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6 conceptos clave de ciencia de datos que puedes dominar a través del aprendizaje en línea

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Anonim

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La ciencia de datos es una disciplina compleja que identifica información significativa extraída de cantidades gigantescas de datos estructurados y no estructurados. Probablemente la parte más difícil de este campo de conocimiento es aprender a dar sentido a todos estos datos y transformar esta inmensa cantidad de información dispersa en ideas significativas y procesables. Un analista de datos competente sabe cómo detectar esos patrones que permiten a las organizaciones diseñar estrategias efectivas, encontrar nuevas oportunidades y mejorar sus esfuerzos de marketing.

Un trabajo en ciencia de datos es uno de los mejor pagados disponibles, y los científicos de datos siempre son buscados incluso por la empresa más grande. ¿Es realmente posible enseñarte ciencia de datos? ¿Puedes pasar de las habilidades básicas de TI a convertirte en un analista maestro? La respuesta es sí, siempre que elija los cursos correctos y los tome con la debida diligencia. Aquí le presentaremos un resumen de los conceptos más importantes de ciencia de datos que debe aprender para convertirse en un científico de datos autodidacta, todo lo cual puede aprender desde la comodidad de su hogar. Puede tomar todos estos cursos a través de Coursera por menos de $ 100 cada uno. (Para obtener más información sobre lo que hace un científico de datos, consulte Rol del trabajo: Científico de datos).

Comprensión de la ciencia de datos

Llano y simple, lo primero es lo primero. No puede convertirse en un científico de datos a menos que comprenda lo que realmente es la ciencia de datos, y un curso introductorio que le brinde una visión general de esta disciplina es el primer paso que debe tomar. Los conceptos centrales incluyen por qué y cómo la ciencia de datos es tan importante para las empresas y cómo se puede aplicar. Debe ser capaz de comprender qué es el análisis de regresión y cómo funciona el proceso de extracción de un conjunto de datos, así como qué herramientas y algoritmos va a utilizar a diario para dominar esta disciplina.

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