Me gustaría responder de una manera breve pero útil.
El solo hecho de hacer un curso en ML o Data Science no es suficiente para participar en una entrevista como la que mencionó. Necesitas una experiencia real con proyectos en dichos dominios (Kaggle es útil en este sentido). Obviamente, se siente confiado en una entrevista cuando ha trabajado en estos dominios y tiene confianza para responder cualquier pregunta.
La ciencia de datos es un campo vasto y necesita mucho tiempo para llevarse bien con ella.
A medida que explora este dominio, en cada paso encontrará nuevas cosas que aprender y valer para este campo.
Tres requisitos básicos para la ciencia de datos:
#Como dar sentido a los datos
#Inferencia estadística
#Aprendizaje automático
Dado que el curso de Andrew Ng se enfocó en el uso de MATLAB, debe explorar los principales idiomas / software que usan los científicos de datos, particularmente R y Python.
Para obtener las mejores respuestas sobre los científicos de datos, esto ayudaría: ¿Cómo me convierto en un científico de datos?
¿Qué consejo le darías a alguien que quiere convertirse en un científico de datos?
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Puede unirse a un programa de capacitación e introducirse en las aplicaciones de análisis generales y capacitarse con la metodología de análisis.
Y después de este curso, puedes tomar un trabajo de tiempo completo y obtener más experiencia en tiempo real.
Para más información, por favor revisa el siguiente enlace.
¿Cómo convertirse en un analista de datos de superhéroes y obtener esa ventaja en el lugar de trabajo? – Blog de entrenamiento analítico
Aprende lo básico de codificación y estadística lo antes posible.
Aprende a trabajar con nuevas fuentes y tipos de datos.
Construye una base de conocimiento en tu programa de pregrado. Luego, considera avanzar en tu educación en un programa de posgrado.
Desarrolle su cartera de proyectos a lo largo del camino ofreciendo sus habilidades como voluntario.
Descargo de responsabilidad: Soy Director del Programa de Ciencia de Datos en Becker College
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