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Los datos desempeñan un papel crucial a la hora de impulsar la toma de decisiones informadas y permitir aplicaciones basadas en inteligencia artificial. Como resultado, existe una demanda creciente de profesionales de datos capacitados en diversas industrias. Si es nuevo en la ciencia de datos, esta extensa colección de guías está diseñada para ayudarlo a desarrollar las habilidades esenciales necesarias para extraer conocimientos de grandes cantidades de datos.
Enlace: 7 pasos para dominar SQL para ciencia de datos
Es un enfoque paso a paso para dominar SQL, que cubre los conceptos básicos de comandos SQL, agregaciones, agrupaciones, ordenaciones, uniones, subconsultas y funciones de ventana.
La guía también destaca la importancia del uso de SQL para resolver problemas comerciales del mundo real al traducir los requisitos en análisis técnicos. Para practicar y prepararse para entrevistas sobre ciencia de datos, recomienda practicar SQL a través de plataformas en línea como HackerRank y PGExercises.
Enlace: 7 pasos para dominar Python para la ciencia de datos
Esta guía proporciona una hoja de ruta paso a paso para aprender a programar en Python y desarrollar las habilidades necesarias para una carrera en ciencia y análisis de datos. Comienza aprendiendo los fundamentos de Python a través de cursos en línea y desafíos de codificación. Luego, cubre las bibliotecas de Python para análisis de datos, aprendizaje automático y web scraping.
La guía profesional destaca la importancia de practicar la codificación a través de proyectos y crear un portafolio en línea para mostrar sus habilidades. También ofrece recomendaciones de recursos gratuitos y de pago para cada paso.
Enlace: 7 pasos para dominar las técnicas de preprocesamiento y limpieza de datos
Una guía paso a paso para dominar las técnicas de preprocesamiento y limpieza de datos, que es una parte esencial de cualquier proyecto de ciencia de datos. La guía cubre varios temas, incluido el análisis exploratorio de datos, el manejo de valores faltantes, el manejo de duplicados y valores atípicos, la codificación de características categóricas, la división de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, el escalado de características y el tratamiento de datos desequilibrados en problemas de clasificación.
Aprenderá la importancia de comprender el planteamiento del problema y los datos con la ayuda de códigos de ejemplo para las diversas tareas de preprocesamiento utilizando bibliotecas de Python como Pandas y scikit-learn.
Enlace: 7 pasos para dominar la gestión de datos con Pandas y Python
Es una ruta de aprendizaje integral para dominar la discusión de datos con pandas. La guía cubre requisitos previos como aprender los fundamentos de Python, SQL y web scraping, seguidos de pasos para cargar datos de varias fuentes, seleccionar y filtrar marcos de datos, explorar y limpiar conjuntos de datos, realizar transformaciones y agregaciones, unir marcos de datos y crear tablas dinámicas. Finalmente, sugiere crear un panel de datos interactivo utilizando Streamlit para mostrar habilidades de análisis de datos y crear una cartera de proyectos, esencial para los aspirantes a analistas de datos que buscan oportunidades laborales.
Enlace: 7 pasos para dominar el análisis de datos exploratorios
La guía describe los 7 pasos clave para realizar un análisis de datos exploratorios (EDA) eficaz utilizando Python. Estos pasos incluyen la recopilación de datos, la generación de resúmenes estadísticos, la preparación de datos mediante limpieza y transformaciones, la visualización de datos para identificar patrones y valores atípicos, la realización de análisis univariados, bivariados y multivariados de variables, el análisis de datos de series temporales y el tratamiento de valores faltantes y valores atípicos. EDA es una fase crucial en el análisis de datos, que permite a los profesionales comprender la calidad, la estructura y las relaciones de los datos, garantizando un análisis preciso y profundo en las etapas posteriores.
Para comenzar su viaje en la ciencia de datos, se recomienda comenzar dominando SQL. Esto le permitirá trabajar eficientemente con bases de datos. Una vez que se sienta cómodo con SQL, podrá sumergirse en la programación Python, que viene con potentes bibliotecas para el análisis de datos. Aprender técnicas esenciales como la limpieza de datos es importante, ya que le ayudará a mantener conjuntos de datos de alta calidad.
Luego, adquiera experiencia en la manipulación de datos con pandas para remodelar y preparar sus datos. Lo más importante es dominar el análisis de datos exploratorios para comprender a fondo los conjuntos de datos y descubrir conocimientos.
Después de seguir estas pautas, el siguiente paso es trabajar en un proyecto y ganar experiencia. Puedes comenzar con un proyecto simple y luego pasar a otros más complejos. Escribe sobre ello en Medium y aprende sobre las últimas técnicas para mejorar tus habilidades.
Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) es un científico de datos profesional certificado al que le encanta crear modelos de aprendizaje automático. Actualmente, se centra en la creación de contenidos y en la redacción de blogs técnicos sobre tecnologías de ciencia de datos y aprendizaje automático. Abid tiene una maestría en gestión de tecnología y una licenciatura en ingeniería de telecomunicaciones. Su visión es construir un producto de inteligencia artificial utilizando una red neuronal gráfica para estudiantes que luchan contra enfermedades mentales.
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- Fuente: https://www.kdnuggets.com/collection-of-guides-on-mastering-sql-python-data-cleaning-data-wrangling-and-exploratory-data-analysis?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=collection-of-guides-on-mastering-sql-python-data-cleaning-data-wrangling-and-exploratory-data-analysis
