es útil para entender mejor el funcionamiento de un algoritmo.

Coursera es la plataforma más popular para aprender ciencia de datos. Cuenta con más de 75 millones de usuarios registrados. Hay más de 5 millones de usuarios matriculados para el curso de aprendizaje automático de Andrew NG.

Hay tantos cursos relacionados con la ciencia de los datos. Sólo leer sobre ellos en la plataforma llevará horas. Todos esos cursos son buenos. El factor importante a considerar es cuál de esos cursos son buenos para usted. A continuación está mi recomendación de la plataforma.

Un tema que generalmente no se da la debida importancia es el análisis de datos. El éxito de un proyecto de ciencia de datos depende de la calidad del análisis. Sin embargo, muchos tienden a acelerar el análisis de datos sólo para moverse en algoritmos. No importa qué algoritmo utilice si su análisis no ha sido bueno. Aquí están algunos buenos cursos para el análisis de datos,

Kaggle es mi plataforma favorita para el aprendizaje de la ciencia de los datos. Ya no es una plataforma para participar en competiciones. Ha crecido mucho en los últimos años. Nos mostró el camino para democratizar la ciencia de los datos. Hizo fácil para cualquier persona aprender de los mejores científicos de datos del mundo. La plataforma está bien gamificada, por lo tanto, animando a los usuarios a participar y aprender.

Kaggle proporciona la tan necesaria experiencia para un científico de datos. Ayuda en la construcción de exposición práctica que es una clave para ser contratado. Si usted está interesado en saber sobre el uso de Kaggle para aprender la ciencia de los datos, a continuación, echa un vistazo a mi artículo a continuación,

Si usted ya tiene algún conocimiento acerca de la ciencia de los datos. Mirando hacia adelante a mover una muesca entonces el video de abajo puede ser útil.

HackerRank es una muy buena plataforma para ayudar a las personas a poner a prueba sus habilidades. Es completamente gratis para los usuarios. Ganan dinero de empresas que utilizan su plataforma para evaluar a los candidatos. Tiene muchos desafíos de codificación, certificaciones y puestos de trabajo.

Es una plataforma increíble para los ingenieros de software. Hay algunos buenos desafíos para poner a prueba sus habilidades en,

Python
R
SQL
Solución de problemas

Si usted está buscando para probar y mejorar sus habilidades de codificación entonces HackerRank es una muy buena opción.

Uno de los mejores lugares para establecer redes y aprender ciencia de datos. No importa dónde usted vive actualmente. Solo busca las reuniones de ciencia de datos que ocurren cerca de ti.

Una buena red profesional es importante para acelerar el crecimiento profesional. Abrirá mejores oportunidades. Es una buena manera de conocer gente con ideas afines. Dado que la ciencia de los datos es agnóstica de la industria, se llega a conocer a personas de diversos orígenes.

Después de que las cosas de COVID hayan cambiado. La mayoría de las reuniones se han vuelto virtuales. Puede ser un poco de un reto de red, pero es bueno aprender de personas que vienen de diversos orígenes. Interactuar con personas de diferentes orígenes ayudará a mejorar la creatividad en la resolución de problemas.

Farnam Street es un gran lugar para mejorar su capacidad de pensar. Tiene muchos artículos que se centran en el pensamiento claro y la mejora de las habilidades de toma de decisiones. Tomar las decisiones correctas es muy importante en la ciencia de los datos. Desde la definición del problema hasta la solución final tomamos muchas decisiones a lo largo de un proyecto. Por lo tanto, es importante mejorar sus habilidades de toma de decisiones.

Muchos artículos interesantes se centran en los diferentes modelos mentales y cómo ayudan en la resolución de problemas. Modelos mentales como los primeros principios del pensamiento ayudan a entender mejor un problema. Los primeros principios ayudan a dividir un problema en sus elementos fundamentales.

La técnica de Feynman es otro modelo mental. Ayuda a comunicar un tema complejo en términos simples. Si usted está interesado en aprender acerca de los modelos mentales en el contexto de la ciencia de datos, consulte mi artículo a continuación

Siguiendo los blogs de ciencia de datos populares ayudan a mantenerse al día. Ayuda a aprender sobre la investigación en curso en las mejores empresas tecnológicas. La ciencia de los datos es una de las industrias en rápida evolución. Estos blogs ayudarán a seguir siendo relevantes en esta industria.

La publicación de la que está leyendo este artículo es una de las mejores. Hay tantos blogs de ciencia de datos que se publican todos los días. Inscribirse para ser miembro vale cada centavo. La ventaja de convertirse en un miembro de Medium es que tienen tanto contenido en diversos temas como la carrera, el dinero, el equilibrio entre la vida laboral y la vida personal, la aptitud física, etc. Si no se ha inscrito para Medium membership considere la posibilidad de registrarse aquí . Si te registras usando este enlace, obtengo una pequeña comisión.

Si usted está buscando una guía paso a paso para aprender de estas plataformas entonces aquí está,