Lenguaje R

Necesitas aprender más sobre Machine Learning y Data Science? No hace falta presentaciones, ya que la archiconocida plataforma para aprender cómo científicos de datos, Kaggle, es muy útil si no conoces mucho de #DataScience y #ML.

Esto es lo que puedes hacer: 1. ¿No sabes de programación? Aprende #Python. Ir a la academia de códigos y comprender los conceptos básicos de la programación (tipos de datos, estructuras de datos, variables, funciones, control de flujo, etc.)

  1. ¿No sabes cómo pre-procesar los datos? Aprender Pandas. Entender cómo transformar las variables categóricas de manera adecuada (OHE, LabelEncoding), escalas de características e imputar los datos faltantes. Kaggle lo tiene en su plataforma de aprendizaje:

  2. ¿No conoces el hashtag #MachineLearning? Familiarízate con los conceptos de ML. Una vez más, Kaggle tiene una Plataforma de aprendizaje donde puedes aprender ML:

  3. Escoja un conjunto de datos, en bruto, y saca “valor”: Si no sabe qué hacer, vaya con el conjunto de datos Titanic:

  4. Dedique tiempo a explorar el conjunto de datos, a comprender todo lo que pueda

  5. Comprender cómo y por qué sus características se relacionan con la característica objetivo.

  6. Invertir tiempo en la limpieza de sus datos.

  7. Realice primero una predicción de línea de base simple y luego utilice otras más complejas.

  8. ¡Elige la mejor puntuación y envía tu resultado!

  9. Te has perdido? Mira los kernels de otras personas. Aprende sus técnicas e intenta implementar eso en las tuyas. No seas tímido. Todos están aquí para compartir y ayudar.

¡Espero que esto ayude! Sigue practicando y aprendiendo !!