No artigo a seguir, darei a você quatro recursos de aprendizado sobre Data Science que acho que não são mencionados com tanta frequência e que pessoalmente acho extremamente úteis.
Eu não sou um cara Kaggle. Eu odeio concorrência online. Eu odeio qualquer plataforma que seja facilmente gamificada. Eu odeio ver minha classificação deslizando, minhas semanas de trabalho sendo ridicularizadas só porque alguém decidiu passar alguns minutos copiando / fazendo a média do trabalho de outras pessoas.
Mas eu aprendi muito com os principais kernels do Kaggle. Existem kernels plagiados e redundantes no Kaggle, com certeza, mas as gemas estão definitivamente lá. Você deve ter pelo menos a habilidade de pesquisar entre todas as misturas. Sobrepor os núcleos não é divertido nem útil, de forma alguma.
Alguns dos meus kernels favoritos:
O StatQuest com Josh Starmer foi absolutamente incrível para mim. Os vídeos dele foram as coisas mais densas em termos de informação, mas divertidas que já encontrei – a maioria dos vídeos é curta (cerca de 5 a 8 minutos), ao mesmo tempo em que é informativa e hilária. Caso você fique preso em um tópico ou não consiga entendê-lo, a explicação gráfica do StatQuest pode ser seu salvador. O canal possui vídeos sobre Machine Learning e Estatística em R e Python.
Não é a Khan Academy, mas alguns livros didáticos de 1000 páginas? Sim, você ouviu direito. Na minha opinião, nada se compara à educação universitária se você quiser REALMENTE estudar matemática (neste contexto: cálculo, álgebra linear).
Conheço muitas pessoas que apenas fizeram cursos on-line ou leram algum material, mas fracassariam miseravelmente se recebessem um exame – isso é porque há muito menos pressão para realmente aprender a matemática envolvida em comparação com o estudo de matemática na faculdade. Aqui está o que eu passei nas aulas de matemática na faculdade: dever de casa e teste na aula todas as semanas, que são contados para a sua nota final, um grande exame a cada 1-2 meses que corresponde a 30% da sua nota geral e uma tonelada de pressão para aprender ao longo do semestre.
Como você deve se ensinar matemática, então? Obtenha um livro da universidade sobre álgebra / cálculo linear e faça os exercícios. Em seguida, faça um exame ou vários exames dos últimos anos em uma universidade e faça-os até conseguir passar em um exame sem olhar para a folha de respostas ou ser gentil ao se corrigir. Pratique, pratique, pratique em exercícios cada vez mais difíceis até conseguir um A.
Por artigos online, quero dizer curto, direto ao ponto. Se você acha difícil ler artigos longos de pesquisa, essa opção pode ser para você. O mesmo com o Kaggle Kernels, você encontrará muitos artigos preguiçosos e plagiados na Internet. Ao pesquisar um tópico, você precisa ter um objetivo específico em mente, porque é muito fácil ficar de fora de qualquer link atraente que você vê na página de Pesquisa do Google.
Afinal, não os recursos, mas o que você aprendeu é o que importa. Os cientistas de dados estão naturalmente curiosos sobre os dados que estão visualizando. Tente conectar os pontos .
Fonte: Medium
Avenida Presidente Kennedy, 1100 - São Cristovão - 64052-335 - Teresina-PI
Telefone: (86) 3133-7070 - E-mail: contato.icev@somosicev.com
Deixe um comentário
Seja o Primeiro a Comentar!