La magia de la «Ciencia de datos» ha explotado en todo el mercado y se ha convertido en un carro principal para todas las escalas de negocios. Hoy en día, las decisiones que toman las empresas junto con el pronóstico dependen únicamente de la ciencia de datos. El campo de la ciencia de datos ha crecido más de 3 veces, especialmente durante la reciente pandemia, ya que todos se vieron obligados a trabajar de forma remota y, por lo tanto, ha abierto muchas puertas de oportunidades para que las empresas y los profesionales que trabajan cambien o comiencen sus carreras en este campo.
Estadísticas recientes también han sugerido que casi el 40% de las empresas han recortado sus gastos no deseados y así es como se han generado más de 50.000 puestos de trabajo en este campo . Incluso si habla de estadísticas actuales, hay más de 1 lakh de trabajos disponibles solo en India y más de 10 lakh a nivel mundial. Esto indica claramente que el alcance en el campo de la ciencia de datos será glorioso en los próximos años. Ahora, surge la pregunta ¿ cómo aprender ciencia de datos en 10 semanas? El aprendizaje puede ser divertido e interactivo solo si ha elegido el camino y los recursos correctos. En este artículo, veremos lapasos, procedimiento, material y asignación de tiempo para aprender ciencia de datos desde el nivel de principiante. Vamos a averiguar:
Pero, antes de seguir adelante, debe comprender por qué debería optar por la ciencia de datos como punto de vista profesional.
¿Por qué elegir la ciencia de datos?
Se ha convertido en uno de los trabajos más populares que existen en el mercado, a medida que nos volvemos digitales, más empresas confían en jugar sus juegos principales al predecir el pronóstico del mercado. Hablando del pago, es mucho mejor que la mayoría de los trabajos que hay en el mercado y ayuda a las personas a repasar varias habilidades como matemáticas, visualización de datos, análisis, etc.
El escenario actual es que la demanda de trabajos de ciencia de datos es mayor, pero los candidatos no son suficientes para cumplir con esos requisitos y esto ha llevado a un cambio importante desde una perspectiva profesional. Incluso los empleados están cambiando sus carreras aprendiendo ciencia de datos. Por esto, puede asumir qué tan grande es el alcance y una cosa es segura, esta demanda no disminuirá en los próximos años.
Ahora, volvamos a nuestra agenda de hoy y veamos, ¿Cómo aprender ciencia de datos en 10 semanas?
Semana 1
Comenzando con Python
Para aquellos que no saben, Python es un lenguaje de programación multiplataforma de alto nivel que se ejecuta en múltiples sistemas operativos (como Windows, Linux y macOS) y es de uso gratuito. También puede realizar el curso Fundamentos de programación de Python: a su propio ritmo y obtener información sobre los fundamentos de Python.
Entonces, la forma más fácil de comenzar a aprender Python es comenzar dentro de la siguiente secuencia:
- Introducción de Python
- Operadores en Python
- Variables
- Tipos de datos
- Condiciones ( if-else ) (Python3-if, if-else, Nested-if)
- Bucles
- Funciones
- Estructuras de datos (para Python)
- Manejo de excepciones
También puede visitar el IDE de Python para conocer las mejores prácticas.
Semana 2
Análisis de datos con Python
Después de obtener los conceptos básicos de Python, es imprescindible comprender los principios básicos del análisis de datos, que las empresas utilizan principalmente en la actualidad. Todos los pronósticos, predicciones y decisiones que toman las empresas se basan únicamente en patrones de análisis de datos. Para conocer las mejores prácticas, puede consultar el curso Análisis de datos con Python: a su propio ritmo , que se ha adaptado para equiparlo con el manejo lógico y analítico. Ahora, para ayudarlo con esto en detalle, a continuación se muestra la lista que debe considerar en la siguiente fase.
Importación de datos
- ¿Cómo importar un archivo de Excel en Panda?
- ¿Cómo leer archivos de texto en Python usando Panda?
- ¿Cómo leer archivos JSON con Panda?
Semana 3
Visualización de datos
- Descripción general de la visualización de datos
- Visualización de datos con Python (incluye casos de uso de bibliotecas como Matplotlib, Seaborn, Bokeh, etc.)
Métodos de procesamiento de datos
- Comprender el procesamiento de datos
- Marco de datos de pandas
- Limpieza de datos (descripción general)
- Cortar, indexar, manipular y limpiar el marco de datos de Pandas
- Trabajando con Datos Faltantes en Pandas
Semana 4
Análisis exploratorio de datos
- EDA en Python – Set I (técnicas básicas para analizar los datos)
- EDA en Python – Set II (técnicas visuales básicas)
- EDA en Iris Dataset (explicación de EDA y técnicas involucradas para la visualización de datos)
- EDA usando Seaborn – Titanic Dataset (explicación de EDA y técnicas involucradas para la visualización de datos)
Semana 5
Raspado web
- Introducción – Web Scraping (conceptos básicos y su aplicación)
- Tipos y cómo usar Web Scraping
- Tutorial de raspado web de Python
Guía de proyectos para Web Scraping
- Web Scraping de Wikipedia usando Python
- Extraer información de productos de Amazon usando Beautiful Soup
- Reseña de cliente de Amazon
- Scrape LinkedIn usando Selenium & Beautiful Soup
Semana 6
Matemáticas
- Implementación de media, varianza y desviación estándar (en Python usando NumPy)
- Minimización de derivadas y funciones
- Distribución de probabilidad
- Intervalo de confianza
- Covarianza y Correlación
- Variables aleatorias (con ejemplos)
Prueba de hipótesis
- Entendimiento básico
- prueba t
- Prueba T pareada (resumen detallado)
- Valor p en ML
- Prueba F
- prueba Z
Explicación Matemática en ML
Prueba ANOVA en Python
Prueba F
Semana 7
Aprendizaje automático
Machine Learning es una de las palabras más elegantes que escuchamos en estos días, que también se denomina tecnología de nueva generación y ha dominado todo este mundo en la era de la tecnología. Usted nombra cualquier dispositivo que exista hoy que esté completamente enfocado en AI, ML y DL. Curiosamente, el alcance de esta tecnología también es comparativamente alto en el mercado y la demanda se disparará en casi un 33 % para fines de 2025. Esta es una de las razones por las que las personas están cambiando sus carreras a este campo y están aprender activamente sobre esta tecnología. Si desea aprenderlo desde cero, puede consultar Aprendizaje automático básico y avanzado: a su propio ritmocurso que se ha diseñado para proporcionar métodos de procesamiento de datos en python para convertirlo en un experto de la industria. mientras tanto, echemos un vistazo al viaje que vas a explorar en la séptima semana de ciencia de datos.
