Completé el curso CS109 de Harvard, ¿qué otros cursos además de CS109 debo tomar para una carrera como científico de datos?

Esto es lo que sugeriría (en orden de importancia):

1. Stat 110 (Introducción a la probabilidad). Objetivo: obtener una buena base para pensar sobre la aleatoriedad.
2. Stat 111 (Introducción a la Estadística Teórica). Objetivo: obtener una buena base para pensar en los datos.
3. Stat 139 & 149 (modelos lineales y GLM). Objetivo: sentirse cómodo con la regresión.
4. CS 181 (Aprendizaje Automático). Objetivo: Ponerse al tanto de las técnicas de aprendizaje automático.
5. CS 171 * (Visualización). Objetivo: aprender algunos fundamentos de visualizaciones.
6. Stat 183 * (Aprendiendo de Big Data). Objetivo: aprender a aplicar estas habilidades a problemas de la vida real.
7. CS 165 * (Sistemas de datos). Objetivo: aprender acerca de cómo almacenar datos.
8. Stat 120 (cosas bayesianas). Meta: Aprender a pensar como un bayesiano.
9. Stat 186 * (Inferencia Causal). Meta: Aprender a pensar sobre la causalidad.
10. Stat 131 * (Series de Tiempo). Meta: Aprender sobre series de tiempo (que la gente de datos ve todo el tiempo)
11. Opcional: CS 51, CS 124. Objetivo: mejorar en la codificación.
12. Opcional: CS 121, AM 107, Phil 144. Objetivo: ser mejor al pensar en problemas difíciles.
13. Totalmente opcional: Human 11c (El arte de la lectura), Inglés 115b (Cuentos de Canterbury). Meta: Expanda sus horizontes y diviértase mucho (estos cursos no tienen nada que ver con Data Science, pero realmente me encantaron y los recomendé a todos).

* No tomé estos cursos personalmente, por lo que mis juicios se basan en lo que los amigos me han contado sobre ellos.

(A las personas que han asistido a estos cursos. Me complace agregar cursos o cambiar el orden si cree que me he perdido algo.)

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