La mejor respuesta
Bueno, las ciencias de datos son una opción profesional que ha avanzado mucho realmente un futuro más brillante está guardado para tantos aspirantes que realmente desean hacer una gran carrera en el mismo.
Además, este tema realmente ha provocado un cambio catastrófico en la forma en que las empresas ahora ven lo que alguna vez fue un derroche datos.
Los datos se generan todo el tiempo y, por lo tanto, los analizan y procesan para convertirlos en algunos bits de información realmente importante y útil que realmente sirve para ofrecer a las empresas un análisis predictivo de muy buena calidad para ayudarlos crecer entendiendo más de cerca a sus clientes y ofrecerles una experiencia de usuario de muy buena calidad.
Dicho esto, ya que mencionaste que eres absolutamente nuevo en este campo y necesitas comenzar a aprender el tema desde cero, déjame decirte algo realmente importante antes de entrar en más detalles. colas sobre el tema.
Como aspirante de este campo tan desafiante pero interesante y emocionante, se espera que tenga un mayor nivel de pasión en el mismo.
La pasión es realmente importante para llevarlo a lograr sus sueños rápidamente.
Además, ahora, es muy importante comenzar a aprender el tema de una manera muy simplificada para ayudarlo con el plan de estudios completo sin perderse ningún tema importante en su amplia gama.
Las ciencias de datos son un tema muy importante que consta de muchos subtemas importantes, que son opciones profesionales y especializaciones en sí mismas, como:
Aprendizaje automático
Análisis de datos
Minería de datos
Visualización de datos
Inteligencia artificial
Python, etc.
Ahora, puede elegir cualquiera de los temas anteriores como opciones de carrera dependiendo de sus propios niveles de interés.
¿Dónde empezar a aprender este tema?
Bueno, honestamente hablando, esto El tema no es algo que puedas en Entra a través de métodos de autoestudio. Seguramente puede practicar tremendamente sus habilidades para mejorar sus conocimientos. Sin embargo, el autoestudio en este caso solo lo ayuda a ser más claro con los conceptos básicos y de introducción, junto con algunas jergas y terminologías de la industria.
Por lo tanto, no diría que el autoestudio no es necesario aquí para este tema, de hecho, es imprescindible. Definitivamente puede comenzar con los conceptos básicos de matemáticas, estadística y algunos lenguajes de programación.
Sin embargo, también debe pensar en acercarse al entrenador o instituto de capacitación adecuado para ayudarlo con un mayor nivel de dedicación y un mayor educación de calidad sobre el tema que lo ayudará a convertirse en un experto en un lapso de tiempo muy corto.
Le recomiendo encarecidamente que asista a la sesión de demostración gratuita en línea realizada por Digital Vidya Institute en su sitio web para ayudarlo a obtener más información sobre el tema en detalle.
Respuesta
Creo que depende de lo que quieras hacer con Data Science y tu nivel actual. Aunque diga «nivel del suelo», todo el mundo tiene su propia experiencia. Como se explica muy bien en otras respuestas, la ciencia de datos es un tema muy amplio que contiene varios subcampos, como estadísticas, aprendizaje automático, ciencias de la computación … Un buen enfoque es comenzar desde el subcampo con el que se sienta más cómodo . Incluso a nivel del suelo, debería haber algo que te sientas más inclinado a aprender.
Me encanta el libro de Joel Grus. Es un libro muy divertido de leer y el hecho de que el autor lo haya juntado con una historia lo hace muy entretenido. Sin embargo, aunque viene con una introducción a Python, creo que sería frustrante seguirlo si aún no está familiarizado con el lenguaje o los temas de ciencia de datos que cubiertas. Una vez que lo estás, el libro es increíble, me gusta particularmente como un resumen de los algoritmos básicos de aprendizaje automático.
Asumir que el nivel básico significa que no sabes cómo codificar, un buen enfoque si quieres terminar Leer “ Data Science from Scratch ” es aprender los conceptos básicos de Python primero. Puedes usar “ Learning Python ” de Mark Lutz, Python the Hard Way o incluso plataformas como Codecademy . Pero para ser honesto, hay demasiadas opciones para enumerar incluso las mejores, solo elija cualquiera que se sienta bien y sería suficiente.
En resumen, el libro es muy bueno, pero yo diría que no es el mejor primer libro para leer , sino el segundo o incluso el tercero, para leer solo cuando conozca los conceptos básicos de Python para que pueda aprovechar al máximo eso. Es cierto que puede tomarlo y leerlo, pero si tiene un tiempo limitado y desea racionalizar sus esfuerzos, tal vez haya una mejor opción para empezar.