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Los datos son el nuevo aceite. Y el aprendizaje automático es el fuego. Quien controle a estos dos controlará el mundo.

No, lo anterior no es una frase pomposa extraída de una novela distópica.

Es una realidad

El nuevo orden mundial consiste en recopilar grandes cantidades de datos relevantes y processconvertirlo en conocimientos prácticos, algo que la raza humana no ha podido hacer en la historia. Es el tipo de tecnología que permite a un país adelantarse a los demás y, eventualmente,ally, gobernar el mundo.

Como resultado, las naciones progresistas del mundo lo toman muy, muy en serio.

Una elección de carrera lucrativa

Dejando a un lado la intriga internacional, la ciencia de datos y máquina de aprendizaje es un campo nuevo y candente con una oportunidad increíble. La demanda está fuera de los gráficos (por decirlo suavemente) y no hay suficientes científicos de datos. Ni siquiera los mediocres.

Es como si de repente hubiéramos descubierto muchas nuevas incorporaciones.bitplanetas capaces y no hay suficiente gente para trasladarlos. Podría seguir y seguir y sonar como un disco rayado, pero creo que esta infografía funciona mucho mejor:

Entonces, vemos que los salarios comienzan en $ 50,000 +, y para los gerentes, pueden dispararse mucho más allá de $ 250,000.

Y no solo eso, la persona promedio en este planeta generará 1.7 MB de datos por segundo. Eso es más de 3,500 TB de datos durante toda la vida útil, más datos de los que sabemos cómo manejar a partir de ahora, y mucho menos usar para análisis. Decir que el futuro es prometedor sería perjudicar a esta nueva y magnífica pradera.

¿Son difíciles la ciencia de datos y el aprendizaje automático?

Buena pregunta!

Según mi experiencia, la respuesta es "sí" y "no".

Inteligencia Artificial (y por extensión, el aprendizaje automático), es lo más difícil de hacer si estás dispuesto a dedicarte a la investigación y a ir más allá. Para tal trabajo, incluso un Ph.D. en informática y mathematics no es suficiente. Pero claro, la persona promedio no tiene ni la capacidadbition, no es el momento para tal búsqueda.

En el otro extremo está lo que yo llamaría ciencia de datos aplicada y aprendizaje automático.

Es decir, toma herramientas, técnicas y algoritmos existentes y aplicar ellos para resolver algunos problemas del mundo real. Esta parte requiere dedicación, percepción y pensamiento creativo (y conocimiento de algunos conceptos matemáticos simples, que se aprenden rápidamente), pero con respecto al verdadero conocimiento “técnico”, es mucho más indulgente de lo que llama el trabajo de un ingeniero de software.

En otras palabras, no es un cakecaminar, pero pasando por el recompensa a effort proporción, es una de las mejores inversiones que existen.

Ahora que has endurecido tu resolve Para convertirnos en científico de datos e ingeniero de aprendizaje automático, comencemos a explorar las mejores opciones que existen.

Aprendizaje automático (Google)

No mucha gente lo sabe, pero Google tiene una amplia, muy práctica y curso gratuito sobre aprendizaje automático. Según la compañía, es parte de su compromiso de avanzar en las tecnologías de IA / ML y mantener el conocimiento abierto.

Lo mejor de este curso es que no hay requisitos previos, pero prepárate para gastar. extra tiempo explorando los conceptos de estadística por su cuenta.

Quiero decir, no es necesario, pero si tienes zero Si tiene experiencia en estadística avanzada, las explicaciones de este curso pueden no ser suficientes. Otro inconveniente es que este curso introduce el aprendizaje automático a través de TensorFlow, que es una implementación de ML desarrollada por Google. Entonces, de alguna manera, Google tiene como objetivo promover sus API para el aprendizaje automático, pero considerando el valor que ofrece este curso, no veo cómo eso debería ser un obstáculo.

En todo caso, TensorFlow es una de las formas fáciles de ingresar al AA y goza de una gran popularidad (para una comparación de los marcos de AI, consulte así).

Data science

Su nombre La Universidad de Harvard inspira asombro, y también este curso.

Lo primero es lo primero: no es un ensuciarse rápido curso en el que andas de puntillas por Machine Learning escribiendo un fragmento aquí o un script aquí. Este curso es un bautismo de fuego severo que exige mucho trabajo y una importante inversión de tiempo.

