La tabla periódica de la ciencia de datos
Más de 150 empresas, recursos y herramientas que definen la industria de la ciencia de datos, en esta tabla periódica desarrollada por DataCamp. #cienciadedatos #IA #inteligenciadelnegocio
Más de 150 empresas, recursos y herramientas que definen la industria de la ciencia de datos, en esta tabla periódica desarrollada por DataCamp. Para acceder a las accesos directos debes hacer clic en la imagen o desde este enlace y cada elemento de la tabla te llevará a la herramienta o aplicación en particular.
Esta tabla periódica (DataCamp) puede servir como guía para navegar por los jugadores clave en el espacio de la ciencia de datos:
Cursos: para aquellos que buscan aprender ciencia de datos, hay un montón de sitios (empresas) que ofrecen cursos de ciencia de datos. Aquí encontrarás varias opciones que probablemente se adapten a tu estilo de aprendizaje
Campos de entrenamiento: esta sección incluye recursos para aquellos que buscan opciones más guiadas para aprender ciencia de datos.
Conferencias: aprender no es una actividad que haces cuando vas a cursos o boot camps. Las conferencias son algo que los estudiantes suelen olvidar, pero también contribuyen al aprendizaje de la ciencia de datos: es importante que asista a ellas como aspirante a la ciencia de datos, ya que se pondrá en contacto con los últimos avances y los mejores expertos de la industria.
Datos: la práctica hace al maestro, y este también es el caso de la ciencia de datos. Deberá buscar y encontrar conjuntos de datos para comenzar a practicar lo que aprendió en los cursos sobre datos de la vida real o para hacer su cartera de ciencia de datos. Los datos son el componente básico de la ciencia de datos y encontrar esos datos puede ser probablemente una de las cosas más difíciles.
Proyectos y desafíos, competencias: después de practicar, también puede considerar asumir proyectos más grandes: carteras de ciencia de datos, competencias, desafíos, ... ¡Encontrará todo esto en esta categoría de la Tabla periódica de ciencia de datos!
Lenguajes de programación y distribuciones: los científicos de datos generalmente usan no solo uno, sino muchos lenguajes de programación; Algunos lenguajes de programación como Python recientemente ganaron mucha tracción en la comunidad y también las distribuciones de Python.
Búsqueda y administración de datos: esta enorme categoría contiene todas las herramientas que puede usar para buscar y administrar sus datos de alguna manera.
Aprendizaje automático y estadísticas: esta categoría no solo le ofrece bibliotecas para comenzar con el aprendizaje automático y las estadísticas con lenguajes de programación como Python.
Visualización de datos e informes: después de haber analizado y modelado sus datos, es posible que desee visualizar los resultados e informar sobre lo que ha estado investigando.
Colaboración: la colaboración es un tema de tendencia en la comunidad de ciencia de datos.
Comunidad y preguntas y respuestas: hacer preguntas y recurrir a la comunidad es una de las cosas que probablemente hará mucho cuando esté aprendiendo ciencia de datos.
Noticias, boletines y blogs: encontrará que la comunidad está evolucionando y creciendo rápidamente: seguir las noticias y las últimas tendencias es una necesidad.
Podcasts: por último, pero definitivamente no menos importante, están los podcasts.
Referencias
Oscar Schmitz (2023), DataSet, https://martescoach.oscarschmitz.com/s/dataset
DataCamp (2017), "Home Python Articles The Periodic Table of Data Science", https://www.datacamp.com/blog/the-periodic-table-of-data-science (Consultado 8/4/2022)
DataCamp (2022), "Data Science Glossary", https://www.datacamp.com/blog/data-science-glossary (Consultado 8/4/2022)
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