¿Cuál es el mejor curso para comenzar a aprender ciencia de datos?

Answer 1

Las leyendas en la historia de las estadísticas / matemáticas nunca habrían pensado que la corriente en la que están investigando se convertirá en uno de los trabajos más populares del siglo XXI. O incluso el padre de la computadora nunca hubiera imaginado que su invención podría ser de esta ayuda en el mundo contemporáneo. Las raíces de esta ciencia se han convertido en un árbol hecho y derecho con flores en ciernes de análisis de datos, minería de datos y los frutos del aprendizaje automático y el análisis de big data.

En palabras de RANJAN RAMAKRISHNAN, CIO, SIR GANGARAM HOSPITAL

“Gracias a Big data, Hadoop y otras técnicas de administración de datos que hicieron que el análisis de datos en la atención médica sea una nueva tendencia, ahora está ayudando a estabilizar y estandarizar el servicio de atención médica de calidad. La herramienta Good Analytics puede cambiar la tendencia de la organización de personas centradas en procesos, evitando pérdidas inesperadas y errores en la toma de decisiones, ahorrando gastos y aumentando las ganancias. “

Entonces, no lo llevemos al aburrimiento de la historia de la ciencia de datos, y esto podría no interesar a todos los lectores, por supuesto. La ciencia de datos es un campo diverso y no se puede explicar en solo unos pocos versos de esta publicación y, por supuesto, mis palabras solo podrían ayudarlo a conocer el desembolso de la ciencia de datos.

Entonces, para un novato en ciencia de datos, la comprensión de las disciplinas que usted ha premeditado como su especialización en sus licenciaturas o maestrías debería ser penetrante.

Aparte de esto debes saber:

• Nitidez de los datos y su organización.
• Modelado estadístico: – algoritmos de clasificación y búsqueda; modelos gráficos básicos; programación vivaz; programación lineal; aritmética de coma flotante; Valores propios, descenso de gradiente estocástico y la lista continúa.
• Algoritmos matemáticos: – modelos de regresión lineal generalizada, regresión no paramétrica, modelos gráficos, modelos ocultos de Markov, métodos de kernel y máquinas de vectores de soporte, red bayesiana e inferencia.
• Descripción general de los lenguajes de programación: – como R python, C, C ++.

Debe ser muy resistente y autosuficiente con sus conceptos. En aras de una mejor comprensión de cómo comenzar a aprender ciencia de datos, puede consultar este ENLACE: https://www.slideshare.net/sheshratnala/data-analytcisfirststeps .

Aparentemente, los conceptos teóricos no pueden hacer que obtenga un buen trabajo en su trabajo y no puede convertirlo en un profesional en ciencia de datos; necesita ciertas herramientas para ser diestro en esta secuencia. Es muy simple de aprehender; cuanto mejor conozca el juego de números, más dinero ganará y más aspirará.

Las herramientas que debes saber son; –

Programación R

• Puede convertirte en un experto en trabajar en R studio, funciones DPLYP, visualización de datos, modelos de regresión.

Pitón

• Le ayudará a trabajar como un profesional en procedimientos estadísticos, análisis avanzado, numpy, scipy, Matplotlib
• Tome clases de capacitación en línea para aprender ciencia de datos con Python

SAS

• SAS significa sistema de análisis estadístico. Esta herramienta le hace comprender mejor los conceptos de estadística, prueba de hipótesis, agrupación, árboles de decisión.

Hadoop

• La biblioteca de software Apache Hadoop es un marco que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en grupos de computadoras utilizando modelos de programación simples . Está diseñado para escalar desde servidores individuales hasta miles de máquinas, cada una de las cuales ofrece computación y almacenamiento local.

Stata

• Stata es un poderoso software estadístico que permite a los usuarios analizar, administrar y producir visualizaciones gráficas de datos. Es utilizado principalmente por investigadores en los campos de economía, biomedicina y ciencias políticas para examinar patrones de datos.

