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Escrito como un tutorial para explorar y comprender el poder de R para el aprendizaje automático. Esta guía práctica que cubre todos los temas necesarios para conocer de una manera muy sistemática. Para cada enfoque de aprendizaje automático, se detalla cada paso del proceso, desde la preparación de los datos para el análisis hasta la evaluación de los resultados. Estos pasos le permitirán adquirir los conocimientos necesarios para aplicarlos a
Escrito como un tutorial para explorar y comprender el poder de R para el aprendizaje automático. Esta guía práctica que cubre todos los temas necesarios para conocer de una manera muy sistemática. Para cada enfoque de aprendizaje automático, se detalla cada paso del proceso, desde la preparación de los datos para el análisis hasta la evaluación de los resultados. Estos pasos le permitirán adquirir los conocimientos necesarios para aplicarlos a sus propias tareas de ciencia de datos.Dirigido a quienes desean aprender a utilizar las capacidades de aprendizaje automático de R y obtener información de sus datos. Tal vez usted ya sabe un poco sobre el aprendizaje automático, pero nunca ha utilizado R; o tal vez usted sabe un poco de R, pero es nuevo en el aprendizaje automático. En cualquiera de los casos, este libro le permitirá ponerse en marcha rápidamente. Sería útil tener un poco de familiaridad con los conceptos básicos de programación, pero no se requiere experiencia previa.
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La gente ha tratado de definir la ciencia de los datos desde hace más de una década, y la mejor manera de responder a la pregunta es a través de un diagrama de Venn. Creado por Hugh Conway en 2010, este diagrama de Venn consta de tres círculos: matemáticas y estadística, experiencia en la materia (conocimiento sobre el dominio para abstraer y calcular) y habilidades de hacking. Esencialmente, si puedes hacer los tres, ya tienes un gran conocimiento en el campo de la ciencia de los datos.
La ciencia de los datos es un concepto utilizado para abordar los grandes datos e incluye la limpieza, la preparación y el análisis de los datos. Un científico de datos recopila datos de múltiples fuentes y aplica el aprendizaje automático, el análisis predictivo y el análisis de sentimientos para extraer información crítica de los conjuntos de datos recopilados. Entienden los datos desde el punto de vista del negocio y pueden proporcionar predicciones e ideas precisas que pueden utilizarse para impulsar decisiones empresariales críticas.
Cualquiera que esté interesado en construir una sólida carrera en este ámbito debe adquirir habilidades críticas en tres departamentos: análisis, programación y conocimiento del dominio. Profundizando un poco más, las siguientes habilidades le ayudarán a hacerse un hueco como científico de datos:
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Kirk Borne, científico de datos de Booz Allen Hamilton, dijo: «Hay muchas habilidades bajo el paraguas de la ciencia de los datos, y no debemos esperar que una sola persona sea un maestro de todas ellas. Así que sugiero que se convierta en un experto en dos o más áreas de habilidades, pero que también tenga un conocimiento práctico de las demás.»
Un programa de maestría en ciencia de datos o un doctorado pueden ser una forma de desarrollar y agitar un conjunto de habilidades técnicas de ciencia de datos para los posibles empleadores, pero no es un requisito previo para comenzar una carrera en ciencia de datos. La falta de un título altamente cuantitativo no impide aprender ciencia de datos. Es posible aprender la ciencia de los datos incluso sin un máster. Para las personas de alto rendimiento, que realmente tienen los conocimientos y la experiencia con las habilidades tecnológicas necesarias, tener un máster o un doctorado no importa en el espacio de la ciencia de datos. La experiencia real en la ciencia de los datos siempre compensa el tiempo invertido en adquirir un máster o un doctorado, ya que conseguir un doctorado puede resultar una tarea muy larga.
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Consulte este nuevo libro para principiantes en ciencia de datos con muchos ejemplos prácticos que cubre la estadística, R, los gráficos y el aprendizaje automático. Como fuente para aprender toda la amplitud de los fundamentos de la ciencia de datos, «Learn Data Science with R» comienza en el nivel de principiante y progresa gradualmente hacia el contenido experto.
La estadística consiste en comprender e interpretar los datos. Es el núcleo de la ciencia de datos. Uno de los mejores lugares para empezar es el curso Statistics Foundations de Pluralsight. Cubre tanto la estadística descriptiva como la inferencial.
Python, R y Julia son lenguajes de programación populares para proyectos de ciencia de datos. Cada lenguaje tiene méritos únicos. Python es el lenguaje de ciencia de datos más popular, y Julia es el más rápido. Core Python es un curso recomendado para aprender el lenguaje python.
El lenguaje R es la mejor opción para los principiantes, los académicos y los expertos en la materia. Es abrumador aprender ciencia de datos y un lenguaje de propósito general como Python en paralelo. R es más fácil de entender ya que es un lenguaje de ciencia de datos. Tiene un buen apoyo de la comunidad.