5 súper hojas de trucos para dominar la ciencia de datos

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La ciencia de datos es un campo amplio que combina elementos de estadística, aprendizaje automático y análisis de datos. Para navegar en este complejo dominio, puede resultar muy útil tener un práctico juego de hojas de trucos.

Las hojas de referencia también pueden servir como un recurso valioso para prepararse para entrevistas técnicas, revisar conceptos clave y brindar una descripción general para los principiantes que comienzan sus carreras en ciencia de datos.

Aquí hay cinco súper hojas de trucos que todo entusiasta y profesional de la ciencia de datos debería tener:

enlace: Hoja de referencia de ciencia de datos/hoja de referencia de ciencia de datos.pdf

Esta referencia completa de 9 páginas cubre los conceptos básicos de probabilidad, estadística, aprendizaje estadístico, aprendizaje automático, marcos de big data y SQL. Ideal para quienes tienen conocimientos básicos de estadística y álgebra lineal, es un excelente punto de partida para cualquiera que incursione en la ciencia de datos.

enlace: CME 106 (stanford.edu)

Esta hoja de trucos es un breve resumen de conceptos clave en probabilidad y estadística. Cubre temas como muestreo aleatorio, estimadores, teorema del límite central, intervalos de confianza, prueba de hipótesis, análisis de regresión, coeficientes de correlación y más. Es perfecto para comprender conceptos estadísticos básicos que son importantes en la ciencia de datos.

enlace: aaronwangy/Ciencia-de-datos-Hoja de trucos

Esta hoja de trucos es una versión condensada del conocimiento de la ciencia de datos, basada en los cursos de aprendizaje automático 6.867 y 15.072 del MIT durante un semestre de introducción al aprendizaje automático. Cubre temas como regresión lineal y logística, árboles de decisión, SVM, K-vecinos más cercanos y más. El libro de trucos es un gran recurso para revisar exámenes, preparar entrevistas y un repaso rápido sobre conceptos clave del aprendizaje automático.

enlace: afshinea/stanford-cs-229-aprendizaje-automático

Esta hoja de referencia resume los conceptos clave cubiertos en el curso de aprendizaje automático CS 229 de Stanford. Incluye actualizaciones sobre temas relacionados (probabilidad y estadística, álgebra y cálculo), artículos detallados para cada área del aprendizaje automático y una colección completa de conceptos importantes. Es un recurso esencial para cualquier persona interesada en profundizar en el aprendizaje automático. Está diseñado para profesionales y proporciona una referencia rápida de conceptos básicos.

enlace: afshinea/stanford-cs-230-aprendizaje-profundo

Si está interesado en el aprendizaje profundo, el curso CS 230 de Stanford tiene una excelente colección de material que cubre todo lo que necesita saber sobre redes neuronales convolucionales y redes neuronales recurrentes y brinda consejos para entrenar modelos de aprendizaje profundo. Este recurso es invaluable para cualquier persona interesada en aprender más profundamente sobre la ciencia de datos y es GRATIS.

Estas hojas de referencia ofrecen una forma integral y eficaz de revisar y fortalecer su comprensión de las disciplinas de la ciencia de datos. Desde los conceptos básicos de la estadística hasta las complejidades del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, estos recursos son invaluables para estudiantes, profesionales y entusiastas. Visítelos con frecuencia para reforzar conceptos básicos o repasar las últimas metodologías.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) es un científico de datos certificado al que le encanta crear modelos de aprendizaje automático. Actualmente, se enfoca en la creación de contenido y la redacción de blogs técnicos sobre tecnologías de ciencia de datos y aprendizaje automático. Abid tiene una maestría en Gestión de Tecnología y una licenciatura en Ingeniería de Telecomunicaciones. Su visión es construir un producto de inteligencia artificial utilizando una red neuronal gráfica para estudiantes que luchan contra enfermedades mentales.