Esta imagen me ayudo muchismo a entender el proposito de manejar datos
Justificación y contexto de tu proyecto
Cómo crear tu proyecto de ciencia de datos
Crea proyectos para afianzar tus conocimientos en ciencia de datos
Cada cuánto hacer un proyecto de datos
Dónde sacar ideas para proyectos de ciencia de datos
Generar y comunicar un proyecto de datos
Casos: personas que ya pasaron por este camino
Quiz: Justificación y contexto de tu proyecto
Ejecutando un proyecto de ciencia de datos
Plantea una pregunta interesante
Obteniendo los datos para tu proyecto
Ejecutando: obteniendo los datos
Limpieza de la información
Ejecutando: limpia tu conjunto de datos
Explora y encuentra patrones en la información
Ejecutando: exploración de la información
Ejecutando: completando la exploración de la información
Enriquecimiento de los datos para análisis profundo
Ejecutando: enriquecimiento de los datos
Aplicando un modelo de machine learning
Ejecutando: aplicando un modelo supervisado de machine learning
Ejecutando: aplicando un modelo no supervisado de machine learning
Ejecutando: aplicando un modelo no supervisado de anomalÃas
Prepara tu trabajo para comunicarlo con el mundo
Ejecutando: prepara tu trabajo para comunicarlo con el mundo
Quiz: Ejecutando un proyecto de ciencia de datos
Comunicando los resultados
Por qué es importante comunicar los resultados
Escribiendo tu primer blogpost técnico
Compartiendo en comunidad con tu primera presentación
Cómo mejorar tu repositorio en GitHub para ciencia de datos
Haciendo deploy de tus modelos
Construyendo una aplicación full stack que consuma tu proyecto
Quiz: Comunicando los resultados
Últimos pasos
Elige terminar: es mejor terminado que perfecto
Recuerda los objetivos del proyecto: practicar y carta de presentación
Comparte tu proyecto
Share sessions y office hours: comparte y asesorate de tu proyecto
Elige un plan para ti y continúa aprendiendo con más de 1000 cursos
Generar y comunicar un proyecto de datos
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Al compartir nuestros proyectos; nos puede servir más que los titulos que tenemos; pues aqui estamos enseñandole al mundo que podemos trabajar en problemas del mundo real; tambien sirve para ampliar la barrera del conocimiento, no somos conscientes de las preguntas que los otros tienen o de su falta de estudio sobre eso, y puedes ser tu el que le ayude a comprender. Por eso es importante compartir
¿Donde podemos compartir nuestros resultados?
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Escribiendo un blog
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Compartiendolo en comunidades de interes
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A traves de nuestro repositorio (esto hace una gran diferencia)
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Haciendo Deploy del modelo
Lo mas importante es compartir y visibilizar, eso nos ayuda a generar una carta de presentacion de nuestra marca personal; si hacces un proyecto y nadie lo ve, entonces ese no existe
Profe, me gusta mucho como enseñas y como explicas. Un gusto poder tomar este curso.
Me gustarÃa tener el curso completo, pero no lo tengo en el plan Platzi
Es recomendable compartir lo relevante de los proyectos entre colegas profesionales de datos.
Porque un proyecto de Ciencia de Datos nos representa mejor que cualquier currÃculum (porque describe nuestros intereses generales ).
Un proyecto es una carta de presentación de lo que sabes. Establece conversaciones sobre distintos puntos de vista sobre un tópico de interés entre colegas.
Poder comunicar el proyecto ayuda a practicar un discurso adecuado. Encontrar la forma que más nos gusta exponer nuestro trabajo.
Al ser el unico en conocer una respuesta, es nuestro deber compartir con los demas nuestra conclusion y el procedimiento.
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