La magia de la «Ciencia de datos» se ha disparado en todo el mercado y se ha convertido en un gran vagón para todo tipo de empresas. Hoy en día, las decisiones que toman las empresas junto con los pronósticos dependen únicamente de la ciencia de datos. El campo de la ciencia de datos se ha más que triplicado en tamaño, especialmente durante la reciente pandemia, ya que todos se vieron obligados a trabajar de forma remota, por lo que ha abierto muchas puertas para que las empresas y los profesionales que trabajan cambien o comiencen sus carreras en este campo. .
Estadísticas recientes también han sugerido que casi El 40% de las empresas han reducido sus gastos no deseados y se han creado más de 50.000 puestos de trabajo en este ámbito† Incluso hablando de estadísticas actuales, hay más de 1 lakh trabajos disponibles solo en India y hay más de 10 lakhs a nivel mundial. Esto indica claramente que el alcance en el campo de la ciencia de datos será glorioso en los próximos años. Ahora surge la pregunta: ¿Cómo se aprende ciencia de datos en 10 semanas? El aprendizaje solo puede ser divertido e interactivo si ha elegido el camino correcto y los recursos correctos. En este artículo discutiremos el pasos, procedimiento, material y asignación de tiempo para aprender ciencia de datos desde el nivel principiante. Vamos a averiguar:
Pero antes de continuar, debe comprender por qué debe elegir Data Science como perspectiva profesional.
¿Por qué elegir la ciencia de datos?
Se ha convertido en uno de los trabajos más populares del mercado a medida que nos volvemos digitales, más empresas confían en jugar sus juegos más importantes al predecir el pronóstico del mercado. Hablando del pago, es mucho mejor que la mayoría de los trabajos que hay en el mercado y ayuda a las personas a repasar varias habilidades como matemáticas, visualización de datos, análisis, etc.
El escenario actual es que la demanda de trabajos en ciencia de datos es mayor, pero los candidatos no son suficientes para cumplir con esos requisitos y esto ha llevado a un cambio importante desde una perspectiva profesional. Incluso los empleados están cambiando sus carreras aprendiendo ciencia de datos. Esto le permite suponer qué tan grande es el alcance y una cosa es cierta, esta demanda no disminuirá en los próximos años.
Ahora volvamos a la agenda de hoy y veamos cómo aprende ciencia de datos en 10 semanas.
Semana 1
Comenzando con Python
Para aquellos que no saben, Python es un lenguaje de programación multiplataforma de alta calidad que se ejecuta en múltiples sistemas operativos (como Windows, Linux y macOS) y es de uso gratuito. También puedes seguir el curso Fundamentos de Programación en Python – Tutorial y aprenda sobre los conceptos básicos de Python.
Entonces, la forma más fácil de aprender Python es comenzar en el siguiente orden:
También puedes visitar el IDE de Python para las mejores prácticas.
Semana 2
Análisis de datos con Python
Después de aprender los conceptos básicos de Python, es imprescindible comprender los principios básicos del análisis de datos que utilizan las empresas hoy en día. Todos los pronósticos, previsiones y decisiones que toman las empresas se basan únicamente en patrones de análisis de datos. Para las mejores prácticas, puede utilizar: Análisis de datos con Python – Tutorial curso diseñado para equiparlo con un manejo lógico y analítico. Para ayudarlo con esto en detalle, a continuación se muestra la lista que debe considerar en la siguiente etapa.
Datos de importacion
- ¿Cómo importo un archivo de Excel a Panda?
- ¿Cómo leo archivos de texto en Python con Panda?
- ¿Cómo leer archivos JSON con Panda?
Semana 3
Visualización de datos
Métodos de procesamiento de datos
- Comprender el procesamiento de datos
- Marco de datos de pandas
- Limpiar datos (resumen)
- Cortar, indexar, manipular y limpiar el marco de datos de pandas
- Trabajando con datos faltantes en pandas
Semana 4
Análisis de datos exploratorios
Semana 5
raspar web
Guía de proyecto de web scraping
- Raspado web de Wikipedia con Python
- Extraer información de productos de Amazon con Beautiful Soup
- Reseña de cliente de Amazon
- Scrape LinkedIn con Selenium y Beautiful Soup
semana 6
Matemáticas
Prueba de hipótesis
Explicación matemática en ML
Prueba ANOVA en Python
prueba F
Semana 7
aprendizaje automático
Machine Learning es una de las palabras más elegantes que escuchamos hoy en día, también llamada tecnología de nueva generación y ha dominado todo este mundo en la era de la tecnología. Nombre todos los dispositivos que existen hoy en día que estén completamente enfocados en AI, ML y DL. Curiosamente, el alcance de esta tecnología también es relativamente alto en el mercado y la demanda se disparará en casi un 33 % para fines de 2025. Esta es una de las razones por las que las personas están cambiando sus carreras a este campo y están aprendiendo activamente sobre esta tecnología. Si quieres aprenderlo desde cero, puedes consultar: Aprendizaje Automático Básico y Avanzado – Tutorial curso diseñado para proporcionar métodos de procesamiento de datos en python para convertirlo en un experto de la industria. Mientras tanto, echemos un vistazo al viaje que explorará en la séptima semana de ciencia de datos.
Aprendizaje bajo supervisión
Aprendizaje sin supervisión
árbol de decisión
semana 8
Aprendizaje profundo
Proyecto para trabajar
Semana 9
Procesamiento natural del lenguaje
Proyecto para trabajar
Bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural
- Scikit-Aprender
- Kit de herramientas de lenguaje natural
- Cartucho
- gota de texto
- consulta
Preprocesamiento de texto
Destacados – PNL
semana 10
Ya que has terminado tu viaje desde Semana 1 – Semana 9ahora es el momento de que participes activamente para profundizar en la ciencia de datos, esto se puede hacer eligiendo a través de Ciencia de datos – Curso en vivo eso lo impulsará a convertirse en una clase de su propio experto en ciencia de datos. Mientras tanto, eche un vistazo a algunos proyectos en los que puede comprender los conceptos básicos de la ciencia de datos y definitivamente lo ayudarán a refrescar sus habilidades. Hemos compilado una lista de proyectos/ideas categorizados para mayor claridad. Vamos a ver:
Proyecto de análisis de datos
- Análisis de datos para los Juegos Olímpicos: este proyecto lo guía a través de varios datos y le muestra cómo implementar y usar los mejores casos mientras proporciona tareas de análisis de datos.