El curso viene con videos, código (alojado en GitHub) y soluciones para ejercicios de laboratorio gratuitos, muy prácticosally, no estás restringido por nada si quieres tomarlo.

Audiencia ideal?

Tú ... no estoy bromeando.

Yo diría que son profesionales en activo con una educación matemática decente, aunque es posible que ya no les interesen las matemáticas (el habits de inferencia y proof son lo más necesario). Pero una vez más, tenga cuidado: puede pensar que es bueno, pero este curso se sentirá como desayunar con uñas endurecidas; los problemas de práctica son lo suficientemente desafiantes como para hacerle llorar, pero entonces, eso podría ser exactamente lo que desea. ¡que estas buscando!

Aprendizaje automático (Machine learning & LLM)

Entra en un bar lleno de científicos de datos y pregunta quién Andrew Ng es, y recibirás una paliza de tu vida.

En los círculos de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, Andrew Ng ha alcanzado un estatus divino, gracias a su curso excepcional en Coursera: Aprendizaje automático (Machine learning & LLM).

Y si dudas de las credenciales de Andrew Ng, te dejaré esto.peak para elloself:

Es un curso pagado, ya que es parte del plan de precios de Coursera, pero el compromiso financiero y la determinación no son los únicos requisitos previos. Este es un curso largo ya que Andrew se sumerge profundamente en las matemáticas detrás de todo lo relacionado con el aprendizaje automático y analiza los algoritmos populares. Pero afortunadamente, es un curso completo, y será guiado paso a paso a las profundidades más oscuras y devuelto.

Lo recomiendo ampliamente, principalmente porque hace alarde del certificado de finalización.ate de este curso se ha convertido en una cosa hoy!

Ciencia de datos aplicada

Las especializaciones en Coursera consisten en una serie de cursos que tienen como objetivo llevarte desde zero a proficiente en un concepto particular. Si está buscando un curso completo, serio pero amigable sobre ciencia de datos y aprendizaje automático con Python, no puedo recomendarlo. especialización suficiente.

Al final del curso, obtienes un certificado.ate.

Campamento de datos

Campamento de datos ofrece muchos cursos de ciencia de datos, que también incluyen varias habilidades y trayectorias profesionales. Desde la manipulación de datos hasta el aprendizaje automático, obtendrá habilidades científicas de datos para desarrollar una carrera en Python y R que le ayudará a tener éxito en el campo de la ciencia de datos.

Con el contenido del tamaño de un byte de DataCamp, puedes aprender a tu propio ritmo. Estos cursos le brindan experiencia práctica a través de la cual mejorará sus habilidades en ciencia de datos.

Puedes comenzar con la versión gratuita y evaluar.ate el curso mirando el primer capítulo.

Edx

Learn from MITx, Harvardx, IBM, RICEx, UCSanDiegox, and GTx on the Edx platformulario.

Todos ellos tienen un plan de estudios integral que lo ayuda a poseer habilidades científicas de datos. Estos programas son los más adecuados para quienes tienen experiencia en estadística o informática.

Si no buscas programa, puedes elegir un menú a la carta. En edX encontrarás más de 200 cursos. related a la ciencia de datos, que cubre Python, R, Excel, probabilidad, estadística, aprendizaje automático, Visualización de datos, y muchos más.

Codecademy

Codecademy es otra platform, que es uno de los mejores sistemas que existen y que te ayuda a aprender a codificar. Creen en “Aprender haciendo” y tienen muchos proyectos de práctica y pruebas en sus manos. plat.

La curso de ciencia de datos ofrecido por Codecademy incluye SQL, Python 3, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn y muchas más bibliotecas.

Toda la trayectoria profesional contiene 26 cursos que son más que suficientes para ayudarlo a convertirse en un científico de datos exitoso.

Este curso de datos:

  • Le brinda un conocimiento profundo de la ciencia de datos
  • Proporciona una hoja de ruta fácil de seguir
  • Lo prepara para el trabajo al ayudarlo a obtener suficiente experiencia práctica

Udemy

Udemy no necesita presentación.

Bootcamp de Python para ciencia de datos y aprendizaje automático en Udemy es uno de los cursos más populares con más de 85K + calificación de 4.6 y ha sido tomado por más de 370K estudiantes en todo el mundo.

