Justificación y contexto de tu proyecto

1

Cómo crear tu proyecto de ciencia de datos

2

Crea proyectos para afianzar tus conocimientos en ciencia de datos

3

Cada cuánto hacer un proyecto de datos

4

Dónde sacar ideas para proyectos de ciencia de datos

5

Generar y comunicar un proyecto de datos

6

Casos: personas que ya pasaron por este camino

Quiz: Justificación y contexto de tu proyecto

Ejecutando un proyecto de ciencia de datos

7

Plantea una pregunta interesante

8

Obteniendo los datos para tu proyecto

9

Ejecutando: obteniendo los datos

10

Limpieza de la información

11

Ejecutando: limpia tu conjunto de datos

12

Explora y encuentra patrones en la información

13

Ejecutando: exploración de la información

14

Ejecutando: completando la exploración de la información

15

Enriquecimiento de los datos para análisis profundo

16

Ejecutando: enriquecimiento de los datos

17

Aplicando un modelo de machine learning

18

Ejecutando: aplicando un modelo supervisado de machine learning

19

Ejecutando: aplicando un modelo no supervisado de machine learning

20

Ejecutando: aplicando un modelo no supervisado de anomalías

21

Prepara tu trabajo para comunicarlo con el mundo

22

Ejecutando: prepara tu trabajo para comunicarlo con el mundo

Quiz: Ejecutando un proyecto de ciencia de datos

Comunicando los resultados

23

Por qué es importante comunicar los resultados

24

Escribiendo tu primer blogpost técnico

25

Compartiendo en comunidad con tu primera presentación

26

Cómo mejorar tu repositorio en GitHub para ciencia de datos

27

Haciendo deploy de tus modelos

28

Construyendo una aplicación full stack que consuma tu proyecto

Quiz: Comunicando los resultados

Últimos pasos

29

Elige terminar: es mejor terminado que perfecto

30

Recuerda los objetivos del proyecto: practicar y carta de presentación

31

Comparte tu proyecto

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Recuerda los objetivos del proyecto: practicar y carta de presentación

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Recursos

¿Qué hacer una vez que terminas tu proyecto de datos?

Has llegado a la meta, concluyendo con éxito tu proyecto. Ahora, es fundamental recordar el propósito detrás de este desafío: practicar y aprender a comunicar efectivamente tus proyectos de datos. Pero, ¿qué camino seguir después de haber alcanzado este hito?

¿Usaste el proyecto para practicar o aprender a comunicar?

La finalidad de tu proyecto pudo haber sido una de dos opciones:

  1. Para practicar: Si este fue tu objetivo, probablemente exploraste nuevas tecnologías, experimentaste con distintos datos y enfrentaste nuevas temáticas de interés. Estos ejercicios te han permitido crecer, enfrentarte a lo desconocido y adquirir experiencia que será crucial en tu desarrollo futuro.

  2. Para aprender a comunicar: Si la comunicación fue tu objetivo principal, cada paso que diste te acercó más a dominar cómo transmitir ideas complejas de una manera accesible. Es un proceso de aprendizaje continuo que requerirá ajustes constantes.

¿Cómo compartir tu proyecto?

Independientemente del objetivo, es vital no dejar tu proyecto en el olvido y comenzar a compartirlo. Aquí tienes algunas recomendaciones:

  • Comparte lo técnico: No te subestimes ni consideres que tu trabajo es básico. Lo que para ti puede parecer sencillo, podría ser una fuente de inspiración para otros o una demostración de tu experticia.

  • Comenta tu proyecto con expertos: Comparte tus hallazgos y aprendizajes con personas que conozcan el ámbito o estén interesados en temas similares. Esta interacción te enriquecerá y te dará nuevas perspectivas.

  • Siéntete orgulloso de tu logro: Creaste algo desde cero. Elegiste un tema, exploraste, superaste retos de datos, elaboraste modelos y comunicaste tus ideas enfrentando desafíos de comunicación.

¿Por qué es importante la práctica continua?

La comunicación eficaz de tus proyectos no ocurre de la noche a la mañana. A menudo, la primera tentativa no logra transmitir el mensaje tan claro como desearías. Aquí algunos puntos que debes recordar:

  • La claridad llega con el tiempo: Conforme expliques y vuelvas a explicar tu tema, obtendrás una mayor claridad sobre qué es crucial tanto para ti como para tu audiencia.

  • Ajustes y mejoras constantes: Reconocer que la perfección inmediata es una ilusión te permitirá ajustar tu enfoque y mejorar con práctica continua.

  • Múltiples intentos: La reiteración te ayudará a encontrar maneras efectivas de comunicar y destacar lo esencial de tu mensaje.

En la última clase, discutiremos las recomendaciones finales para compartir tu proyecto. Estoy emocionado por ver cómo culmina este proceso y qué has creado. Continúa adelante, comparte, aprende y inspira con cada paso que das. ¡Nos vemos en la próxima clase llena de entusiasmo y aprendizaje!

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Practicar! me encanto este curso, ojala se trabajara mas cursos con proyectos asi propios. brutalisimo profe

Uno de los mejores cursos, no lo he dejado para último como sugiere la ruta sino que mas bien quería saber lo que se propone aquí. Ya tengo una idea mucho más clara de como continuar mi ruta.
Gracias profe Ricardo 🥇👏🏻👍

He entendido varias cosas de las trabajadas en el curso, creo que me falta practicar para aterrizar y consolidar, con este curso he visto una buena ruta para iniciar

Increible profesor y contenido. Tal vez falta mayor extensión y no una visión que al menos yo senti un poco superficial. No atribuyo esto al profe porque platzi parece tener esa intención. Aún así, 5 estrellas para el docente y 5 al contenido.
Yo estoy aquí para valorar mi nivel. Veo que entiendo y tengo que practicar sobre Data Analyst, pero me falta aprender y mucho en Data Scientist y Machine Learning.