100 dni zmuszania się do nauki danych
Trzy tygodnie temu zacząłem czytać na tematy związane z Data Science, Machine Learning i Sztuczną Inteligencją. Chciałem poznać technologie, które będą kształtować naszą przyszłość.
Analityka danych, uczenie maszynowe, Big Data… O co to całe zamieszanie?
Zanim opowiem Ci o moim 100-dniowym wyzwaniu, pozwól, że pokażę kilka szeroko nagłośnionych przykładów, w których wyróżnia się uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja i nauka o danych:
- Autonomiczny samochód Google jest przykładem istoty uczenia maszynowego.
- Rekomendacje online, takie jak Amazon i Netflix. Wiedzą, co lubimy, ponieważ bardzo dobrze radzą sobie z danymi, które od nas otrzymują.
- Wirtualni asystenci osobiści, tacy jak Siri, Asystent Google, Amazon-Alexa i Cortana firmy Microsoft, stają się mądrzejsi, im częściej z nich korzystamy.
- Prognozy trendów na niektórych rynkach i decyzje biznesowe podejmowane na podstawie danych w czasie rzeczywistym.
Gdzie zacząć?
Wracając do głównego tematu, powiedziałem sobie: „Ubrudzmy sobie ręce, żeby zobaczyć, czy nam się to podoba! A jeśli tak, zastanówmy się, jak od razu się w to zagłębić.
Problem w tym, że jestem w tym takim nowicjuszem, że nie wiedziałem od czego zacząć. Nie wiedziałam, które kursy online są dobre i od jakich technologii warto zacząć. Byłam tak zagubiona, że poczułam niepokój.
Wcześniej dołączyłem do grupy Machine Learning Costa Rica na Facebooku i tam odkryłem, że wiele osób interesuje się tymi rzeczami. Z kilku postów w grupie dowiedziałem się, że Udacity to jedna z najbardziej renomowanych platform e-learningowych poświęconych tym tematom.
W Udacity znalazłem:
Nanostopień analityka danych.
- Koszt: 200 $ / miesiąc (och!)
- Czas trwania: 6–8 miesięcy.
- Wynagrodzenie analityka danych w USA: 85–125 tys. dolarów (och, wow).
Inżynier uczenia maszynowego Nano Degree
- Koszt: 200 $ / miesiąc (niezbyt dużo, jeśli weźmie się pod uwagę jakość edukacji, jaką otrzymają)
- Czas trwania: ~ 12 miesięcy.
- Wynagrodzenie inżyniera uczenia maszynowego w USA: 38,4 tys. dolarów – 231 tys
Analiza danych za pomocą R na Facebooku
- Koszt: bezpłatny.
- Czas trwania: ~ 2 miesiące.
- Poziom doświadczenia: średni
Po przeczytaniu nieco więcej na ten temat natknąłem się również na DataCamp:
DataCamp: ucz się R, Pythona i nauki o danych online
- Koszt: 30 USD / miesiąc (nieźle).
- Około 40 kursów.
- Skoncentruj się na R i Pythonie.
Podsumowując: choć znalazłem wiele dostępnych kursów, moją uwagę przykuły darmowe kursy Udacity i DataCamp, ponieważ miały one charakter bardziej wprowadzający i oba skupiały się na języku programowania R. Pomyślałem, że dobrym uzupełnieniem będzie ich udział oba na raz. Postanowiłem wypróbować je najpierw, zanim wydam 200 USD miesięcznie.
A co ze 100 dniami?
Jak już mówiłem, zdecydowałem się rozpocząć studia od bezpłatnych kursów Udacity: „Data Analysis with R by Facebook” i „DataCamp”. Zacząłem na obu kursach i zrobiłem duże postępy, jednak nie byłem tak konsekwentny, jak bym chciał. Postanowiłem więc „poważnie”i rzucić sobie trochę większe wyzwanie.
Przez kolejne 100 dni, przynajmniej dwie godziny dziennie, będę programował i poznawał Data Science.
Ten post został pierwotnie opublikowany w języku hiszpańskim pod nazwą 100 Días „Obligandome” a Aprender Data Science. [Día #1] i przetłumaczone przy pomocy Davida Grillota z KarmaTribe strony internetowej, na której możesz oferować i prosić o przysługi.
Jeśli spodobała Ci się ta historia, naciśnij mały przycisk serca lub śledź nas na naszej stronie Agua Tibia na Facebooku, a jeśli chcesz mnie o coś zapytać, napisz do mnie na adres [email protected]
Jeśli nie masz już dość czytania i chcesz przeczytać coś jeszcze, co napisałem, nie wahaj się zapoznać z poniższą historią.
