¿Qué temas aprendiste como parte de un curso de aprendizaje automático durante tu maestría en los Estados Unidos? ¿Cuáles son algunas sugerencias que me ayudarían a tener éxito en este campo?

Answer 1

La respuesta realmente depende de cuánto sabes ya. Y no me refiero a ML sino a programación y estadísticas también.

¿Tiene la intención de convertirse en ingeniero de ML o científico de datos?

Asumiré que conoce la programación y las estadísticas a nivel de pregrado Si no lo hace y desea aprenderlos, puedo agregarlos a la respuesta más adelante.

Dado el supuesto, debe estudiar el aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo. Los cursos de aprendizaje automático de Georgie tech cubren bien los temas y están disponibles en Udacity.

Realmente no puedo decirte que un algoritmo es mejor que el otro porque no lo es. Sus usos son diferentes y brillan en diferentes áreas problemáticas. Para obtener una comprensión básica, mire el curso ML de Andrew Ngs de Coursera. Es una excelente introducción.

Tómelo desde allí y tendrá su pie por la puerta en el mundo de ML.

Para tener éxito, solo puedo darte un consejo: sigue trabajando en tus propios proyectos a partir de los conjuntos de datos que se encuentran en Kaggle y en otros lugares. mira mis respuestas anteriores para la lista. (La respuesta de Gauri Phatak a Hay varios cursos disponibles sobre ciencia de datos y análisis como Udaicity, Upgrad Imarticus, etc. ¿Cuál es el mejor para unirse?)

Ah, y para entrar en la industria, solo trabajar en los cursos en casa no ayudará, salir y conocer gente. Absolutamente lo odiaba, tenía una ansiedad severa, no sabía cómo hablar con la gente y tanteaba muchas veces. Pero realmente quería convertirme en un científico de datos más de lo que quería ceder ante el temor de conocer gente.

Espero que esto haya ayudado!

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