Matlab

• Un lenguaje de programación patentado desarrollado por mathworks, MATLAB permite manipulaciones matriciales, trazado de funciones y datos, implementación de algoritmos, creación de interfaces de usuario e interfaz con programas escritos en otros lenguajes, incluidos C, C ++, Java.

Además de la experiencia en lenguaje de programación como R y Python, otros lenguajes como Java, SQL, C, C ++ son de gran utilidad para convertirse en un maestro en ciencia de datos. Y según la necesidad de diferentes organizaciones, el conocimiento de MINITAB, SPSS, MAPREDUCE se suma a su valor.

Debes asegurarte de utilizar todas estas herramientas de forma ágil, es decir, con habilidad prodigiosa. Para el curso en línea de Data Science, puede consultar Digital Vidya y asistir a una sesión de demostración gratuita sobre Big Data & Analytics para saber cómo puede comenzar su carrera en Data Analytics o Big Data. Obtendrá una guía adecuada sobre cómo comenzar a aprender análisis de datos con Python, SAS, R o Excel.

¿Tiene usted alguna pregunta?

Si aún quieres orientación, puedes enviarme un mensaje. Te ayudaré con tus dudas.

Answer 2

Recomiendo encarecidamente CS109 Data Science que fue iniciado por Joe Blitzstein y Hanspeter Pfister. No está en una plataforma MOOC, aunque todas las conferencias, tareas y laboratorios están disponibles de forma gratuita en línea.

Enlace a todo el contenido de ese curso desde mi respuesta a ¿Cómo me convierto en un científico de datos?

Answer 3

Cursos online:
Coursera ofrece un curso de especialización con el nombre de Data Science.
Esta especialización cubre los conceptos y herramientas que necesitará en toda la ciencia de datos.

course_id: Curso 1
course_name: la caja de herramientas del científico de datos:
About_course: Al completar este curso, podrá identificar y clasificar problemas de ciencia de datos. También habrá creado su cuenta de Github, creado su primer repositorio y enviado su primer archivo de rebajas a su cuenta.
course_url: Coursera

course_id: Curso 2
nombre del curso: R Programación:
About_course:
El curso cubrirá el siguiente material cada semana:

Semana 1: Resumen de los tipos y objetos de datos R, R, lectura y escritura de datos