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje sin supervisión
- Agrupamiento de K-medias – Introducción
- Clustering de DBscan : Clustering basado en la densidad
- KNN (k-vecinos más cercanos)
- Agrupación jerárquica (agrupación aglomerativa y divisiva)
- Detección de anamolia
- Análisis de componentes principales: introducción de PCA
Árbol de decisión
Semana 8
Aprendizaje profundo
- Introducción básica
- Red Neuronal Artificial – Introducción Básica
- Red neuronal convolucional (CNN)
- Red neuronal recurrente (RNN) – Introducción
- Red adversaria generativa (GAN)
- Núcleo de función de base radial
- Aprendizaje de perceptrón multicapa en Tensorflow
- Aprendizaje profundo con Python OpenCV
Proyecto para trabajar
Semana 9
Procesamiento natural del lenguaje
- Descripción general de la PNL
- Comprensión del Lenguaje Natural – NLU
- Generación de Lenguaje Natural – NLG
- Alcance futuro de la PNL
Proyecto para trabajar
Bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural
- Scikit-Aprender
- Kit de herramientas de lenguaje natural
- Patrón
- Mancha de texto
- consulta
Preprocesamiento de texto
- Preprocesamiento de texto en Python usando NLTK – Conjunto I
- Conjunto II
- Árbol de sintaxis
Destacados – PNL
semana 10
Dado que terminó su viaje desde la Semana 1 hasta la Semana 9 , ahora es el momento de que participe activamente para trabajar en profundidad en la ciencia de datos, esto se puede hacer optando por Data Science – Curso en vivo que lo llevará adelante para convertirse en un experto en ciencia de datos de clase aparte. Considerando que, eche un vistazo a algunos proyectos en los que puede comprender los conceptos básicos de la ciencia de datos y definitivamente lo ayudarán a refrescar sus habilidades. Hemos compilado una lista de proyectos/ideas categorizados para mayor claridad. Echemos un vistazo:
Proyecto de análisis de datos
- Análisis de datos para las Olimpiadas : este proyecto lo conducirá a través de varios datos y le mostrará cómo puede implementar y usar los mejores casos mientras asigna tareas para el análisis de datos.
Proyecto de visualización de datos
- Análisis y visualización de Covid-19 : este proyecto de análisis lo ayudará a modelar y mostrar la visualización del brote pandémico de COVID-19.
Proyecto de raspado web
- ¿Cómo raspar sitios web con Beautifulsoup y Python? : Este proyecto implica el uso de web scraping para extraer información desde cero (como tráfico, estadísticas, etc.) según convenga.
Proyectos de aprendizaje automático (principiantes)
- Predicción de la calidad del vino: este proyecto funcionará para predecir la calidad del vino según las estadísticas dadas.
- Detección de fraude con tarjetas de crédito: para identificar las transacciones no autorizadas de cualquier tarjeta de crédito
- Predicción de enfermedades: este modelo de proyecto lo ayudará con la detección temprana de cualquier enfermedad en función de la información proporcionada por el usuario.
- Predicción de oraciones: este proyecto ofrecerá una predicción basada en BERT que es capaz de detectar cualquier idioma.
Proyectos de aprendizaje automático (avanzado)
- Detección de gritos humanos : esta idea de proyecto es un análisis para controlar la tasa de delincuencia mediante el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
- Ajuste fino del modelo BERT para análisis de sentimiento: este proyecto utiliza una capa de red neuronal para la arquitectura BERT
- Detección de COVID-19 a partir de imágenes de rayos X de tórax con CNN: se utilizaron tres modelos diferentes de aprendizaje automático para construir este proyecto, es decir, Xception, ResNet50 y VGG16.
- Detección de puntos de referencia de la cara y la mano con Python – Mediapipe, OpenCV
- Detección de edad
- Juego de serpientes impulsado por IA usando Deep Q Learning
- Reconocimiento digital escrito a mano: este proyecto se basa en la red neuronal
- Predicción de la dirección del precio de las acciones usando máquinas de vectores de soporte
Proyectos de aprendizaje profundo
- Detección de Neumonía: Detección temprana de enfermedades para brindar la atención médica correspondiente.
- Colorización de imágenes en blanco y negro: el cambio de color, es decir, de escala de grises a color, es simple usando esta idea de proyecto.
- Predicción de puntaje de IPL: la predicción de puntaje de Cricket se puede hacer fácilmente con este proyecto en función de las entradas proporcionadas por el usuario.
- Predicción tipo vino: este proyecto lo llevará con Keras a comprender los conceptos básicos de las redes neuronales.
- Reconocimiento de la actividad humana : uso del modelo de aprendizaje profundo