5 Super Hojas de Trucos para Dominar la Ciencia de Datos

5 Increíbles Trucos para Dominar la Ciencia de Datos

La ciencia de datos es un campo amplio que combina elementos de estadística, aprendizaje automático y análisis de datos. Para navegar por este complejo dominio, tener un conjunto de hojas de trucos útiles puede ser de gran ayuda. 

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

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

• Desbloqueando eficiencia en la prueba de software y análisis de datos con ChatGPT
• Esta investigación de IA presenta un nuevo enfoque para el reconocimiento de pose de objetos como predicción del próximo token’.
• Investigadores de Microsoft proponen TaskWeaver un marco de trabajo de aprendizaje automático basado en el código para construir agentes autónomos impulsados por LLM.

1. Hoja de trucos de Data Science Max Pro

Enlace: Data-Science-Cheatsheet/data-science-cheatsheet.pdf

Esta completa referencia de 9 páginas cubre los conceptos básicos de probabilidad, estadística, aprendizaje estadístico, aprendizaje automático, marcos de trabajo de big data y SQL. Ideal para aquellos con una comprensión básica de estadística y álgebra lineal, es un gran punto de partida para cualquier persona que se sumerja en la ciencia de datos.

2. Hoja de trucos de Probabilidad y Estadística por Stanford

Enlace: CME 106 (stanford.edu)

Esta hoja de trucos es un resumen conciso de los conceptos clave en probabilidad y estadística. Incluye temas como muestras aleatorias, estimadores, el Teorema del Límite Central, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis, análisis de regresión, coeficientes de correlación y más. Es perfecto para comprender los conceptos estadísticos fundamentales que son cruciales en la ciencia de datos.

3. Hoja de trucos de Data Science 2.0

Enlace: aaronwangy/Data-Science-Cheatsheet

Esta hoja de trucos es una versión condensada del conocimiento de la ciencia de datos, que abarca más de un semestre de aprendizaje automático introductorio basado en los cursos de Aprendizaje Automático del MIT 6.867 y 15.072. Cubre temas como regresión lineal y logística, árboles de decisión, SVM, K-Nearest Neighbors y más. La hoja de trucos es un recurso valioso para revisiones de exámenes, preparación de entrevistas y una actualización rápida sobre conceptos clave de aprendizaje automático.

4. Super Hoja de trucos de Aprendizaje Automático

Enlace: afshinea/stanford-cs-229-machine-learning

Esta hoja de trucos resume los conceptos clave cubiertos en el curso de Aprendizaje Automático CS 229 de Stanford. Incluye repasos de temas relacionados (Probabilidades y Estadística, Álgebra y Cálculo), hojas de trucos detalladas para cada campo de aprendizaje automático y una compilación definitiva de conceptos importantes. Es un recurso esencial para cualquier persona interesada en profundizar en el aprendizaje automático. Está diseñado para expertos y proporciona una referencia rápida para conceptos básicos.

5. Super Hoja de trucos de Aprendizaje Profundo

Enlace: afshinea/stanford-cs-230-deep-learning

  

Si estás interesado en el aprendizaje profundo, el curso CS 230 de Stanford tiene una excelente colección de materiales que cubren todo lo que necesitas saber sobre redes neuronales convolucionales y redes neuronales recurrentes, y ofrece consejos para entrenar modelos de aprendizaje profundo. Este recurso es invaluable para cualquier persona enfocada en el aspecto de aprendizaje profundo de la ciencia de datos, y es GRATUITO.

 

Conclusión

 

Estas hojas de trucos ofrecen una forma concisa y efectiva de repasar y fortalecer tu comprensión en diversas disciplinas de la ciencia de datos. Desde los conceptos básicos de estadísticas hasta las complejidades del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, estos recursos son invaluables tanto para estudiantes como para profesionales y entusiastas. Recurre a ellos con frecuencia para solidificar conceptos fundamentales o actualizar tus conocimientos sobre las últimas metodologías.  

****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan) es un profesional certificado en ciencia de datos que ama construir modelos de aprendizaje automático. Actualmente, se está enfocando en la creación de contenido y escribiendo blogs técnicos sobre tecnologías de aprendizaje automático y ciencia de datos. Abid posee una maestría en Gestión Tecnológica y una licenciatura en Ingeniería de Telecomunicaciones. Su visión es construir un producto de IA utilizando una red neuronal de grafos para ayudar a los estudiantes que luchan contra enfermedades mentales.

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