Semana 2: estructuras de control, funciones, reglas de alcance, fechas y horas

Semana 3: funciones de bucle, herramientas de depuración

Semana 4: simulación, perfil de código
course_url: Coursera
course_id: Curso 3
course_name: Obtención y limpieza de datos:
About_course: Al completar este curso, podrá obtener datos de una variedad de fuentes. Conocerá los principios de datos ordenados y el intercambio de datos. Finalmente, comprenderá y podrá aplicar las herramientas básicas para la limpieza y manipulación de datos.
course_url: Coursera
course_id: Curso 4
nombre_del curso: Análisis de datos exploratorios:
About_course: Después de completar con éxito este curso, podrá hacer representaciones visuales de datos utilizando los sistemas de trazado base, reticular y ggplot2 en R, aplicar principios básicos de gráficos de datos para crear gráficos analíticos ricos a partir de diferentes tipos de conjuntos de datos, construir resúmenes exploratorios de datos en apoyo de una pregunta específica, y crear visualizaciones de datos multidimensionales utilizando técnicas estadísticas exploratorias multivariadas.
course_url: Coursera
course_id: Curso 5
nombre_del curso: Investigación reproducible:
About_course: en este curso aprenderá a escribir un documento usando R markdown, integrará el código R en vivo en un programa estadístico alfabetizado, compilará documentos R markdown usando knitr y herramientas relacionadas, y organizará un análisis de datos para que sea reproducible y accesible para otros. .
course_url: Coursera
course_id: Curso 6
nombre_del curso: Inferencia estadística:
About_course: En esta clase, los estudiantes aprenderán los fundamentos de la inferencia estadística. Los estudiantes recibirán una visión general de los objetivos, suposiciones y modos de realizar inferencia estadística. Los estudiantes podrán realizar tareas inferenciales en entornos altamente específicos y podrán usar las habilidades desarrolladas como una hoja de ruta para desafíos inferenciales más complejos.
course_url: Coursera
course_id: Curso 7
nombre_del curso: Modelos de regresión:
About_course: En este curso, los estudiantes aprenderán cómo ajustar los modelos de regresión, cómo interpretar los coeficientes, cómo investigar los residuos y la variabilidad. Los estudiantes aprenderán más casos especiales de modelos de regresión que incluyen el uso de variables ficticias y el ajuste multivariable. Se revisarán las extensiones a los modelos lineales generalizados, especialmente considerando Poisson y la regresión logística.
course_url: Coursera
course_id: Curso 8
nombre_del curso: Aprendizaje automático práctico:
About_course: Al completar este curso, comprenderá los componentes de un algoritmo de aprendizaje automático. También sabrá cómo aplicar múltiples herramientas básicas de aprendizaje automático. También aprenderá a aplicar estas herramientas para construir y evaluar predictores en datos reales.
course_url: Coursera
course_id: Curso 9
course_name: Desarrollo de productos de datos:
About_course: los estudiantes aprenderán cómo comunicarse utilizando estadísticas y productos estadísticos. Se hará hincapié en comunicar la incertidumbre en los resultados estadísticos. Los estudiantes aprenderán a crear aplicaciones web simples de Shiny y paquetes R para sus productos de datos.
course_url: Coursera
course_id: Capstone
nombre_del curso: Capstone de ciencia de datos:
About_course: El proyecto final tendrá una duración de siete semanas y se ofrecerá junto con la serie. La clase final se ofrecerá tres veces al año.
course_url: Coursera

Algunos otros cursos de coursera pertenecen al campo de la ciencia de datos.

Nombre del curso: descubrimiento de patrones en minería de datos
course_url: Coursera

Nombre del curso: Programación para todos (Python)
course_url: Coursera

Nombre del curso: recuperación de texto y motores de búsqueda
course_url: Recuperación de texto y motores de búsqueda

Nombre del curso: análisis de datos e inferencia estadística
course_url: Coursera

Nombre del curso: análisis de clúster en minería de datos
course_url: Coursera

Nombre del curso: aprendizaje automático
course_url: Coursera

Cursos de ciencia de datos en avance de su carrera a través de clases en línea basadas en proyectos

Nombre del curso: Analista de datos Nanodegree
Nivel_del curso: intermedio
Resumen del curso: aprenda cómo encontrar información a partir de los datos y prepararse para una carrera en ciencia de datos.
Enlace del curso: Analista de datos Nanodegree

Nombre del curso: Introducción a la informática
Nivel_del curso: principiante
Resumen del curso: aprenda conceptos clave de informática en este curso introductorio de Python. Aprenderá haciendo y construirá su propio motor de búsqueda y red social.
Enlace del curso: Introducción a la informática

Answer 4

Cómo elegimos los cursos a considerar

Cada curso debía ajustarse a cuatro criterios:

Presenta programación y, alternativamente, ingeniería de software. Consulte “Una nota sobre Programación versus ingeniería de software” a continuación.

El dialecto de la guía es Python o R. Estos son, por un amplio margen, los dos dialectos de programación más destacados utilizados como parte de la ciencia de la información.

Debe ser un curso inteligente en línea, por lo que no hay libros o ejercicios de instrucción basados ​​en contenido. Con respecto a lo mencionado anteriormente, los cursos basados ​​en video y sin administrador de contenido de Codecademy calificarían, pero los ejercicios de instrucción de contenido estrictos como los del ejercicio de instrucción de R no lo harían. A pesar de que los libros son enfoques prácticos para familiarizarse con la programación, Python y R, esta guía se concentra en los cursos.

Debe ser una buena duración: no menos de diez horas en total para la consumación evaluada.

