¿Quieres convertirte en un científico de datos? Entonces no empieces con el aprendizaje automático.

Muchas personas, cuando escuchan por primera vez el término ciencia de datos , suelen pensar primero en el aprendizaje automático.

Así fue conmigo. Mi interés en la ciencia de datos surgió porque encontré por primera vez la idea del "aprendizaje automático", que me pareció realmente genial. Entonces, cuando comencé a buscar un lugar para comenzar a aprender sobre ciencia de datos, no es difícil adivinar desde dónde comencé. (Pista: rima con batido de frijoles ).

Este fue mi mayor error que me llevó a este pensamiento:

Si desea aprender ciencia de datos, no comience con el aprendizaje automático.

Sólo entender. Obviamente, para convertirse en un científico de datos "completo", algún día tendrá que aprender sobre los conceptos del aprendizaje automático. Pero se sorprenderá de lo lejos que puede llegar sin él.

Entonces, ¿por qué no empezar con el aprendizaje automático?

1. El aprendizaje automático es solo una (y muy pequeña) parte del científico de datos.

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2. Python SQL. Python SQL, , , . Python, Pandas, NumPy Scikit-learn.  , , XGBoost.

   
   
   
   
   

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_{: Will Porada}