prompter: ¿como me convierto un especialista en analisis de datos sin saber nada del tema?

assistant: Para convertirse en un especialista en análisis de datos sin conocimiento previo, los pasos clave son: aprender los conceptos básicos, practicar en problemas reales, usar herramientas de análisis de datos, obtener experiencia, especializarse, mantenerse actualizado, obtener certificaciones, conectar con otros profesionales, desarrollar habilidades blandas y ser persistente. Además, es recomendable encontrar un mentor, participar en competiciones de análisis de datos, dominar el lenguaje técnico, construir una red profesional, mantener una mente abierta, trabajar en proyectos de equipo, aprender de los errores, practicar la visualización de datos, investigar sobre la industria y mostrar tu trabajo en un portafolio.

assistant: Puede leer algunos de estos libros:
    Machine Learning: A Guide to Current Research por Tom M. Mitchell
    Click: What Millions of People Are Doing Online and Why it Matters por Bill Tancer
    Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking por Foster Provost
    Deep Learning por Ian Goodfellow
    Spidering Hacks por Kevin Hemenway
    Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems por Aurélien Géron
    Data Analysis with Open Source Tools por Philipp K. Janert
    R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data por Hadley Wickham
    Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline por Cathy O'Neil
    Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning por David Edward Goldberg
    Mining the Social Web: Analyzing Data from Facebook, Twitter, LinkedIn, and Other Social Media Sites por Matthew A. Russell
    Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight por John W. Foreman
    Generative Programming: Methods, Tools, and Applications por Krysztof Czarnecki
    Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data por Jake VanderPlas
    An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods por Nello Cristianini
    Learning From Data por Yaser S. Abu-Mostafa
    Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis por Holden Karau
    Introduction to Data Mining por Pang-Ning Tan
    The Hundred-Page Machine Learning Book por Andriy Burkov
    Genetic Programming: An Introduction por Wolfgang Banzhaf
    Machine Learning: An Algorithmic Perspective por Stephen Marsland
    Machine Learning For Dummies por John Paul Mueller
    Principles of Data Mining por Max Bramer
    Practical Data Science with R por Nina Zumel
    Deep Learning: A Practitioner's Approach por Josh Patterson
    Data Mining with SQL Server 2005 por ZhaoHui Tang
    Complete Web Monitoring: Watching Your Visitors, Performance, Communities, and Competitors por Alistair Croll
    Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data por Peter Flach
    Machine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction por Oliver Theobald
    Learning TensorFlow: A Guide to Building Deep Learning Systems por Tom Hope
    Web Analytics For Dummies por Pedro Sostre
    High Performance Spark: Best Practices for Scaling and Optimizing Apache Spark por Holden Karau
    Mahout in Action por Sean Owen
    Practical Machine Learning with H2O: Powerful, Scalable Techniques for Deep Learning and AI por Darren Cook
    The Data Science Design Manual por Steven S. Skiena
    Data Mining with Rattle and R: The Art of Excavating Data for Knowledge Discovery por Graham Williams
    Agile Data Science: Building Data Analytics Applications with Hadoop por Russell Jurney
    Grokking Deep Learning por Andrew Trask
    Google Analytics por Justin Cutroni
    Deep Learning Cookbook: Practical Recipes to Get Started Quickly por Douwe Osinga
    Mastering Feature Engineering: Principles and Techniques for Data Scientists por Alice Zheng
    Practical Machine Learning: Innovations in Recommendation por Ted Dunning
    Making Sense of Data: A Practical Guide to Exploratory Data Analysis and Data Mining por Glenn J. Myatt
    Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play por David Foster
    Text Mining: Predictive Methods for Analyzing Unstructured Information por Sholom Weiss
    Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning por Chris Albon
    Statistical Learning Theory por Vladimir N. Vapnik
    Non-standard parameter adaptation for exploratory data analysis por Wesam Ashour Barbakh
    Managing and Mining Graph Data por Charu C. Aggarwal
    Managing and Mining Uncertain Data por Charu C. Aggarwal

assistant: Estudiando y practicando para obtener los conocimientos necesarios.