¿Cómo evaluamos los cursos?

Confiamos en asegurar cada curso sobresaliente que exista y que cumpla con los criterios anteriores. Dado que aparentemente hay muchos cursos sobre Udemy en Python y R, consideramos los más evaluados y asombrosos por así decirlo. Existe la posibilidad de que hayamos perdido algo, sea como sea. Sería ideal si nos hiciera saber si cree que esa es la situación.

Solicitamos la calificación normal y el número de auditorías de Class Central y otros destinos de encuestas. Calculamos una calificación normal ponderada para cada curso. En caso de que un acuerdo tuviera varios cursos, calculamos la calificación normal ponderada de todos los cursos. También leímos encuestas de contenido del curso en línea y utilizamos esta información para complementar las evaluaciones numéricas.

Tomamos decisiones cuidadosas del programa de estudios subjetivo a la luz de tres variables:

Alcance de lo esencial de la programación

Alcance de temas más avanzados, aunque valiosos, en programación. (Por ejemplo, algunos cursos deciden no abarcar la programación basada en preguntas. Confiamos en que este es un punto clave, sin embargo, no es un problema importante, por lo tanto, estos cursos solo están sujetos a controles y no se les impide pensar.

Answer 5

El curso de ciencia de datos altamente exigente en el mundo digital de hoy. Puede ser cualquier tipo de profesional del que no pueda escapar de la ciencia de big data. El instituto de sistemas signexit ubicado en Hyderabad, India, ofrece un curso de ciencia de datos para estudiantes y profesionales de todo el mundo. Puede aprender este curso mediante capacitación en línea desde cualquier parte del mundo.

Contacto: [phone].

Estructura del curso:

• COMENZANDO CON GITHUB
• COMENZANDO CON R
• EXTRACCIÓN DE DATOS, PREPARACIÓN Y MANIPULACIÓN (R, MYSQL, HDFS, HIVE Y SQOOP)
• EXTRACCIÓN DE DATOS
• LEER DESDE HDFS
• LECTURA DESDE MYSQL
• SQOOP
• LEER DEL VIHE
• OBJETO DE AHORRO Y TRANSPORTE
• LECTURA DE LA ESTRUCTURA COMPLEJA
• PREPARACIÓN DE DATOS
• MANIPULACIÓN DE DATOS
• ESTADÍSTICAS DESCRIPTIVAS
• PROBABILIDAD
• EVALUACIÓN DE LA HIPÓTESIS
• ESTADÍSTICA INFERENCIAL
• ANOVA (PRUEBA F)
• REGRESIÓN Y CORRELACIÓN
• PRINCIPAL DE GRÁFICO ANALÍTICO
• INTRODUCCIÓN A GGVIS
• LÍNEAS Y SINTAXIS
• Transformaciones
• WIDGET HTML
• MODELOS PREDICTIVOS Y ALGORITMO DE APRENDIZAJE DE MÁQUINAS – REGRESIÓN SUPERVISADA
• MODELOS PREDICTIVOS Y ALGORITMO DE APRENDIZAJE DE MÁQUINAS – CLASIFICACIÓN SUPERVISADA
• MODELOS PREDICTIVOS Y ALGORITMO DE APRENDIZAJE DE MÁQUINAS – SIN SUPERVISIÓN
• MINERÍA DE TEXTO, PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL Y ANÁLISIS DE REDES SOCIALES
• PROYECTO FINAL

Todos estos temas del curso son parte de esta capacitación en ciencias de datos. Signexit Systems es uno de los mejores institutos de capacitación de científicos de datos en Hyderabad, tiene una facultad en tiempo real con años de experiencia. Un nuevo informe del McKinsey Global Institute (MGI) estima que “el análisis de datos grandes podría aumentar el PIB anual en el comercio minorista y la fabricación en los EE. UU. Hasta en $ 325 mil millones para 2020. Para 2018, EE. UU. Experimentará una escasez de 190,000 científicos de datos calificados y 1.5 millones de gerentes y analistas que pueden manejar grandes datos “.

