Cómo convertirse en científico de datos en una semana

¿Es eso realmente lo que quieres? 1 semana de trabajo, y luego está listo para producir información, predicción, valor … Supongo que para algunos sería bueno.

Te diré algo sobre los logros en la vida. Lo aprendí hace mucho tiempo como la verdad de alguien más; no se convirtió en mío hasta que lo experimenté por mí mismo, ya que probablemente sea lo mismo para ti.

______ es un viaje, no un destino.

Ralph Waldo Emerson

La palabra que eliminé de la cita del Sr. Emerson fue ” Vida “. La eliminé porque puedes poner prácticamente cualquier esfuerzo que desees en lugar de “vida” y la cita aún es cierta. Esto es obvio, ¿verdad? Quiero decir, ¿qué puedes hacer en tu vida, eso está fuera del alcance de … la vida? Tal vez después de publicar esto, haré esa pregunta en Filosofía …

De vuelta a tu pregunta

La “ciencia de datos” es sin duda un viaje, puedo decirlo de primera mano, ya que he estado estudiando activamente los fundamentos durante un par de años, y tengo muchos años por delante.

Sin embargo, puedo decirte esto, me encanta el viaje, no lo haría de otra manera. Sin embargo, gran parte de la sociedad es como tú, no quiero decir que esto sea ofensivo, es solo la forma del mundo. Específicamente, la gente quiere gratificación instantánea, píldoras y justo aquí y ahora.

Egoístamente, estoy feliz de que sea así: es una gran ventaja competitiva para las personas que reconocen y se comportan de acuerdo con estos principios a más largo plazo (cuando compiten contra aquellos que tienen una mentalidad de “solución rápida o quiebra”). Positivamente, sin embargo, el mundo probablemente sería un lugar mucho mejor si las personas se comportaran más a largo plazo. Sin embargo, prometo no juzgarlo.

Y oye, ciertamente puedes cambiar tus puntos de vista, mentalidades: la vida no sería divertida si no pudieras.

Por lo tanto, no puedo responder a su pregunta de una manera que ofrezca mucho valor a corto plazo, pero tal vez haya cambiado de opinión y esté pensando a más largo plazo … Seguiré y asumiré que potencialmente lo es, y lo diré.

Construya su base matemática, y hágalo fuerte.

El desarrollo de la madurez matemática lo preparará para derribar la mayoría de las puertas en otras áreas de estadísticas, algoritmos y aprendizaje automático. Por otro lado, sumergirse en estas áreas sin una base matemática sólida (si realmente quiere comprender la dinámica detrás de escena de algoritmos específicos) lo hará correr asustado. Para ser justos, hay quienes no estarían de acuerdo conmigo en esto y estoy seguro de que tienen buenos puntos. Pero para mí, en mi viaje, cada vez que he tenido que ir a la barra lateral por falta de requisitos previos, esas barras laterales siempre estuvieron relacionadas con las matemáticas (discreto, cálculo, álgebra lineal, demonios, incluso algo de álgebra).

Y no estoy hablando de MOOC aquí, no todos, pero la mayoría en mi opinión son poco profundos. Para mí, el estudio profundo y la comprensión a menudo se hacen a través de los libros. Este es el libro actual que estoy leyendo, es increíble, y definitivamente está tomando mucho tiempo … Pero bueno, como dije, es como me gusta.

La mejor de las suertes.

Aprecio tu ambición, pero no puedes convertirte en un científico de datos en una semana. Hay muchas habilidades que uno debe desarrollar primero antes de convertirse en un científico de datos. Puede realizar cursos de certificación en línea sobre ciencia de datos, aprendizaje automático, programación y codificación, etc. y obtener la certificación. Coursera y edX son útiles para tales cursos. Sin embargo, tomar estos cursos no garantiza ninguna colocación, aunque es posible que lo contraten, pero es solo una posibilidad.

Otra mejor opción es tomar un curso de Diploma PG y tener un título certificado de una institución reconocida. Hay bastantes en la lista.

Estas son algunas de sus opciones si desea inscribirse en un curso de ciencia de datos:

  • Manipal ProLearn
  • AnalytixLabs
  • Edureka
  • Upgrad
  • IMS Pro School
  • INSOFE
  • Simplilearn

Puede optar por el programa residencial de 11 meses ofrecido por Manipal ProLearn. Se brindan oportunidades de pasantía junto con asistencia de colocación para completar con éxito el curso. Alumni de Manipal ProLearn se coloca con grandes nombres como Deloitte, IBM, Fractal Analytics y Gramener a través de ubicaciones en el campus.

Odio ser “ese tipo” pero no hay almuerzo gratis.

Los científicos de datos más exitosos han pasado cuatro años en la universidad y de dos a seis años en estudios de posgrado con una maestría o doctorado.

El conocimiento subyacente es no trivial y muy matemático y existe una noción de “memoria muscular” para desarrollar esa “madurez matemática”.

En todo caso, estos cursos de Udacity, Galvanize tienden a ayudar a ubicarse en roles de analista de datos / científico de datos junior donde puede desarrollarse aún más.

Si alguna vez desea comprender más atributos de los científicos de datos, sus niveles de educación, salarios, habilidades, etc., échale un vistazo aquí.

Buena suerte.

Lamentablemente, no existe una receta secreta para responder a su pregunta.

Para convertirse en un científico de datos, necesita conocimiento y práctica que puede llevar meses.

Siempre puede obtener el conocimiento teórico de los algoritmos de aprendizaje automático (estoy hablando de los básicos) en una semana si pasa horas todos los días revisando videos y tutoriales en línea o leyendo libros, pero dominarlo en aplicaciones prácticas tomar un tiempo.

Sin embargo, no te rindas. Buena suerte !

PD: Si eres un genio, entonces seguro que puedes tomarte una semana, supongo.

¿Crees que alguien puede convertirse en científico de datos en una semana? Lamento decirlo, pero no es huamenly posible. ¿Por qué? Usted pregunta.

Debe conocer el cálculo, el álgebra lineal, los conceptos básicos de optimización y las estadísticas al menos desde el lado matemático para comprender los últimos y mejores algoritmos.

Debes tener excelentes habilidades de programación para convertir esas ecuaciones bestiales en código.

Debe verificar si hay varios errores, ¿es mi conjunto de datos coherente y válido? ¿Me puse en exceso mi modelo? ¿Mis hiperparámetros sintonizados convergen correctamente?

También los modelos cambian con el tiempo. Por lo tanto, debe incluir el tiempo en su ecuación para decidir qué modelo usar.

Así que no creo que sea posible en una semana. Sin embargo, si le preocupa probar varios modelos y encontrar el que temporalmente hace su trabajo, entonces sí, tal vez pueda hacerlo en una semana.

Es fácil:

Álgebra el lunes;

Cálculo el martes;

Estadísticas del miércoles;

Optimización el jueves;

Ingeniería de Software el viernes;

Reanudar durante el fin de semana.

El único elemento realista es el último.

¡Buena suerte!

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