Kaggle es una excelente manera de comenzar para aquellos que prefieren aprender haciendo (en lugar de aprender leyendo libros o viendo conferencias).
Para aquellos que quieren un problema con un problema muy claramente definido, sugiero comenzar con una de nuestras competiciones de “Primeros pasos”. Nuestra competencia más fácil consiste en predecir quién sobrevivió al Titanic por género, clase de boleto, etc.
Si no tiene una configuración de entorno Python o R en su computadora, tenemos una herramienta llamada Kernels, que es un editor de scripts en línea que le permite ejecutar código sin instalar R o Python (y tiene los datos ya conectados).
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Sugiero comenzar por “bifurcar” (el codificador habla por clonar) el Kernel de otra persona y editar su trabajo en lugar de comenzar desde cero. Si desea comenzar con Python (mi recomendación), le sugiero el Kernel de Omar El Gabry, que es un buen flujo de trabajo de principio a fin que comienza con la exploración de los datos y termina con algunos modelos básicos de aprendizaje automático. Si prefiere R, entonces le recomiendo el Kernel de Megan Risdal. Si no está listo para comenzar con Python o R, tenemos un sencillo tutorial de Excel.
Si desea realizar una exploración gratuita o si le parece desagradable la idea de una competencia, le sugiero que consulte los conjuntos de datos abiertos que alojamos. Estos conjuntos de datos no están asociados con una competencia, pero aún así facilitan el aprendizaje mediante el intercambio de código y las discusiones en foros. Un conjunto de datos simple y divertido para comenzar es US Baby Names, que explora las tendencias en los nombres de bebés en los EE. UU. Durante los últimos 100 años. Nuevamente, sugiero comenzar bifurcando el Kernel de otra persona. Es menos intimidante que comenzar con un cursor parpadeante.