Melhor resposta
Bem, ciências de dados é uma opção de carreira altamente avançada, que tem um futuro mais brilhante está guardado para tantos aspirantes que realmente desejam fazer uma grande carreira na mesma.
Além disso, este assunto realmente trouxe uma mudança catastrófica na forma como as empresas agora olham para o que antes era um desperdício dados.
Os dados estão sendo gerados o tempo todo e, portanto, analisando-os e processando-os para convertê-los em alguns bits de informações realmente importantes e úteis que realmente servem para oferecer às empresas algumas análises preditivas de qualidade realmente boa para ajudá-las crescer entendendo seus clientes mais de perto e oferecer a eles uma experiência de usuário de qualidade realmente boa.
Dito isso, já que você mencionou que é um novato absoluto neste campo e precisa começar a aprender o assunto do zero, deixe-me dizer algo realmente importante antes de realmente entrarmos em mais detalhes trata do assunto.
Como um aspirante a este campo altamente desafiador, mas interessante e excitante, espera-se que você tenha um maior nível de paixão pelo mesmo.
A paixão é realmente importante para levá-lo a realizar seus sonhos rapidamente.
Além disso, agora, é muito importante começar a aprender o tópico de uma maneira muito simplificada para ajudá-lo com o currículo completo, sem perder nenhum tópico importante em sua vasta gama.
Data Sciences é um tópico muito vasto que consiste em muitos subtópicos importantes, que são opções de carreira e especializações em si mesmas, como:
Aprendizado de máquina
Análise de dados
Mineração de dados
Visualização de dados
Inteligência artificial
Python, etc.
Agora, você pode escolher qualquer um dos tópicos acima como opções de carreira, dependendo de seus próprios níveis de interesse.
Por onde começar a aprender esse assunto?
Bem, falando honestamente, isso assunto não é algo em que você pode dedique-se através de métodos de auto-estudo. Você certamente pode praticar suas habilidades tremendamente para melhorar seu conhecimento. No entanto, o auto-estudo, neste caso, apenas ajuda você a ser mais claro com os conceitos básicos e introdutórios, juntamente com alguns jargões e terminologias da indústria.
Portanto, eu não diria que o auto-estudo não é necessário aqui para este assunto, Na verdade, é uma obrigação. Você definitivamente pode começar com o básico de matemática, estatística e algumas linguagens de programação.
No entanto, você também deve pensar em abordar o instrutor ou instituto de treinamento certo para ajudá-lo com um nível maior de dedicação e educação de qualidade sobre o assunto, ajudando você a se tornar um especialista em um período muito mais curto de tempo.
Eu recomendo fortemente que você participe da sessão de demonstração online gratuita conduzida pelo Digital Vidya Institute em seu site para ajudá-lo a aprender mais sobre o assunto em detalhes.
Resposta
Acho que depende do que você deseja fazer com a ciência de dados e do seu nível atual. Embora você diga “nível do solo”, todo mundo tem sua própria experiência. Como outras respostas explicam muito bem, Data Science é um tópico muito amplo que contém vários subcampos, como Estatística, Aprendizado de Máquina, Ciência da Computação … Uma boa abordagem é começar do subcampo com o qual você se sente mais confortável . Mesmo no nível do solo, deve haver algo que você se sinta mais inclinado a aprender.
Eu amo o livro de Joel Grus. É um livro muito divertido de ler e o fato de o autor o juntar a uma história torna-o muito divertido. No entanto, embora venha com uma introdução ao python, acho que seria frustrante acompanhá-lo se você ainda não estiver familiarizado com a linguagem ou com os tópicos de ciência de dados. tampas. Assim que estiver, o livro é incrível, gosto particularmente como um resumo de algoritmos básicos de aprendizado de máquina.
Presumindo que o nível do solo significa que você não sabe como codificar, uma boa abordagem se você quiser terminar ler “ Data Science from Scratch ” é aprender o básico do Python primeiro. Você pode usar “ Aprendendo Python ” de Mark Lutz, Python do jeito difícil ou mesmo plataformas como Codecademy . Mas para ser honesto, existem muitas opções para listar até mesmo as melhores, basta escolher qualquer que pareça ok e seria suficiente.
Em resumo, o livro é muito bom, mas eu diria que não é o melhor primeiro livro para ler , mas sim o segundo ou mesmo o terceiro, para ler apenas quando você souber o básico de python para poder aproveitar ao máximo isto. É verdade que você pode pegar e ler, mas se você tem tempo limitado e quer racionalizar seus esforços, talvez haja uma escolha melhor para começar.