Puede tomar dos clases gratuitas en línea antes de registrarse en el curso de ciencia de datos. Junto con el curso, puede obtener el proyecto.

Gracias.

Answer 6

Hay una variedad de cursos que se ofrecen en línea para Data Science. Sin embargo, siempre recomendaría ir con el aprendizaje inmersivo. El aprendizaje inmersivo es una gran cosa en el aprendizaje corporativo. El aprendizaje inmersivo es una última tendencia en los institutos corporativos de aprendizaje y capacitación. En pocas palabras, se trata de trabajo real, problemas reales, datos reales, escenarios reales del lugar de trabajo y experiencia real en el terreno.

En GreyAtom ponemos énfasis en el aprendizaje inmersivo que en realidad significaría:

• ‘Replicando posibles escenarios de trabajo
• Aprendizaje interactivo: enseñanza de habilidades o técnicas particulares
• aprender = hacer trabajo real
• Aprendizaje práctico
• Trabajando en equipo, aprendiendo del instructor
• Menos basado en el aula
• Más proyecto / estudio de caso basado
• Manejo de problemas reales, datos reales, escenarios reales, flujo de trabajo real
• Herramientas que reflejan la industria, herramientas y estructuras alineadas a la industria.
• Imitando una situación o escenario que enfrentan la industria / empresas
• O llevar a cabo proyectos basados ​​en escenarios de trabajo reales
• Juego de roles y realización de una tarea como se hace en el lugar de trabajo
• Capacitación para la industria antes de ser contratado.
• Buscando alternativas para la gestión tradicional de proyectos / escenarios / problemas
• Fases cortas de trabajo, reevaluación frecuente, adaptación de planes.
• Scrum sprints: evaluación colaborativa, agradable y rápida, entrega de productos en ciclos cortos, retroalimentación rápida, mejora continua
• Scrum sprints : creación de lugares de trabajo alegres y sostenibles
• Los sprints ágiles mejoran la comunicación, el trabajo en equipo y la velocidad.

En GreyAtom , con nuestro plan de estudios ágil , listo para la industria y monitoreo activo de carrera, estaremos allí en cada paso de su viaje para llegar al destino final de convertirse y trabajar como ingeniero de ciencia de datos de Full Stack.

Tendrá un historial de contribuciones de código abierto y ayudará a la comunidad más amplia de ingeniería de software (a través de Github, StackOverflow, un blog o similar). Puede consultar el plan de estudios haciendo clic en este enlace http://www.greyatom.com/ curso-d …

Los datos realmente impulsan todo lo que hacemos. Si le apasiona la ciencia de datos y quiere redefinir su carrera, visítenos en GreyAtom – Aprendizaje inmersivo Creemos que ” Aprender = hacer un trabajo real ”

Descargo de responsabilidad: soy cofundador de @GreyAtom y Data Science es mi pasión.

Answer 7

Intellipaat ofrece el contenido único del curso de capacitación en Ciencia de Datos que puede brindar los mejores resultados. Recibirá capacitación en el lenguaje de programación R, que es el idioma elegido por los científicos de datos de todo el mundo. Toda la capacitación está diseñada por expertos de la industria. El modelo de entrenamiento es probado y probado. Todo el contenido es profundo y completo al mismo tiempo. No se trata de conceptos teóricos, sino de las aplicaciones prácticas de la ciencia de datos en el escenario de la industria del mundo real. Debido a la forma única de diseñar el curso, podemos ver que puede ayudar a las personas desde los principiantes hasta los profesionales expertos a ingresar al dominio de la ciencia de datos. Intellipaat ofrece acceso de por vida a todo el material del curso, junto con soporte 24/7 que lo ayuda cuando desea aclarar cualquier duda o necesita asistencia técnica. Cada vez que se actualiza alguno de los componentes, obtiene una actualización gratuita a la última versión del componente Data Science para que se mantenga sincronizado con los tiempos cambiantes.

