Justificación y contexto de tu proyecto

1

Proyectos prácticos en ciencia de datos: del aprendizaje a la aplicación

2

Proyectos de Ciencia de Datos: Del Teórico al Práctico Realista

3

Cuándo iniciar un nuevo proyecto de ciencia de datos

4

Herramientas de Comunicación para Proyectos de Ciencia de Datos

5

Compartir Proyectos de Ciencia de Datos: Estrategias y Recursos

6

Comunicación Efectiva en Proyectos de Ciencia de Datos

Quiz: Justificación y contexto de tu proyecto

Ejecutando un proyecto de ciencia de datos

7

Construcción de Proyectos en Ciencia de Datos: Planteamiento de Preguntas

8

Búsqueda y Selección de Conjuntos de Datos Eficientes

9

Análisis de Datos Abiertos para Detectar Anomalías en Compras Públicas

10

Limpieza de Datos: Técnicas y Buenas Prácticas

11

Limpieza de Datos con Python y Pandas para Proyectos de Transparencia

12

Exploración de Datos: Análisis Unidimensional y Bidimensional

13

Análisis y Exploración de Datos con Pandas y Matplotlib

14

Análisis Multidimensional y Visualización de Datos en Python

15

Enriquecimiento de Datos en Ciencia de Datos

16

Enriquecimiento de Datos para Modelos de Machine Learning

17

Modelos de Machine Learning: Supervisado y No Supervisado

18

Modelación de Datos con Aprendizaje Supervisado y No Supervisado

19

Clustering y Detección de Anomalías en Datos de Negocios

20

Detección de Anomalías en Datos Financieros con Modelos Gaussianos

21

Organización y Versionado de Proyectos con Git y Github

22

Publicación de Proyectos en GitHub: Limpieza y Conclusiones

Quiz: Ejecutando un proyecto de ciencia de datos

Comunicando los resultados

23

Cómo Compartir Proyectos de Ciencia de Datos Efectivamente

24

Cómo Escribir un Block Post Técnico Efectivo

25

Presentaciones Efectivas en Comunidades Tecnológicas

26

Optimización de Repositorios en GitHub para Impacto Profesional

27

APIs Restful: Construcción y Despliegue Eficiente

28

Creación de Productos de Datos con Python y Herramientas Visuales

Quiz: Comunicando los resultados

Últimos pasos

29

Cómo y Cuándo Dar Cierre a Proyectos de Ciencia de Datos

30

Recomendaciones para Compartir Proyectos de Datos

31

Presentación y Compartición de Proyectos de Ciencia de Datos

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Cuándo iniciar un nuevo proyecto de ciencia de datos

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Recursos

¿Cuál es la frecuencia ideal para desarrollar proyectos de datos?

Cuando se trata de poner en práctica tus habilidades en ciencia de datos, hacerlo regularmente es clave para perfeccionar tus capacidades. Sin embargo, la pregunta es, ¿con qué frecuencia deberías embarcarte en un nuevo proyecto de datos? La respuesta es "tan pronto como sea posible". Practicar constantemente es esencial, y aquí te presento algunos consejos sobre cuándo considerar iniciar un proyecto.

  1. Al concluir un curso: Tras aprender nuevos conocimientos, como el uso de pandas para explorar datos o el aprendizaje automático con Scikit Learn, practicar es vital. Investiga sobre algo que te interese y aplícalo.

  2. Cuando una idea te inquieta: Si tienes una idea que no deja de rondar en tu cabeza, ¡escúchala y actúa! Podrías querer entender cómo funciona un negocio o temática en particular. Este es un excelente momento para practicar.

  3. Para mejorar tu trabajo diario: Considera cómo puedes automatizar o mejorar procesos en tu entorno laboral mediante ciencia de datos. Esto podría llevarte a sorprender gratamente a tu equipo.

¿Cómo explorar nuevas áreas de conocimiento?

Explorar nuevas áreas es fundamental para el crecimiento profesional en ciencia de datos. Aprender sobre nuevos temas enriquecen tu experiencia y comprensión.

  1. Redes neuronales convolucionales: Profundiza en conceptos como el procesamiento de imágenes. Este tipo de aprendizaje te mostrará diferencias significativas respecto a otros algoritmos y tecnologías que hayas usado previamente.

  2. Hobbies y ciencia de datos: Combina tus pasatiempos con la ciencia de datos. Por ejemplo, analizar datos de videojuegos o mejorar tu rendimiento en deportes o ajedrez usando análisis de datos.

¿Cómo colaborar con otros para crecer en el ámbito de datos?

Colaborar con otros puede expandir tu experiencia y habilidades en ciencia de datos. La interacción con diferentes proyectos y personas te ofrece nuevas perspectivas y oportunidades de aprendizaje.

