100 дней заставить себя изучать науку о данных

100 дней заставить себя изучать науку о данных

Три недели назад я начал читать о данных, машинном обучении и искусственном интеллекте. Я хотел узнать о технологиях, которые будут определять наше будущее.

Наука о данных, машинное обучение, большие данные ... О чем весь этот шум?

Прежде чем рассказать вам о моем 100-дневном испытании, позвольте мне показать вам несколько широко известных примеров, в которых машинное обучение, искусственный интеллект и наука о данных блистают:

• Беспилотный автомобиль Google демонстрирует сущность машинного обучения.
• Онлайн-рекомендации, такие как Amazon и Netflix. Они знают, что нам нравится, потому что они очень хорошо обрабатывают данные, которые получают от нас.
• Виртуальные персональные помощники, такие как Siri, Google Assistant, Amazon-Alexa и Microsoft Cortana, становятся умнее, чем больше мы их используем.
• Прогнозы тенденций на определенных рынках и бизнес-решения на основе данных в реальном времени.

С чего начать?

Возвращаясь к центральной теме, я сказал себе: «Давай запачкаем руки, чтобы посмотреть, нравится ли нам это! И если мы это сделаем, давайте разберемся, как прямо в это погрузиться ».

Проблема в том, что я во всем этом новичок, что не знал, с чего начать. Я не знал, какие онлайн-курсы хороши и с каких технологий рекомендуется начинать. Я был так потерян, что беспокоился.

Раньше я присоединился к группе «Машинное обучение в Коста-Рике» на Facebook, и там я обнаружил, что многие люди заинтересованы в этом. И на основе пары сообщений в группе я узнал, что Udacity - одна из самых авторитетных платформ электронного обучения по этим темам.

В Udacity я нашел:

Нанодиплом аналитика данных.

• Стоимость: 200 долларов в месяц (ой!)
• Продолжительность: 6–8 месяцев.
• Заработная плата аналитика данных в США: 85-125 тысяч долларов (Ого, вау).

Инженер по машинному обучению Nanodegree

• Стоимость: 200 долларов в месяц (не так уж и плохо, если учесть качество образования, которое они получат).
• Продолжительность: ~ 12 месяцев.
• Заработная плата инженера по машинному обучению в США: $ 38,4-231 тыс.

Анализ данных с помощью R от Facebook

• Стоимость: бесплатно.
• Продолжительность: ~ 2 месяца.
• Уровень опыта: средний

Прочитав немного больше по этой теме, я также наткнулся на DataCamp:

DataCamp: изучите R, Python и науку о данных в Интернете

• Стоимость: 30 долларов в месяц (неплохо).
• Около 40 курсов.
• Сосредоточьтесь на R и Python.

Подводя итог: хотя я нашел много доступных курсов, бесплатные курсы от Udacity и DataCamp привлекли мое внимание, потому что они были немного более вводными по своей природе, и оба были сосредоточены на языке программирования R. Я подумал, что было бы неплохо дополнить их. оба одновременно. Я решил сначала попробовать их, прежде чем тратить 200 долларов в месяц.

А как насчет 100 дней?

Как я уже говорил, я решил начать учебу с бесплатных курсов Udacity: Анализ данных с помощью R от Facebook и DataCamp. Я начал оба курса и добился хороших результатов, однако я не был таким последовательным, как мне хотелось бы. Поэтому я решил стать серьезным и еще немного бросить себе вызов.

В течение следующих 100 дней, по крайней мере, по два часа в день, я буду программировать и изучать Data Science.

Этот пост был первоначально размещен на испанском языке под названием 100 Días« Obligandome a Aprender Data Science. [Día # 1 »] и переведен с помощью Дэвида Грилло с сайта KarmaTribe , на котором вы можете предлагать и просить услуги.

Если вам понравилась эта история, нажмите маленькую кнопку в виде сердечка или подпишитесь на нас на нашей странице Agua Tibia в Facebook, и если вы хотите у меня что-то спросить, напишите мне на [email protected]

Если вы не устали читать и хотите прочитать что-то еще, что я написал, не стесняйтесь исследовать рассказ ниже.