¿Dataquest es un mapa de ruta completo para la ciencia de datos? Estoy pensando en comprar la suscripción básica. Quiere asegurarse de que valga la pena o no.

Al igual que cualquier principiante en Data Science, yo también investigué mucho para encontrar los mejores recursos en línea para aprender ciencia de datos cuando inesperadamente encontré el sitio web dataquest.io. De hecho, fue recomendado por uno de los principales sitios web de análisis de datos de la India: analyticsvidhya.com.

A primera vista, no estaba muy impresionado con el material publicado en dataquest.io. Sin embargo, esa percepción se desvaneció rápidamente cuando comencé a repasar los capítulos / misiones y recuerdo lo rápido que completé los capítulos que eran gratuitos al pasar casi 2-3 horas por día. Pronto, comencé a anhelar más y tuve la tentación de aceptar la suscripción premium, a la que finalmente me suscribí después de pensarlo durante más de una semana y confiar en mí, fue una muy buena decisión.

La suscripción premium dio una idea del contenido del curso paso a paso maravillosamente diseñado y enseña ciencia de datos a través de conjuntos de datos en tiempo real. Llegó un momento muy pronto en el que solía sentirme culpable y tenía noches de insomnio si no había completado un conjunto de misiones en un día en particular. Las misiones y el camino del científico de datos no se han diseñado de manera muy lógica y creo que la suscripción abre las puertas a una experiencia de aprendizaje muy metódica y superior. También presenta desafíos en el medio que obligan a uno a pensar un poco fuera de la caja para encontrar soluciones.

La suscripción premium también da acceso a la comunidad floja, que es un gran lugar para compartir pensamientos y aprender de otros miembros de la comunidad.

En general, no me arrepiento de suscribirme a la membresía premium: 50 USD / mes (incluso menor si opta por el Modo Anual). Es una gran inversión si a uno le apasiona aprender Data Science.

¡Aclamaciones!

Trabajo para Dataquest, así que aunque mi perspectiva no puede evitar ser un poco sesgada, puedo hablar de nuestra filosofía en la construcción de los cursos.

Somos fuertes creyentes en una educación integral. Queremos enseñarle todas las habilidades que necesita para comenzar en el mundo real de la ciencia de datos.

Por esa razón, nuestra Ruta del analista de datos (que es a lo que tiene acceso en el plan básico que mencionó) incluye los siguientes temas:

  • Python, incluidos NumPy, Pandas y Matplotlib , por lo que tiene conocimiento de todas las bibliotecas clave para trabajar con datos.
  • Usando Jupyter Notebook y Jupyter Console para trabajar en proyectos de Data Science e iterar a través de los datos.
  • La línea de comandos : para que pueda trabajar en servidores remotos, instalar software más complejo, utilizar secuencias de comandos de línea de comandos eficientes y trabajar con software de control de versiones como Git.
  • Trabajando con API, bases de datos y web scraping : observamos varias formas de adquirir datos, incluidos SQL principiante e intermedio.
  • Probabilidad y estadística : ningún plan de estudios serio de ciencia de datos estaría completo sin comprender los conceptos estadísticos y la probabilidad.
  • Introducción a R : si bien enseñamos principalmente en Python, tenemos algunas lecciones sobre la sintaxis básica de R para que pueda ponerse al día

Además, nuestra Ruta del Científico de Datos incluye:

  • Álgebra lineal : clave para comprender cómo funcionan los algoritmos de Machine Learning
  • Aprendizaje automático : incluye todos los modelos de regresión básicos, árboles de decisión, vecinos más cercanos, redes neuronales y más (esto es mucho contenido, alrededor de 25 misiones)
  • Temas avanzados de Python y ciencias de la computación : creemos que es realmente importante comprender estos temas para que pueda optimizarlos mientras construye, y también le brinda un conjunto de habilidades más versátil.

Para responder a su pregunta original, ¿es esta una hoja de ruta completa? ¿Es todo? Bueno, en ambos casos no. Pero es una hoja de ruta extremadamente bien estructurada para comenzar.

Si bien siempre estamos agregando contenido nuevo, no podríamos cubrir todo en ciencia de datos, pero trabajamos duro para elaborar un plan de estudios que lo lleve de cero al nivel en el que pueda competir por puestos de nivel de entrada en el campo.

Espero que esto ayude, ¡y gracias por leer lo que resultó ser una respuesta mucho más larga de lo que originalmente pretendía!

Es un gran comienzo para la ciencia de datos, seguramente. Sí, la suscripción le resultará útil. Un montón de conceptos, los proyectos se cubrirán. Entrarás en un foro sobre holgura que será extremadamente útil. Están introduciendo más y más conceptos en el curso. ¡Buena suerte!