¿Son los algoritmos de aprendizaje realmente esenciales para convertirse en un científico de datos?

CIENCIA DE DATOS: A UN NIVEL PRINCIPAL

El campo de los datos se ocupa de extraer el gran volumen de datos que fluyen en los almacenes de las organizaciones a través de la aplicación efectiva y adecuada de habilidades científicas y matemáticas al mismo tiempo.

Como principiante en el campo de los datos, se le recomienda que aprenda un conjunto específico de habilidades, pero al mismo tiempo debe tener en cuenta los siguientes puntos al seguir la carrera en el campo de la ciencia de los datos como nuevo participante.

1. NUNCA NUNCA SE FOCO EN CONCEPTOS TEÓRICOS SOLAMENTE

Aprender los conceptos teóricos asociados a la ciencia de datos no es una tarea fácil, pero al mismo tiempo, su esfuerzo no será útil si no puede aplicar su conocimiento teórico a los problemas del mundo real. Aquí siempre se dice que aprender o gratificar los conceptos teóricos no le permitirá experimentar la manera de lidiar con los complejos problemas comerciales.

Por ejemplo: el aprendizaje de la teoría de la regresión se puede implementar prácticamente en un conjunto de datos utilizando cualquier lenguaje de programación, ya sea R, Python, etc.

2. NO ENFOCES DEMASIADO A LOS ALGORITMOS

En el nivel de principiante, no se requiere que los algoritmos se enfoquen mucho. Puede pasar por los algoritmos, como la regresión lineal o la regresión logística. Solo mantén un control sobre estos algoritmos para ser bastante bueno con los algoritmos.

3. NO SE RECOMIENDAN PROYECTOS DE CONSTRUCCIÓN EN DOMINIOS QUE NO ERES CONOCIDOS

Siempre construya los proyectos en los dominios que le apasionan y en los que está interesado. Después de la graduación, no se recomienda tratar los proyectos genéricos de ciencia de datos, aunque si usted es un profesional experimentado, puede ir a trabajar en el Proyectos que son genéricos para la ciencia de datos. Su conocimiento lo ayudará a resolver los problemas asociados con el dominio que ha elegido.

4. SE DEBE CENTRAR EN HABILIDADES DE COMUNICACIÓN EFECTIVAS

La responsabilidad primordial de un científico de datos incluye la tarea de comunicar los valiosos conocimientos extraídos del gran volumen de datos. La comunicación debe realizarse de manera clara y concisa para que los responsables de la toma de decisiones puedan tomar las decisiones de manera efectiva y eficiente para los complejos problemas comerciales. Se ocupa de comunicar los resultados técnicos y no técnicos. Aquí es esencial para un principiante tener un enfoque completo en sus habilidades de comunicación.

DESPUÉS DE TENER EN CUENTA LAS SUGERENCIAS MENCIONADAS ANTERIORMENTE ¿QUÉ NECESITA TODO EL PRINCIPIANTE PARA APRENDER EN EL ÁMBITO DE LA CIENCIA DE DATOS?

Se recomienda encarecidamente que si uno planea ir a la carrera en el campo de la ciencia de datos, debe comenzar a comprender en detalle los conceptos básicos relacionados con las estadísticas y el análisis estadístico. Luego se recomienda tener un conocimiento profundo de los lenguajes de programación como R, Python, SAS, etc.

Después de esto, aprender algunos algoritmos es esencial y luego analizar lo que aprendió entonces para trabajar en los proyectos de ciencia de datos es el paso más importante que uno tiene que emprender.

De esta manera, el principiante puede continuar su carrera en el campo de la ciencia de datos.

Necesitas ir despacio para ir rápido.

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