Justificaci贸n y contexto de tu proyecto

1

C贸mo crear tu proyecto de ciencia de datos

2

Crea proyectos para afianzar tus conocimientos en ciencia de datos

3

Cada cu谩nto hacer un proyecto de datos

4

D贸nde 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: Justificaci贸n 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 informaci贸n

11

Ejecutando: limpia tu conjunto de datos

12

Explora y encuentra patrones en la informaci贸n

13

Ejecutando: exploraci贸n de la informaci贸n

14

Ejecutando: completando la exploraci贸n de la informaci贸n

15

Enriquecimiento de los datos para an谩lisis 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 anomal铆as

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 qu茅 es importante comunicar los resultados

24

Escribiendo tu primer blogpost t茅cnico

25

Compartiendo en comunidad con tu primera presentaci贸n

26

C贸mo mejorar tu repositorio en GitHub para ciencia de datos

27

Haciendo deploy de tus modelos

28

Construyendo una aplicaci贸n full stack que consuma tu proyecto

Quiz: Comunicando los resultados

脷ltimos pasos

29

Elige terminar: es mejor terminado que perfecto

30

Recuerda los objetivos del proyecto: practicar y carta de presentaci贸n

31

Comparte tu proyecto

32

Share sessions y office hours: comparte y asesorate de tu proyecto

C贸mo crear tu proyecto de ciencia de datos

1/32
Recursos

Aportes 25

Preguntas 1

Ordenar por:

驴Quieres ver m谩s aportes, preguntas y respuestas de la comunidad? Crea una cuenta o inicia sesi贸n.

隆Qu茅 gran intro! Estuve esperando este curso desde que faltaban 44 d铆as para su lanzamiento. Se ve muy prometedor. Vamos a darle. 馃挭

En DS existe este marco de trabajo para el desarrollo de proyectos, se llama CRISP-DM

Hola profe, yo tambien soy ingeniero quimico!
me siento muy feliz de ver que voy por el camino correcto buscando reorientar mi profesion!

tengo muchas expectativas

Al fin encontr茅 lo que estaba buscando鈥 muy feliz de empezar.

Gran intro. Espero que este tan bien el curso. Yo tambien soy ing quimico

Vamos con todo mi Ricky 鉂わ笍

Aprende, pr谩ctica, comparte y repite. Que bonita filosof铆a

Para realizar un proyecto necesitamos

  1. Buscar un tema y generar una pregunta

  2. Encontrar los datos que nos ayudaran a responderla

  3. Preparar la respuesta: limpiar los datos, visualizarlos, analizarlos, etc.

  4. Comunicar nuestros resultados

Esperad铆simo el curso, saludos de un cient铆fico de datos que naci贸 como ing. industrial 馃榿

Que buen comienzo!!!

Estaba esperando este curso, para mi Capstone de Data Science

Genial Ricardo motivante esta primera Clase 隆Con mucho animo dammos inicio!

Que buena intro

motivaci贸n al 100!!!

Metodolog铆as de Ciencia de Datos:

  • DATLAS (Metodolog铆a Datlas para anal铆tica)
  • KDD (Knowledge Discovery In Databases)
  • SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model and Access)
  • CRISP-DM (Cross-Industry Standad Process for Data Mining)

Estoy seguro que este curso me ayudar谩 a estructurar mis proyectos personales para crear mi portafolio profesional, que me d茅 la confianza para aspirar a un puesto de DS.

Si estas interesado en la Data Science te recomiendo ampliamente que tomes este curso porque es una gu铆a acerca de como realizar tus investigaciones con conocimientos de Data Science y aunque no sepas programar en Python, TOMA ESTE CURSO!! al final del curso cr茅eme que si no sabes programar o te falta alg煤n skill necesario este curso te va a motivar a aprender los skills que te hagan falta.

A seguir aprendiendo

Here we go!

El profesor tiene un buen manejo del discurso, hace interesante que el curso sea interesante desde el inicio.

Desde principio a fin, este curso es bell铆simo

este es el curso que todos los que estudiamos la escuela de ciencia de datos de platzi Est谩bamos esperado para crear nuestros proyectos y mostrarlos para aplicar a un empleo.

Este curso me viene de maravilla, muchas veces me quedo con lo visto en clase y doy por hecho que manejo el tema; pocas veces le hago una aplicacion practica/proyecto.

Vuelvo en unos dias, tengo que terminar algunos prerequisitos.

Pero muchas gracias por sacar este curso, es muy necesario saltar de la teoria a la practica!

Buen铆simo mi Ric, a darle al curso!

amigo, felicidades por tu curso, necesitamos ir por unos chicharroncitos de la ramos :claps: