¿Cómo aprender sistemáticamente a analizar datos desde cero?
¿Qué es un principiante? -Si el análisis y la ciencia de datos son un campo completamente nuevo para usted, no conoce el modelo de desarrollo de esta industria y desea causar un gran revuelo en esta industria, entonces es un principiante. Lo siguiente debería estar en su plan.
1. Lenguaje R o lenguaje Python, aprende un nuevo lenguaje de programación.
Una vez vi a un compañero aprender el lenguaje R y el lenguaje Python al mismo tiempo, pero salí con las manos vacías. Este enfoque es fatal. Tienes que sentarte y especializarte en un tema. Dado que ambos lenguajes son herramientas de código abierto, son muy utilizados en las empresas. Python es reconocido como el lenguaje de programación más simple y el lenguaje R siempre ha sido la herramienta estadística más popular. Depende de ti qué materia estudiar, ya que ambas son igualmente buenas.
Cursos recomendados: Cursos de introducción recomendados al lenguaje R y Python “Introducción a Python: Práctica de Minería de Datos” e “Introducción al Lenguaje R”.
2. Aprenda estadística y matemáticas
La estadística tiene que ver con suposiciones y secuencias, pero sin conocimientos de estadística y matemáticas le resultará difícil profundizar en la industria de los datos y la estadística. La ciencia y las matemáticas son las principales prioridades para los científicos de datos.
3. Completar cursos abiertos en línea de una sola vez (los más difíciles de implementar)
Los cursos abiertos en línea a gran escala se pueden obtener y estudiar de forma gratuita, pero también son los más Promesa difícil de cumplir para ti. Muchos estudiantes a menudo se inscriben en muchos cursos a la vez y no completan ninguno de ellos. Por lo tanto, debes concentrarte en un tema a la vez y luego elegir el siguiente cuando hayas terminado.
Cursos recomendados: Cursos avanzados recomendados en lenguaje R y Python: Lenguaje R avanzado y Python en la práctica: Algoritmos de minería de datos.
4. Comprender las tendencias de la industria y ser bueno en exploración y descubrimiento.
Es necesario comprender las tendencias de la industria. Vivimos en un mundo en constante cambio, donde las cosas pueden cambiar drásticamente de la noche a la mañana y las tecnologías que son populares hoy pueden quedar obsoletas mañana. Debe comunicarse más con profesionales experimentados y expertos en la industria para poder prever el futuro.
Lo anterior es "¿Cómo aprender sistemáticamente el análisis de datos sin base?" Espero que le resulte útil.