  1. Apoyar proyectos ajenos: Puedes hacerlo formalmente colaborando con ONGs que necesitan apoyo tecnológico, o de manera informal en proyectos individuales de otros. Esto no solo te ayudará a perfeccionar tus habilidades, sino que también puedes generar un impacto positivo a través de los datos.

  2. Unirse a comunidades: Únete a comunidades de ciencia de datos donde puedas intercambiar ideas y trabajar en conjunto. Esto te ofrecerá una red de apoyo y aprendizaje continuo.

Recuerda, la inspiración puede surgir en cualquier momento, y estar preparado para lanzarte a nuevos desafíos aumentará tu experticia y pasión por la ciencia de datos. ¡Sigue adelante!

Aportes 16

Preguntas 1

Ordenar por:

¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?

¿Cada cuanto debo de hacer un proyecto de ciencia de datos? Tan pronto como sea posible.
TIPs: practicar es una buena actividad para continuar

  • Es mejor poner las cosas en práctica luego de terminar un curso.
  • Practicar movilizado para sacar las dudas del posible éxito de ideas propias.
  • Retarse a eficientizar tu trabajo cotidiano con la ayuda de lo aprendido en los cursos.
  • Explorar una nueva forma de conocimiento que sea interesante.
  • Utilizar la ciencia de datos para mejorar algo que te gusta hacer (hobby).
  • Aplicar lo aprendido ayudando a terceros. (proyectos, organizaciones de la sociedad civil, etc).

“La mejor manera de explorar un tema es: Descubriéndolo”.

Mejor recomendación del Maestro, no he escuchado.

Puedes potenciar tus hobbies usando la ciencia de datos! eso es un buen proyecto

Eso de aplicar ciencia de datos a hobbies si es divertido . A mi me gusta ver anime . Y actualmente , estoy haciendo una exploración de datos a un dataset de anime que encontre en kaggle.

El maestro dice una frase clave:

Plantea un objetivo para poner en reto nuestras habilidades

Los datos del smart watch sobre nuestra actividad física serían una gran forma de empezar a hacer nuestros propios proyectos 💡🥇👏🏼

Excelente consejo, “seguir las ideas que no te dejan dormir”.
Poder desarrollarlas o por lo intentarlo dejara mucha experiencia.

Cabe mencionar que pueden surgir muchas ideas, sin embargo el proyecto estará restringido al acceso que podamos tener a la información adecuada.

La frecuencia con la que deberías hacer un proyecto de datos depende de tus objetivos, nivel de experiencia y disponibilidad de tiempo. Aquí algunas recomendaciones: 1\. \*\*Principiantes\*\*: Realiza un proyecto pequeño cada 2-3 semanas. Esto te permitirá aprender nuevos conceptos y reforzar lo aprendido sin saturarte. 2\. \*\*Intermedios\*\*: Intenta hacer un proyecto más complejo cada 1-2 meses. Estos proyectos pueden involucrar técnicas más avanzadas o conjuntos de datos más grandes. 3\. \*\*Avanzados\*\*: Si ya tienes experiencia, puedes trabajar en proyectos más extensos a lo largo de varios meses, enfocándote en la optimización y en resolver problemas más desafiantes o especializados. 4\. \*\*Profesionales\*\*: Si ya trabajas en ciencia de datos, hacer proyectos paralelos o de investigación cada trimestre puede mantener tus habilidades frescas y permitirte explorar nuevas tecnologías o enfoques. Es importante que estos proyectos sean diversos y que incluyan tareas de limpieza de datos, visualización, modelado, y análisis de resultados para obtener una visión completa del ciclo de vida de los datos.

La pasión y el interés personal desempeñan un papel importante en la frecuencia de tus proyectos. Si estás emocionado por un tema específico o tienes una pregunta que deseas responder, es posible que te sientas motivado para realizar proyectos con más frecuencia.

Para realizar tus proyectos de datos, la clave es encontrar un equilibrio que se adapta a tus objetivos y circunstancias personales. La práctica constante es fundamental para mejorar tus habilidades en ciencia de datos, pero la frecuencia de tus proyectos puede variar según tus necesidades y disponibilidad de tiempo. Lo más importante es mantener un enfoque constante en el aprendizaje y la mejora continua.

tengo un blog…y si me gustaría ayudar a organizaciones de sociedad civil, voy averiguar… Gracias Ricardo

Cada vez este curso se ve más increíble, excelente el hype.

Que Bueno Yo Cree Un Proyecto Desde cero me Leí Por completo Un Libro de Econometría: Econometría 5a Ed. De Damodar GUJARATI y su coautora Dawn PORTER

muy interesante por ello estoy aquí

¿Qué pasa si mi problema es que tengo muchos proyectos y por esto mismo no avanzo en ninguno? De hecho cuándo vi el título de la clase pensé que responderían esta duda de una forma más especifica y cuantitativa. Algo así como un proyecto al mes estaría bien, pero supongo que esto depende mucho de mis habilidades y la complejidad del proyecto.