¿Qué clases debo tomar en UCLA si quiero convertirme en un científico de datos?

Cuantificación y contexto, código y comunicación.

Debes ser la persona más numerada en la sala. Entonces, estadísticas y más estadísticas, econometría, bioestadística, etc. Y asegúrese de obtener algo de experiencia práctica porque el mundo está lleno de datos terriblemente malos.

Los datos representan el mundo real, así que sumérjase en las muchas formas en que funciona y en cómo lo piensan las personas. Ciencias duras y del comportamiento, los muchos sabores de la ingeniería, las humanidades, los negocios, el derecho, las obras.

Aprende a codificar de forma limpia, sencilla y rápida. Esto es lo más cercano a tocar directamente los datos con las manos. Aprende a volver a aprender cómo codificar; Tus herramientas cambiarán más rápido de lo que puedes dominarlas. Aprende a desentrañar la lógica y el código de depuración, habilidades para preservar tu carrera.

Aprende a comunicarte bien. Clases de pensamiento de diseño, cognición, escritura, habla, producción de video, narración, pensamiento visual. Su análisis no significa nada si no se escuchan sus ideas y si no puede persuadir a las personas para que efectúen el cambio.

Por último, pase el tiempo en el campus con personas que necesitan soluciones de ciencia de datos para sus problemas. Intente usar lo que aprende donde sea rápido, desordenado y difícil, pero las apuestas son bajas; riesgos con los que puedes vivir. Grupos de estudiantes, equipos de investigación, profesores con pocos recursos, aspirantes a empresarios ciegamente esperanzados. Entrevista de experiencias prácticas y valiosas.

Que te diviertas.

Definitivamente debes tomar:

CS260: Algoritmos de aprendizaje automático por el profesor Ameet Talwalker

También puedes considerar:

EE2329AS: Big Data por el Prof. Choudhury

STAT 261: Introducción al aprendizaje automático por el profesor Yuille

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