Es bueno que aceptes que hay una exageración.
Eche un vistazo a naukri o monstruo para trabajos de Data Science en India y verá que la mayoría de las nuevas empresas buscan expertos en SQL. Parece que todos los que juegan con datos se llaman Data Scientist. Creo que la situación será similar en las empresas de estratos medios a bajos en todas partes. Pero si buscas más en mejores empresas, Data Science es una ciencia: una disciplina rigurosa de interrogar datos y exponer los secretos. Y al igual que cualquier otra ciencia, necesita matemáticas.
Las habilidades que mencionó en las preguntas provienen del círculo superior izquierdo: habilidades de piratería. Puede pasar un fin de semana explorando sklearn y usar un clasificador o un modelo de regresión. Pero para eso están los programadores. Lo mismo va para R o Weka. No toma mucho aprender a usar las herramientas.
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- Acabo de completar mi duodécimo. No tenía idea de qué perseguir y estaba deprimido. Ahora, después de 1 mes del 12, tengo el fuerte deseo de ser piloto. ¿Cuál es la probabilidad de conseguir un trabajo después de gastar 30 rupias lakh? ¿Es segura la vida después de convertirse en piloto? ¿Cuál es el salario inicial?
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El círculo inferior es sobre su conocimiento de campo. Su capacidad de profundizar y comprender los datos. La ciencia se trata de profundizar, conocer las preguntas correctas, hacer preguntas y buscar respuestas.
El círculo más importante aquí es el conocimiento de matemáticas y estadísticas. Se dice que a nadie le disgustan las matemáticas genéticamente. Todo es cuestión de un mal profesor de matemáticas. Parece que esta es la razón por la que mencionaste que las Estadísticas no vienen a ti naturalmente. Y tienes que encontrar una solución.
¿Por qué?
Los datos reales no son como los conjuntos de datos de juguetes que podría haber visto o escuchado en la escuela o en cursos gratuitos en línea. Hay conjuntos de datos que comprenden miles de columnas y miles de millones de filas. ¿Qué harás en tales situaciones? ¿Deberías contar todas las columnas? ¿Deberías descuidar algunos? ¿En base a qué? ¿Se pueden combinar dos o más columnas relacionadas (dependientes de la lectura) en una? Aquí es donde comienzan las matemáticas …
Si va a utilizar un clasificador bayesiano de una biblioteca, ¿cómo podría saber si es la elección correcta? ¿Qué parámetros puede proporcionar y cómo elegir los valores? ¿Se puede modificar la herramienta original para modificarla para su uso?
Hay cientos de preguntas como esta.
Las estadísticas no son demasiado difíciles. Necesitas una buena fuente para aprenderlo. Recuerde leer las pruebas en lugar de llenar las fórmulas.
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Los cursos en esta especialización lo llevarán lentamente a la profundidad del aprendizaje automático en lugar de ahogarse.
Mientras tanto, también debe consultar los cursos de Udacity. Son bastante simples, atractivos y directos.
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Introducción a la estadística descriptiva
Sí, hay otras formas (no matemáticas) de DataScience también. Pero
Antes de cerrar sesión, te aconsejo estrictamente que leas esto: ciencia de datos falsos