>>85453 te recomiendo estudiar algo real como soldar cabillas y pegar bloque

>>85455 Coño negro, eso es más arrecho de estudiar. Sí o sí necesitas un maestro que te enseñe, puede que se encuentre algo en internet pero serán vainas muy incompletas y si no te corrigen las cagadas aprendes mal. Además de que no lo puedo hacer en mi tiempo libre. No creo que nadie ande pendiente de enseñarme a soldar en la noche. Si acaso decido aprender por mi cuenta requiere muchas más inversión monetaria, por ejemplo para soldar necesitaría equipo, para pegar bloques necesito bloques, es un gasto que no quiero hacer. En calacras no conozco académicas de oficios buenas.

>>85453 >¿creen ustedes que se puedan aprender con cierto nivel todo estos temas en 24 meses, dedicando 1 mes por tema? si puedes incluso hasta en menos tiempo solo si eres constante y comprometido, si estudias un par de dias y luego lo dejas vuelves y lo dejas asi no vas a llegar a ningun lado. el pensum que pasaste se ve que es para sacar un grado y no esta mal, si quieres puedes irte directamente a la parte practica eso si, entiende lo basico de algebra lineal y lo intermedio-avanzado de estadistica y probabilidades, visualizacion de datos, procesamiento, metodos bayesianos y con eso estas sobrado pal mercado laboral. Also, busca vainas practicas hay miles de bases de datos en internet con los que puedes sacar algo por tu propia cuenta.

>>85453 Negrito con ciertos conocimientos de ciencia de datos por aquí. Sí vale, es muy posible. Los pilares más importantes son la programación y estructuras (desde lo más básico como estructuras secuenciales y condicionales hasta programación orientada a objetos, pasando por consultas de APIs y demás), la gestión y almacenamiento de datos (toda la teoría de bases de datos y su gestión) y muuuuucha estadística y probabilidades. Te recomiendo que cuando te pongas a programar vayas armando proyectos, desde los más sencillos a los más difíciles para que vayas soltando la mano de los tutoriales de lenguajes de programación y vayas formando esa forma de pensar algorítmica que vas a necesitar. También el cálculo quizás no lo veas tan importante pero es necesario que te pulas bien para también generar una técnica de pensamiento crítico y analítico que te será de ayuda más adelante. >álgebra lineal En mi puta vida desde que me metí en las ciencias de datos he hecho vainas de álgebra lineal ruda, lo máximo es para entender ciertos pasos en la construcción de redes neuronales o machine learning, nada del otro mundo. Aldo quizás te tome más tiempo de lo planeado, es un mundo con una barrera de entrada difícil y larga, pero una vez estás dentro eres privilegiado con respecto a los demás.

>>85457 Negrito, hablándote claro aún no tengo claro la parte práctica del tema. La teoría si ya he averiguado y tengo un camino definido para los primeros cursos. Por ahora pienso hacer vainitas y mini proyectos con datos de monitoreo ambiental de diferentes parámetros con los que trabajo. Supongo que a medida que aprenda del beta voy a tener más claro qué proyectos puedo hacer. >>85459 Gracias por tus comentarios negros, me ayuda a perfilar un poco la vaina. Ya conozco los fundamentos de la programación y paradigmas como programación imperativa, POO, programación orientada a eventos además de lo básico de Python, R, java y C++. Pero en cuanto a análisis de datos no sé un coño realmente y aunque hay varios cursos mierderitos que dicen enseñarte todo en 10 minutos siento que esta vaina si es cabilla y es realmente algo que requiere su estudio s fondo para llegar a ser medio competente.

Nada menol dejate de esa maricura y aprende la ciencia del lacreo yayayayay juuuuuuuuu >Si acaso decido aprender por mi cuenta requiere muchas más inversión monetaria, por ejemplo para soldar necesitaría equipo, Los equipos de soldar electrodos son baratos, uno con un factor marcha del 100% a 140w como mínimo son más o menos 200$, los electrodos de Rutilo son baratos solo te faltaría el hierro con cuál practicar posiciones de soldadura si dominas hasta la 3F (soldadura en posición ascendente) ya puedes empezar a trabajar en cualquier lado.

>>85453 >dedicando 1 mes por tema? No negro, cualquier cosa que apliques y aprendas vas a tener varios temas que debes dominar, tu enfoque debe ser aprender a traves de proyectos e ir aprendiendo los temas que uses en esos proyectos que cada vez iran siendo mas complejos

>>85459 >En mi puta vida desde que me metí en las ciencias de datos he hecho vainas de álgebra lineal ruda, lo máximo es para entender ciertos pasos en la construcción de redes neuronales o machine learning, nada del otro mundo. Este es el futuro que elegiste OP, vas a terminar siendo un negro que lo que hace es pegar librerías con teipe negro, y no traten de pretender que son algo más.

