El científico de ProblemData es una de las profesiones más adecuadas para prosperar en este siglo.

Es digital, orientado a la programación y analítico.

Por lo tanto, no sorprende que la demanda de científicos de datos haya aumentado en el mercado laboral.

Sin embargo, la oferta ha sido muy limitada.

Es difícil adquirir las habilidades necesarias para ser contratado como científico de datos.

¿Y cómo puedes hacer eso? Las universidades han tardado en crear programas especializados en ciencia de datos.

(sin mencionar que los que existen son muy costosos y consumen mucho tiempo) La mayoría de los cursos en línea se enfocan en un tema específico y es difícil entender cómo la habilidad que enseñan encaja en el panorama completo.

La solución La ciencia de datos es un campo multidisciplinario.

Abarca una amplia gama de temas.

Comprensión del campo de la ciencia de datos y el tipo de análisis realizado Matemáticas Estadísticas Python Aplicación de técnicas estadísticas avanzadas en Python Visualización de datos Aprendizaje automático Aprendizaje profundo Cada uno de estos temas se basa en los anteriores.

Y corre el riesgo de perderse en el camino si no adquiere estas habilidades en el orden correcto.

Por ejemplo, uno tendría dificultades en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático antes de comprender las matemáticas subyacentes.

O puede resultar abrumador estudiar el análisis de regresión en Python antes de saber qué es una regresión.

Por lo tanto, en un esfuerzo por crear la capacitación en ciencia de datos estructurada más efectiva, eficiente en el tiempo y disponible en línea, creamos el Curso de ciencia de datos 202. Creemos que este es el primer programa de capacitación que resuelve el mayor desafío de ingresar al campo de la ciencia de datos con todos los recursos necesarios en un solo lugar.

Además, nuestro objetivo es enseñar temas que fluyan sin problemas y se complementen entre sí.

El curso le enseña todo lo que necesita saber para convertirse en un científico de datos a una fracción del costo de los programas tradicionales (sin mencionar la cantidad de tiempo que ahorrará).

Las habilidades .Introducción a los datos y la ciencia de datos Grandes datos, inteligencia empresarial, análisis empresarial, aprendizaje automático e inteligencia artificial.

Sabemos que estas palabras de moda pertenecen al campo de la ciencia de datos, pero ¿qué significan todas? Por qué aprenderlo Como candidato a científico de datos, debe comprender los entresijos de cada una de estas áreas y reconocer el enfoque adecuado para resolver un problema.

Esta Introducción a los datos y la ciencia de datos le dará una visión completa de todas estas palabras de moda y dónde encajan en el ámbito de la ciencia de datos.

. Matemáticas Aprender las herramientas es el primer paso para hacer ciencia de datos.

Primero debe ver el panorama general para luego examinar las partes en detalle.

Analizamos en detalle específicamente el cálculo y el álgebra lineal, ya que son los subcampos en los que se basa la ciencia de datos.

¿Por qué aprenderlo? El cálculo y el álgebra lineal son esenciales para la programación en ciencia de datos.

Si desea comprender los algoritmos avanzados de aprendizaje automático, entonces necesita estas habilidades en su arsenal.

. Estadísticas Necesitas pensar como un científico antes de poder convertirte en científico.

La estadística entrena su mente para enmarcar problemas como hipótesis y le brinda técnicas para probar estas hipótesis, como un científico.

¿Por qué aprenderlo? Este curso no solo le brinda las herramientas que necesita, sino que también le enseña cómo usarlas.

Las estadísticas te entrenan para pensar como un científico.

. Python Python es un lenguaje de programación relativamente nuevo y, a diferencia de R, es un lenguaje de programación de propósito general.

¡Puedes hacer cualquier cosa con él! Las aplicaciones web, los juegos de computadora y la ciencia de datos se encuentran entre muchas de sus capacidades.

Por eso, en poco tiempo, ha logrado trastocar muchas disciplinas.

Se han desarrollado bibliotecas extremadamente poderosas para permitir la manipulación, transformación y visualización de datos.

Sin embargo, donde Python realmente brilla es cuando se trata de máquina y aprendizaje profundo.

¿Por qué aprenderlo? Cuando se trata de desarrollar, implementar y desplegar modelos de aprendizaje automático a través de marcos poderosos como scikit-learn, TensorFlow, etc.

Python es un lenguaje de programación imprescindible.

. Los científicos de TableauData no solo necesitan lidiar con datos y resolver problemas basados ​​en datos.

También necesitan convencer a los ejecutivos de la empresa de las decisiones correctas que deben tomar.

Es posible que estos ejecutivos no estén bien versados ​​en ciencia de datos, por lo que el científico de datos debe poder presentar y visualizar la historia de los datos de una manera que comprendan.

Ahí es donde entra Tableau y lo ayudaremos a convertirse en un narrador experto utilizando el software de visualización líder en inteligencia empresarial y ciencia de datos.

¿Por qué aprenderlo? Un científico de datos confía en herramientas de inteligencia empresarial como Tableau para comunicar resultados complejos a tomadores de decisiones no técnicos.

. Estadísticas avanzadas Las regresiones, la agrupación en clústeres y el análisis factorial son todas disciplinas que se inventaron antes del aprendizaje automático.

Sin embargo, ahora, todos estos métodos estadísticos se realizan a través del aprendizaje automático para proporcionar predicciones con una precisión incomparable.

Esta sección analizará estas técnicas en detalle.

¿Por qué aprenderlo? La ciencia de datos tiene que ver con el modelado predictivo y usted puede