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

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Prepara tu trabajo para comunicarlo con el mundo

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Recursos

Aportes 3

Preguntas 1

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Para comunicar los datos tenemos que elegir a nuestro p煤blico. Tenemos que elegir el medio que nuestro p煤blico va a preferir.
Para esto nuestro repositorio debe estar optimizado (Git y GitHub).
El poder versionar un proyecto es muy 煤til: se puede trabajar en forma colaborativa, guardar lo hecho y evitar pisar lo que sirve.
Es recomendable seguir un buen est谩ndar para organizar los proyectos en nuestro repositorio. Referencia: cookiecutter data science.
No perder lo que ya intentamos hacer y lo que funcion贸 (como fu茅 la metodolog铆a) . Dir: raw/notebooks originales.
Elige tu entregable personal

Cookiecutter data science es un gran aporte! Acabo de descubrirlo en esta clase y lo aplicare en todoso mis proyectos