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

32

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

Cómo crear tu proyecto de ciencia de datos

1/32
Recursos

Aportes 25

Preguntas 1

Ordenar por:

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¡Qué gran intro! Estuve esperando este curso desde que faltaban 44 días para su lanzamiento. Se ve muy prometedor. Vamos a darle. 💪

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 encontré lo que estaba buscando… muy feliz de empezar.

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

Vamos con todo mi Ricky ❤️

Aprende, práctica, comparte y repite. Que bonita filosofía

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

Esperadísimo el curso, saludos de un científico de datos que nació como ing. industrial 😁

Que buen comienzo!!!

Estaba esperando este curso, para mi Capstone de Data Science

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

Que buena intro

motivación al 100!!!

Metodologías de Ciencia de Datos:

  • DATLAS (Metodología Datlas para analítica)
  • 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 ayudará a estructurar mis proyectos personales para crear mi portafolio profesional, que me dé 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 guía 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 créeme que si no sabes programar o te falta algún 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 bellísimo

este es el curso que todos los que estudiamos la escuela de ciencia de datos de platzi Estábamos 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!

Buenísimo mi Ric, a darle al curso!

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