La ciencia de datos es un campo bastante interesante y vasto. Es genial que esté interesado en investigar en el campo como tal, debe planificar en consecuencia, y en este momento es el mejor momento para hacerlo. La ciencia de datos es un híbrido, una mezcla de varios campos, principalmente de informática, matemáticas y estadística. Si eres un entusiasta, definitivamente debes haber encontrado este Diagrama de Venn:
Así que, como se puede deducir de esto, necesitará algunas buenas habilidades de codificación y matemáticas + estadísticas antes de poder ingresar a DS.Así, con la suposición básica de que aspira a ser un científico de datos, aquí hay algunas que podría hacer. durante sus vacaciones:
a) En lo que respecta a la codificación, familiarícese con un buen lenguaje para Data Science. R y Python son excelentes lenguajes para este propósito, pero te sugiero que aprendas Python como un prog general general. También te ayudará en otros campos. Pero R es un lenguaje de computación estadística. Obtienes muchas bibliotecas para que Python haga casi cualquier cosa. Por lo tanto, conseguir un idioma y familiarizarse con él.
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b) Comenzar con Machine Learning y los campos asociados. Como dijo Bikram da, hay muchos cursos en Coursera. Echa un vistazo a ellos. The Machine Learning de Andrew Ng es la mejor manera de comenzar, y si usted es un autoaprendizaje, no puede haber un mejor comienzo. También MIT Open Courseware también tiene algunos cursos, sírvase revisarlos también. Hay un curso llamado ‘Introducción a la ciencia de datos’, échale un vistazo también.
c) Estadísticas. Igual que el anterior, hay algunos cursos de estadística orientados a la ciencia de datos en Coursera. ‘Estadísticas: dar sentido a los datos’ es una buena idea.
d) Comience implementando los algoritmos en Aprendizaje automático y otros temas que aprenda. Eso le ayudaría a comprender mejor los algoritmos y a familiarizarse con el manejo de datos. Después de lo básico, pruebe mejores trucos y consejos, e intente mejorar el rendimiento de su método, etc. Eso es lo que más necesita hacer. Debes aprender a jugar con los datos y amar hacerlo.
e) Después de hacer algunos conceptos básicos en el ML, tal vez pueda revisar otras materias como AI, minería de datos, redes neuronales, etc. Esas son algunas de las asignaturas de alto nivel que puede o no encontrar en su último año. Pero si está interesado, siempre puede aprender fragmentos y partes del tema según sea necesario.
f) Ahora, como mencionó la investigación, el primer paso para la investigación es “leer los trabajos de investigación”. Eso es como la puerta a la investigación. Necesitas estar interesado y leer artículos de investigación como uno lee revistas. Entonces, aquí hay una respuesta que he escrito anteriormente sobre cómo comenzar a leer los documentos: la respuesta de Arnab Borah a ¿Cómo debe un estudiante universitario de CS comenzar con la lectura de artículos de investigación? Soy un estudiante de tercer año de CS. Quiero tener una visión amplia de todas las cosas que están sucediendo en la investigación de CS. También quiero saber sobre los papeles seminales que revolucionaron CS.
g) Finalmente, para acercarse a una facultad, debe tener una propuesta o idea sólida. Antes de acercarse a cualquier facultad, le sugiero que realice sus tareas básicas, seleccione un área de interés, decida en qué quiere trabajar y luego presente una propuesta a la facultad. Un profesor puede guiarlo en el proceso de investigación, todo el aprendizaje que necesita hacer usted mismo. Entonces, es preferible aprender las cosas antes de comenzar con la investigación. Toma la ayuda de tus mayores para hacerlo.
Con suerte, he respondido a tu pregunta.
¡¡Todo lo mejor!!
