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Aprender una nueva habilidad puede ser desalentador, especialmente cuando has pasado gran parte de tu tiempo tratando de encontrar el curso, título universitario o campo de entrenamiento adecuado. Antes incluso de llegar al punto de gastar un centavo, utilice primero los recursos gratuitos disponibles. Pruébelo, vea si le gusta y aprenda la mayor parte del contenido en línea de forma gratuita antes de estar listo para obtener la certificación.
En este artículo, repasaré las principales series X de YouTube que todo principiante que desee aprender ciencia de datos debe marcar como favorito.
Enlace: libreCodeCamp
Cuando mucha gente piensa en dedicarse a la ciencia de datos y qué lenguaje de programación deberían aprender, mucha gente, naturalmente, recurre a Python. Y hay una razón para esto. Se considera uno de los mejores lenguajes de programación para aprender y ha sido el número uno desde hace un tiempo. Contiene una variedad de bibliotecas y marcos y utiliza código legible.
La serie de YouTube vinculada por freeCodeCamp es un vídeo de 4.5 horas que repasa todo para que puedas convertirte en un programador de Python. El video también está disponible en español, árabe, portugués o hindi.
Enlace: Estadísticas
Muchos bootcamps a veces no abordan ciertos elementos que son muy importantes para el mundo de la ciencia de datos; la estadística es uno de ellos. Por experiencia personal, entré al mundo de la ciencia de datos con poca o ninguna comprensión del aspecto estadístico, ya que mi curso nunca lo ofreció. Me encontré teniendo que regresar para volver a aprender muchas cosas, ¡de la manera correcta!
Y en ese viaje estuvo Josh Starmer de StatQuest, quien hizo que las estadísticas fueran divertidas y fáciles de aprender. La estadística es importante para la ciencia de datos y para la progresión de su carrera. Le permite comprender mejor qué es la ciencia de datos y por qué es importante en todo su flujo de trabajo de ciencia de datos al crear soluciones.
Enlace: 3 Azul 1 Marrón
No hay nada de malo en profundizar un poco más cuando se trata de aprender el lado estadístico/matemático de la ciencia de datos. Digo esto porque solo lo beneficiará en su aprendizaje y carrera en ciencia de datos. 3Blue1Brown es un canal de YouTube que cubre matemáticas en forma animada.
Hay una serie en el canal que profundiza en el álgebra lineal, las redes neuronales y el teorema del límite central que será muy beneficioso para su aprendizaje de la ciencia de datos.
Enlace: Campamento de datos
Como científico de datos, trabajarás con una gran cantidad de datos (obvio, ¿verdad?). Pero cuando trabaje con datos, debe recordar que muchos de los datos proporcionados serán confusos y necesitará dedicar tiempo a limpiarlos. Este es uno de los primeros pasos en el flujo de trabajo de la ciencia de datos y es importante.
En este vídeo de YouTube con Data Camp, aprenderá la importancia y las diferentes técnicas sobre cómo obtener datos limpios y consistentes. La capacitación en vivo le brindará información sobre el tipo de desafíos de limpieza de datos que encontrará.
Enlace: kris naik
El aprendizaje automático es muy importante en este momento y seguirá creciendo. Como parte de su viaje de aprendizaje en ciencia de datos, es importante comprender las complejidades del aprendizaje automático; por eso recomendaré a Krish Naik.
El vídeo vinculado es un recorrido de 6 horas de aprendizaje automático. No espero que lo asimiles de una sola vez, pero en este video de 6 horas aprenderás sobre los diferentes aspectos del aprendizaje automático, desde el algoritmo de regresión lineal hasta los algoritmos de agrupamiento. Cuando los aprenda, comenzará a comprender por qué comprender las estadísticas es importante en la ciencia de datos: las cosas comenzarán a tener sentido.
Enlace: Aprendizaje simplificado
Cuando trabaje con datos, su único trabajo no será aprender a limpiarlos y producir resultados para el proceso de toma de decisiones. Como parte de su función como científico de datos, será responsable de convertir sus resultados en visualizaciones de datos. Esto es para presentar sus datos en otras formas, así como para atender a las partes interesadas que no tienen grandes inclinaciones técnicas.
En esta serie de YouTube de Simplilearn, aprenderá cómo crear visualizaciones de datos usando Matplotlib, Seaborn y Bokeh. Al final de la serie, te convertirás en un profesional en la visualización de datos al analizarlos y encontrar patrones visualmente.
Una vez que domines estos 6 aspectos de la ciencia de datos, tendrás una gran cantidad de conocimientos y habilidades para continuar tu aprendizaje con sectores más singulares como el aprendizaje profundo o el procesamiento del lenguaje natural.
¡Comience su viaje hacia la ciencia de datos de forma gratuita con estas series de YouTube!
nisha aria es científico de datos y escritor técnico independiente. Ella está particularmente interesada en proporcionar consejos o tutoriales sobre la carrera de Data Science y conocimiento basado en la teoría sobre Data Science. También desea explorar las diferentes formas en que la Inteligencia Artificial es o puede beneficiar la longevidad de la vida humana. Una estudiante entusiasta que busca ampliar sus conocimientos tecnológicos y sus habilidades de escritura, mientras ayuda a guiar a otros.
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- Fuente: https://www.kdnuggets.com/top-6-youtube-series-for-data-science-beginners?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-6-youtube-series-for-data-science-beginners