A continuación se muestran los temas cubiertos en este curso:

A continuación se muestran las características / entregables de este curso:

  • 25 horas de videos a pedido
  • Acceso total de por vida
  • 13 artículos y cinco recursos descargables
  • Acceso en móvil y TV
  • Certificado
  • Garantía de Devolución de Dinero de 30 Días

Por lo tanto, si prefiere un curso económico, este sería el más adecuado para comenzar.

google AI

¿Le interesaría aprender el aprendizaje automático de la mano de los expertos en ML de Google?

Bueno, entonces debes consultar los cursos en google AI.

Esta platform tiene cursos y contenido de aprendizaje automático y ciencia de datos para estudiantes, ingenieros de software, científicos de datos e incluso investigadores. Estos cursos son gratuitos.

Para empezar, Curso intensivo de aprendizaje automático en Google AI debería ser su curso de referencia. Este es un curso de ritmo rápido con una introducción práctica que utiliza las API de TensorFlow. A continuación se muestran los detalles de este curso:

Esta platEl formulario también tiene cursos específicos sobre temas importantes de aprendizaje automático como clustering, sistemas de recomendación, pruebas y depuración en el aprendizaje automático, separación de datos e ingeniería de funciones en el aprendizaje automático. En caso de que ya conozcas los conceptos básicos del aprendizaje automático, estos cursos serán de valor agregado.

Udacity

Udacity también es un e-learning muy popular. platformulario que tiene una gran cantidad de cursos sobre tecnologías de tendencia. Tiene varios programas líderes en la industria creados y reconocidos por las principales empresas de todo el mundo, como AT&T, AWS, Google e IBM.

Uno de los programas de Udacity es para ciencia de datos: Escuela de ciencia de datos. Este programa le ayuda a obtener trabajos de analista de datos, científico de datos, ingeniero de datos y analista empresarial. Un curso sobre Científico de datos en este programa es el crucial que cubre conceptos sobre aprendizaje automático, aprendizaje profundo e ingeniería de software. Es necesario tener conocimientos básicos de aprendizaje automático para optar por este curso.

En caso de que conozca la programación en Python pero sea nuevo en el aprendizaje automático, hay otro programa en Udacity: Escuela de IA. Este programa tiene cursos que comienzan con los conceptos básicos del aprendizaje automático.

Aprendizaje profundo

Este curso es una bendición y es mi recomendación favorita en esta lista si eres un coder.

Lo diría de nuevo: si eres un coder.

Esto se debe a que este curso no dedica tiempo a enseñarle los conceptos básicos de programación. El curso description lo dice en términos muy claros (el énfasis es original):

Asumimos que todos los que toman este curso tienen al menos un año de experiencia en codificación. El curso utiliza Python como lenguaje de enseñanza, por lo que si aún no conoce Python, asumimos que dedicará tiempo a aprenderlo, para un experto. coder Deberías descubrir que Python es un lenguaje bastante fácil de aprender.

Entonces, si ya conoce Python (si no aprender aqui), o puede sentirse cómodo rápidamente, este es el curso perfecto para los pragmáticos que quieren construir real, usable sistemas sin preocuparse demasiado por los fundamentos teóricos de los algoritmos.

Incluso podría decir que es para los caldereros impacientes (¡como yo!) queate Ceremonia y monotonía.

Y oh, ¿mencioné que es 100% gratis y tiene una gran comunidad?

Para Concluir

¡Uf!

Esta fue una lista difícil de compilar. No porque no hubiera suficientes fuentes buenas, ¡sino porque había demasiadas!

Machine Learning es un dominio que tiene litrosally explotó y está resolviendo problemas difícilesally elegantemente, y así hay cientos de cursos en línea, gratuitos y de pago, la mayoría de ellos really, really bien. Pero esto también puede ser una fuente de confusión, por lo que he intentado reducirlo a once para diferentes tipos de estudiantes según su nivel de experiencia.

Siguiente, aprender ingeniería de características en detalle.

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  • Ankush
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    Escribo sobre, alrededor y para el desarrollador. ecossistema. Recomendaciones, tutoriales, discusiones técnicas: ¿por qué?ateCada vez que publico, hago todo lo posible para eliminar la confusión y las tonterías, y proporcionar respuestas prácticas basadas en la experiencia personal...

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