- 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
Búsqueda y Selección de Conjuntos de Datos Eficientes
Clase 8 de 31 • Curso para Crear tus Proyectos de Ciencia de Datos
Contenido del curso
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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
¿Cómo encontrar el conjunto de datos adecuado para tu proyecto?
Uno de los pasos más cruciales al iniciar un proyecto de análisis de datos es encontrar el conjunto de datos adecuado para responder tu pregunta de investigación. A menudo, este proceso puede ser tanto estimulante como desafiante. Aquí te comparto algunos consejos prácticos para abordar esta tarea con éxito y enriquecer tu estudio.
¿Cuál es la importancia del conjunto de datos en tu investigación?
Al plantear una pregunta de investigación, el siguiente paso clave es identificar el conjunto de datos que te permitirá explorar y responder esa pregunta. Es importante tener en cuenta que:
- La disponibilidad de datos puede modificar tu enfoque inicial: Dependiendo de la información accesible, podrías tener que ajustar el enfoque geográfico, temporal o incluso la totalidad de tu pregunta.
- El proceso es interactivo y variable: Cada búsqueda de datos es única, e interactuar con lo disponible puede ofrecerte nuevas ideas y direcciones.
¿Qué factores debes considerar al buscar datos?
Cuando estés en búsqueda de aquel conjunto de datos que necesitas, aquí tienes algunas pautas a seguir:
- Paciencia y persistencia: Es posible que los datos relevantes para tu pregunta no sean fáciles de encontrar. Persevera en la búsqueda, ya que la paciencia es esencial en este proceso.
- Consulta a expertos del sector: En algunos casos, la consulta con expertos podría proporcionarte pistas valiosas sobre dónde encontrar los datos necesarios.
- Diversión en el escaneo: El proceso de búsqueda puede ser complicado y puede implicar enfrentarse a sitios protegidos con contraseñas o a formatos de archivo poco comunes. Mantén una actitud positiva y asume el desafío con entusiasmo.
¿La búsqueda de datos perfecta es un mito?
Una de las realidades en el análisis de datos es que no existe el conjunto de datos "perfecto".
- Utilidad sobre perfección: Concéntrate en encontrar conjuntos que, aunque no ideales, sean lo suficientemente útiles para tu investigación.
- Adaptación al entorno: Ajusta tu enfoque para trabajar con los datos disponibles que se alineen con la geografía y el tiempo necesarios para tu estudio.
¿Dónde puede mejorar tus habilidades de búsqueda de datos?
Si este es tu primer encuentro con la tarea de buscar y trabajar con datos, considera extender tu aprendizaje.
- Cursos recomendados: La Escuela de Datos de Platzi ofrece diversos cursos que pueden fortalecer tu comprensión y habilidades en el manejo de datos.
- Aprendizaje continuo: Nunca dejes pasar la oportunidad de mejorar tus habilidades. La búsqueda de datos es un proceso continuo de aprendizaje y adaptación.
Con un poco de preparación y orientación, encontrar e identificar el conjunto de datos adecuado puede ser una experiencia rica y gratificante que impulse tu investigación a nuevos niveles. Así que, ¡adelante, y buena suerte en tu búsqueda!