Una selección de recursos en matemática, estadística y programación para principiantes Date Scientists. Consulte los materiales si planea estudiar cursos en línea. Así que te adelantas a tus compañeros de clase y, al mismo tiempo, desarrollas una habilidad útil: estudiar materiales adicionales tú mismo.
Ingles tecnico
La mayoría de los materiales de la colección están en inglés. Por lo tanto, antes que nada, debe comprender el vocabulario técnico y aprender a comprender términos complejos. Estos recursos lo ayudarán a navegar por la literatura técnica si su nivel de inglés es intermedio o inferior al promedio.
Diccionario Cambridge
Matemáticas
En primer lugar, aprenda a dominar rápidamente cualquier concepto matemático. El tutorial Cómo aprender matemáticas rápido ayudará con esto.
Aumenta el pensamiento matemático y aprende:
Para ver la versatilidad de las matemáticas, consulte la serie de talleres de Edward Frenkel
Matemáticas: el lenguaje de la naturaleza .
Teoría y práctica adicional en matemáticas.
Los siguientes recursos ayudarán a actualizar los conceptos básicos de las matemáticas:
Curso de teoría de la probabilidad en Coursera
Tarea con un asterisco. Para dominar aún más su conocimiento del álgebra matricial, tome el curso de álgebra lineal del MIT.Estadísticas
Para la capacitación en el curso de Net Scientology Data Scientist, un conocimiento básico de estadística es suficiente. Se pueden obtener de
la sección de
Estadística y probabilidad de la Academia Khan. Para obtener una lista completa de los temas de estadísticas que cubriremos durante la capacitación, consulte
Las 10 técnicas estadísticas que los científicos de datos deben dominar . Para la admisión, no es necesario comprenderlos en detalle, pero es mejor tener una idea general.
Curso de Net Scientology Data Scientist
Tarea con un asterisco. Además, vale la pena tomar el curso de Estadísticas para Aplicaciones del MIT, pero para esto debe comprender:
- ¿Qué es una muestra y una población?
- medidas de tendencia central y variabilidad;
- Comparación de promedios.
Programacion
Los estudiantes de Data Scientist escriben el código Python. Para escribir código durante el entrenamiento, es suficiente dominar los conceptos básicos del lenguaje: operadores, tipos de datos, variables, bucles, funciones, clases. Los siguientes recursos lo ayudarán a comprender rápidamente los conceptos básicos y la práctica por su cuenta:
Si desea comprender Python con más detalle y bajo la guía de un mentor, puede tomar el curso Python para análisis de datos en paralelo.
Bases de datos
Para pensar en el contexto de los datos, debe comprender cómo se estructuran y funcionan las bases de datos relacionales. Para hacer esto, es suficiente dominar los conceptos básicos de SQL: tomar la tercera semana del
curso sobre conceptos básicos de análisis de datos para negocios de la Universidad de Colorado en Boulder. Puede practicar el conocimiento en las siguientes tareas:
Se puede obtener un conocimiento profundo de las bases de datos en el curso "SQL para análisis".
Resumimos: recomendaciones clave
- Si planea aprender la profesión de Data Scientist en cursos, actualice su inglés técnico. Esto será necesario para estudiar materiales y documentación adicionales.
- Aprenda o repase los conceptos básicos de matemáticas, estadísticas, Python y SQL.
- Lea guías, vea conferencias de capacitación y complete tareas prácticas para consolidar la información.