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Han sucedido muchas cosas en el año 2023 y algunos de ustedes probablemente estén considerando hacer la transición a una carrera en ciencia de datos. Quizás se pregunte por dónde empezar. ¿Qué curso debo tomar? ¿Necesito saber algo de antemano?

¡Aquí es donde KDnuggets está aquí para ayudar a responder todas esas preguntas!

El equipo de KDnuggets ha creado un camino hacia la ciencia de datos para que todos nuestros lectores se beneficien, independientemente de su condición social.

¿Quiere saber más?

Enlace: Fundamentos de programación Python y ciencia de datos

En la primera semana, aprenderemos todo sobre Python, manipulación de datos y visualización.

Día 1 al 3: Conceptos básicos de Python para aspirantes a científicos de datos

• Una introducción al papel de Python en la ciencia de datos.
• Una guía para principiantes sobre la sintaxis, los tipos de datos y las estructuras de control de Python.
• Ejercicios de codificación interactivos para solidificar su comprensión.

Día 4: Estructuras de datos de Python desmitificadas

• Conozca las estructuras de datos centrales de Python con nuestra guía paso a paso. Aprenderá sobre listas, tuplas, diccionarios y conjuntos, cada uno con ejemplos prácticos y su importancia en el procesamiento de datos.

Día 5 al 6: Computación numérica práctica con NumPy y Pandas

• Descubra el poder de NumPy y Pandas para el análisis numérico y la manipulación de datos, incluidas aplicaciones del mundo real y ejercicios prácticos.

Día 7: Técnicas de limpieza de datos con pandas

• Equípese con habilidades esenciales de limpieza de datos utilizando Pandas.

Enlace: Base de datos, SQL, gestión de datos y conceptos estadísticos.

Pasando a la segunda semana, aprenderemos sobre bases de datos, SQL, gestión de datos y conceptos estadísticos.

• Día 1: Introducción a las bases de datos en ciencia de datos
• Día 2: Introducción a SQL en 5 pasos
• Día 3: Principios de gestión de datos para la ciencia de datos
• Día 4: Trabajar con Big Data: herramientas y técnicas
• Día 5: Estadística en ciencia de datos: teoría y descripción general
• Día 6: Aplicación de estadística descriptiva e inferencial en Python
• Día 7: Prueba de hipótesis y prueba A/B

Enlace: Introducción al aprendizaje automático

Pasando a la tercera semana, nos sumergiremos en el aprendizaje automático.

• Día 1: Desmitificando el aprendizaje automático
• Día 2: Comenzando con Scikit-learn en 5 pasos
• Día 3: Comprensión del aprendizaje supervisado: teoría y descripción general
• Día 4: Práctica de aprendizaje supervisado: regresión lineal
• Día 5: Revelando el aprendizaje no supervisado
• Día 6: Práctica con aprendizaje no supervisado: agrupación de K-Means
• Día 7: Métricas de evaluación del aprendizaje automático: teoría y descripción general

Enlace: Temas avanzados e implementación

Pasando a la tercera semana, profundizaremos en temas avanzados e implementación.

• Día 1: Explorando las redes neuronales
• Día 2: Introducción a las bibliotecas de aprendizaje profundo: PyTorch y Lightening AI
• Día 3: Introducción a PyTorch en 5 pasos
• Día 4: Construcción de una red neuronal convolucional con PyTorch
• Día 5: Introducción al procesamiento del lenguaje natural
• Día 6: Implementación de su primer modelo de aprendizaje automático
• Día 7: Introducción a la computación en la nube para la ciencia de datos

Enlace: Implementación en la nube

Pasando a la semana de bonificación:

• Bonificación 1: Introducción a Google Platform en cinco pasos
• Bonificación 2: Implementación de su modelo de aprendizaje automático en producción en la nube de AWS

Y así, ¡has recorrido un camino de 5 semanas para impulsar tu carrera en ciencia de datos! ¡El equipo de KDnuggets espera haberlo equipado con el conocimiento y las herramientas que necesita para progresar en su carrera en ciencia de datos!

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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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