- 1

Proyectos prácticos en ciencia de datos: del aprendizaje a la aplicación
04:23 - 2

Proyectos de Ciencia de Datos: Del Teórico al Práctico Realista
07:35 - 3

Cuándo iniciar un nuevo proyecto de ciencia de datos
04:36 - 4

Herramientas de Comunicación para Proyectos de Ciencia de Datos
05:41 - 5

Compartir Proyectos de Ciencia de Datos: Estrategias y Recursos
06:19 - 6

Comunicación Efectiva en Proyectos de Ciencia de Datos
07:46 Quiz crear proyectos ciencia datos 1
Presentación y Compartición de Proyectos de Ciencia de Datos
Clase 31 de 31 • Curso para Crear tus Proyectos de Ciencia de Datos
Contenido del curso
- 7

Construcción de Proyectos en Ciencia de Datos: Planteamiento de Preguntas
02:54 - 8

Búsqueda y Selección de Conjuntos de Datos Eficientes
02:20 - 9

Análisis de Datos Abiertos para Detectar Anomalías en Compras Públicas
05:29 - 10

Limpieza de Datos: Técnicas y Buenas Prácticas
04:25 - 11

Limpieza de Datos con Python y Pandas para Proyectos de Transparencia
12:58 - 12

Exploración de Datos: Análisis Unidimensional y Bidimensional
02:56 - 13

Análisis y Exploración de Datos con Pandas y Matplotlib
11:05 - 14

Análisis Multidimensional y Visualización de Datos en Python
17:14 - 15

Enriquecimiento de Datos en Ciencia de Datos
03:51 - 16

Enriquecimiento de Datos para Modelos de Machine Learning
14:00 - 17

Modelos de Machine Learning: Supervisado y No Supervisado
04:37 - 18

Modelación de Datos con Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
09:45 - 19

Clustering y Detección de Anomalías en Datos de Negocios
09:58 - 20

Detección de Anomalías en Datos Financieros con Modelos Gaussianos
08:38 - 21

Organización y Versionado de Proyectos con Git y Github
03:36 - 22

Publicación de Proyectos en GitHub: Limpieza y Conclusiones
05:23 Quiz crear proyectos ciencia datos 2
- 23

Cómo Compartir Proyectos de Ciencia de Datos Efectivamente
01:57 - 24

Cómo Escribir un Block Post Técnico Efectivo
03:15 - 25

Presentaciones Efectivas en Comunidades Tecnológicas
05:56 - 26

Optimización de Repositorios en GitHub para Impacto Profesional
04:50 - 27

APIs Restful: Construcción y Despliegue Eficiente
03:59 - 28

Creación de Productos de Datos con Python y Herramientas Visuales
04:49 Quiz crear proyectos ciencia datos 3
¿Qué sigue al finalizar un curso de ciencia de datos?
Terminar un curso de ciencia de datos es un logro significativo que marca el inicio de un viaje lleno de descubrimientos continuos y oportunidades para compartir conocimientos. El entusiasmo y autonomía mostrados durante el curso evidencian un crecimiento personal y profesional. Ahora es el momento de aprovechar este conocimiento y avanzar hacia nuevas metas.
¿Cómo compartir y mejorar los proyectos?
El compartir es fundamental. Los proyectos no solo deben quedar en lo personal; deben mostrarse y discutirse para recibir retroalimentación constructiva. A continuación, algunas sugerencias sobre cómo puedes compartir y mejorar tu trabajo:
- Blog Post y APIs: Si has escrito un blog post, considera expandirlo con una API bien desarrollada que pueda ilustrar mejor tus hallazgos.
- Aplicaciones y Presentaciones: Prepara tus aplicaciones para presentaciones en comunidades afines, esto puede abrir nuevas oportunidades y brindar visibilidad a tus habilidades.
- Foros y Comunidades: Participar en foros y comunidades es una excelente forma de obtener retroalimentación y construir sobre ella.
- Recursos de Platzi: Utiliza las platforms y recursos que ofrece Platzi, como las office hours y share sessions en meetups, para seguir aprendiendo y compartiendo.
¿Por qué continuar aprendiendo y compartiendo?
La ciencia de datos es un campo vasto en constante evolución, lo que significa que siempre hay algo nuevo que aprender. Reiteradamente, se recomienda seguir esta secuencia:
- Aprender: Mantente al tanto de los últimos desarrollos y herramientas en ciencia de datos.
- Practicar: Aplica los nuevos conocimientos a proyectos existentes o comienza nuevos.
- Compartir: Comunicar tus hallazgos y metodologías es crucial para crecer. Involucra a otros en tus proyectos para enriquecerlos.
- Repetir: Continua el ciclo de aprendizaje y aplicación para convertirte en un mejor científico de datos.
¿Cuál es el siguiente paso en tu formación?
No olvides la evaluación final de tus cursos, la cual consolidará los conocimientos adquiridos durante tus clases. Este examen te proporcionará un análisis profundo de tus fortalezas y áreas de mejora.
Además, considera dejar un review del curso. Esta retroalimentación de cinco estrellas no solo apoya a los futuros estudiantes, sino que también alienta a los educadores a seguir ofreciendo contenido de calidad.
Tu recorrido en la ciencia de datos no termina aquí; al contrario, apenas comienza. Toma todo lo aprendido, sigue practicando, y comparte tus logros con el mundo. Estamos seguros de que la escuela de datos de Platzi continuará siendo un recurso valioso en tu camino profesional. ¡Continúa adelante, comparte, aprende, y crece como el científico de datos que estás destinado a ser!