Obtenga más información en el siguiente enlace de capacitación de Intellipaat Data Science:

https://intellipaat.com/data-sci …

Answer 8

Data Science es la extracción de conocimiento de grandes volúmenes de datos estructurados o no estructurados, que es una continuación de la minería de datos de campo y el análisis predictivo, también conocido como descubrimiento de conocimiento y minería de datos.

Visite este enlace para obtener una visión profunda sobre la ciencia de datos. Tutorial de formación en ciencia de datos para análisis de big data

¿Está convencido del poder y el potencial de Big Data y el análisis predictivo, pero todavía está un poco confuso sobre lo que realmente puede hacer por usted y su empresa, entonces estoy feliz de decir que está en el artículo correcto. Aquí hay 10 ejemplos muy reales y prácticos de lo que podría lograr con Big Data, inspirados en un artículo de Big Data Insight Group. Big Data también puede ayudarlo a comprender cómo otros perciben sus productos para que pueda adaptarlos, o su comercialización, si es necesario. El análisis del texto no estructurado de las redes sociales le permite descubrir los sentimientos de sus clientes e incluso segmentarlos en diferentes ubicaciones geográficas o entre diferentes grupos demográficos.

Además de eso, Big Data le permite probar miles de variaciones diferentes de diseños asistidos por computadora en un abrir y cerrar de ojos para que pueda verificar cómo pequeños cambios en, por ejemplo, el material afectan los costos, los plazos de entrega y el rendimiento. Luego puede aumentar la eficiencia del proceso de producción en consecuencia.

Answer 9

Hay muchos cursos (MOOC o tradicionales) disponibles en todo el mundo, pero muchos olvidan que un Data Scientist debe ser bueno en CS / IT y ciencias duras, pero también en aplicaciones comerciales y ética y derecho. Esto último se olvida con demasiada frecuencia en los planes de estudio, pero es un desafío enorme.

Visítenos en el Data ScienceTech Institute, con nuestros programas de maestría más intensivos de 1,600 horas, en asociación con personas como SAS France y KDnuggets (Gregory I. Piatetsky-Shapiro)

Answer 10

Si está buscando comenzar tomando cursos en línea, puede consultar este curso de análisis de datos con un 90% de descuento aquí: Aprendizaje de Python para análisis y visualización de datos

Answer 11

Hola,

Puede comenzar tomando este curso en línea por Edureka – Capacitación en línea de Data Science | Curso de certificación de ciencia de datos | Edureka

Preguntas de la entrevista de Top Data Science: Preguntas de la entrevista de Top Data Science para científicos de datos en ciernes

También puede consultar este blog para obtener algunos recursos gratuitos – Ciencia de datos – Blog Edureka Este blog aborda una amplia gama de temas, como casos de uso de la vida real, seminarios web, etc.

Espero que esto ayude.

¡Salud!

Answer 12

Le sugiero encarecidamente que siga el curso de Data Scientist porque la ciencia de datos está surgiendo para enfrentar los desafíos de procesar grandes conjuntos de datos que requieren un conjunto de habilidades versátiles y especializados en un dominio específico. El científico de datos analiza los problemas complejos y garantiza una rica consistencia de los conjuntos de datos mediante la creación de visualizaciones para ayudar a comprender los datos.

Aquí hay algunos institutos que brindan la mejor capacitación en certificación de científicos de datos

Answer 13

Hola.

Data Science es un campo muy interesante. Los cursos relacionados con Udemy han recibido muchas críticas positivas y Udemy es un sitio web confiable para cursos en línea. Hay varios cursos impartidos por profesores o personas con experiencia. En este momento están ofreciendo descuentos para todos los cursos. si está interesado, debería echar un vistazo a esta lista: Udemy 200 cursos en línea más populares de todos los tiempos – $ 15 todos los cursos en 2 días Espero que esto sea útil para usted.