>>85483 >Tu enfoque debe ser aprender a traves de proyectos e ir aprendiendo los temas que uses en esos proyectos que cada vez iran siendo mas complejos Negrito, ahí es donde no sé qué hacer y aún estoy averiguando. Para lo que es los fundamentos de programación tengo pensado usar Python y vainitas que hacer en ese punto si las tengo claro. Una de las primeras vainitas que quiero hacer es un programita que me grafique un grafo, que me indique de que tipo es, que me muestre sus diferentes representaciones y tal. Mientras voy aprendiendo lo básico de programación también pienso repasar cálculo, álgebra y matemáticas discretas, esa sería la primera fase. Cuando empiece a estudiar estadística quiero hacerlo mientras aprendo R sé que hay muchas vainas en los que se aplican los conceptos básicos de estadística y que se pueden trabajar en R. Ahora para temas de programación más avanzados es donde me falta buscar más información y más ideas de proyectos, temas como bases de datos, IA, Minería de datos son vainas que desconozco del todo y ahí es donde estoy perdido. Aldo, un error mío fue decir lo de un tema por mes. Por ejemplo, si empiezo estudiando los primeros tres temas en conjunto no quisiera demorar más de 3 meses en ello a eso me refería.

>>85487 Negro no dije que no usases álgebra lineal, me refiero a que usar un nivel tan alto y avanzado de álgebra lineal es poco común (al menos yo no lo he hecho todavía). A no ser que te metas en el campo de la investigación teórica de AI/ML, es difícil que vayas más allá de mojarte los pies con álgebra lineal; todavía estoy esperando el día donde tenga que determinar dependencias o independencias lineales entre vectores de datos (y para los negros que no saben nada de álgebra lineal, eso es de las vainas más fáciles que hay). >>85477 >Pero en cuanto a análisis de datos no sé un coño realmente y aunque hay varios cursos mierderitos que dicen enseñarte todo en 10 minutos siento que esta vaina si es cabilla y es realmente algo que requiere su estudio s fondo para llegar a ser medio competente. Pues no voy a decir que te equivocas o no. Realmente la parte de análisis de datos depende mucho del contexto, e incluso profesores que tienen experticia en el campo me han dicho que realmente no hay una forma definida de que aprendas todo. Es más que todo pensamiento analítico y crítico que vas desarrollando según los casos que te toquen. Análisis es eso: análisis. Entender los datos, generar estadísticas con respecto a ellos, visualizarlos y saber como interpretarlos y jugar con ellos para aumentar la productividad y las ganancias. >>85491 >Para lo que es los fundamentos de programación tengo pensado usar Python y vainitas que hacer en ese punto si las tengo claro. Te recomendaría más de que te metas con un lenguaje como C (no C++, C, el de 1970 que parió a Unix) donde tengas que hardcodear muchas vainas, me ayudó en su momento para entender la abstracción de las estructuras de datos y saber como funciona el manejo de memoria. >Una de las primeras vainitas que quiero hacer es un programita que me grafique un grafo, que me indique de que tipo es, que me muestre sus diferentes representaciones y tal No está mal, te sirve para empezar a meterte un poquito con álgebra lineal y es una estructura que te obliga a abstraer bastante. >Cuando empiece a estudiar estadística quiero hacerlo mientras aprendo R sé que hay muchas vainas en los que se aplican los conceptos básicos de estadística y que se pueden trabajar en R. R está bien, pero es difícil que hoy consigas trabajo en R a no ser que sea en campos universitarios de investigación estadística; hoy Python te permite hacer cualquier vaina que puedes hacer en R, a costa de un poquito más de recursos y tiempo de ejecución >Ahora para temas de programación más avanzados es donde me falta buscar más información y más ideas de proyectos, temas como bases de datos Bases de datos es muy teórico en sus inicios, métete más en los conceptos de diseño y relaciones. Los sistemas relacionales te van a ayudar bastante para empezar en ese rumbo >Minería de datos Para mí esta es de las ramas más sencillas de la ciencia de datos. Es básicamente saber como extraer información (consultas a APIs, consultas de BD, webscrapping...) y saber que funciones le tienes que pasar a los datos para obtener información que quieres; es como el paso previo al análisis. Échale bolas negrito, te veo bien encaminado. Tienes buenas ideas para ir empezando.

>>85512 >que usar un nivel tan alto y avanzado de álgebra lineal es poco común Define "nivel alto y avanzado de álgebra lineal".

>>85512 salsa de la puta?

>>85518 Verga negro, no sabría decirte. Autovalores y autovectores? Creo que los he usado pero más que todo por parte de la algoritmia de entrenamiento de modelos. Puedo decirte que tensores obviamente los he usado (Tensorflow, el propio tipo de dato que implementa y que también está en Pytorch) pero el 99% de las veces son en realidad vectores y no relaciones multilineales entre objetos de un mismo espacio. La mayor importancia del álgebra lineal radica en entender la teoría básica: vectores, matrices, espacios, subespacios, dimensiones y operaciones en los espacios lineales. Como dije: en el campo de la investigación teórica seguramente te vas a meter de lleno; el gradiente descendente por ejemplo, que es uno de los pasos más básicos en regresiones lineales y parte fundamental de los entrenamientos de redes neuronales, nace del cálculo vectorial que es una diversificación del álgebra lineal. Pero en las aplicaciones difícil que lo vayas a tocar con frecuencia, muchas veces el problema será definir la cantidad de neuronas y capas, los tipos de neuronas y el optimizador a usar. >>85532 Violet Starr