- 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
Cómo Compartir Proyectos de Ciencia de Datos Efectivamente
Clase 23 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
¿Por qué es importante compartir tu proyecto de ciencia de datos?
Has trabajado arduamente en tu proyecto de ciencia de datos, desde el planteamiento de una pregunta hasta la construcción de modelos robustos y análisis exhaustivos. ¡Qué logro impresionante! Ahora, es crucial que todo ese esfuerzo no quede guardado sin que nadie lo vea. Comunicar tus hallazgos no solo enriquecerá tu experiencia, sino que también te abrirá puertas a nuevas oportunidades.
¿Cómo elegir el mejor medio para compartir tu proyecto?
Existen varias formas de compartir tu proyecto de ciencia de datos, cada una con sus propias ventajas y requerimientos. Aquí te presentamos algunas opciones:
- Blog Post: Escribir para un blog es una fantástica manera de profundizar en los detalles técnicos y compartir tu viaje personal e insight. Además, te ayuda a mejorar tus habilidades de comunicación escrita.
- Presentación a la comunidad: Una presentación te permitirá compartir tus resultados de manera interactiva, recibir feedback inmediato y conectar con otros profesionales del campo.
- Repositorio en línea: Publicar un repositorio limpio y bien documentado es una excelente opción para mostrar tu trabajo de manera profesional y facilitar futuras colaboraciones.
- Aplicación deployada: Crear una aplicación tangible que otros puedan usar es una forma poderosa de demostrar el impacto práctico de tu proyecto.
¿Qué se debe considerar antes de compartir?
Antes de compartir tu trabajo, hay varios factores importantes a tener en cuenta:
- Claridad en tus descubrimientos: Asegúrate de que las preguntas iniciales planteadas y los hallazgos obtenidos estén claramente documentados. La claridad es fundamental para comunicar efectivamente tus resultados.
- Equilibrio entre profundidad y accesibilidad: Es necesario encontrar un punto medio entre la complejidad del contenido y la comprensión del público objetivo. No todos tienen el mismo nivel técnico.
- Propósito y audiencia: Identifica el objetivo principal de compartir tu proyecto (educar, informar, colaborar) y ajusta tu contenido al público objetivo.
¿Cómo preparar un blog post efectivo?
Empezar un blog post puede parecer intimidante, pero con estos pasos podrás organizar tus ideas de manera efectiva:
- Introducción clara: Comienza con una introducción que capte la atención y explique brevemente el significado y el propósito de tu proyecto.
- Desarrollo estructurado: Divide el contenido en secciones claras, abordando desde los métodos utilizados hasta los resultados y conclusiones.
- Visualización de datos: Usa gráficos y figuras para presentar tus hallazgos; esto facilitará la comprensión visual de los datos.
- Conclusión y reflexiones: Finaliza con tus reflexiones personales sobre el proyecto, incluyendo posibles mejoras y líneas futuras de investigación.
- Enlaces y referencias: Proporciona enlaces a tu código fuente o datasets, y refuerza la credibilidad con referencias a trabajos y estudios relacionados.
Compartir tu proyecto es un paso emocionante que no solo validará el arduo trabajo que has realizado, sino que también potenciará tu desarrollo profesional y personal. ¡Adelante, el mundo está esperando para ver lo que has logrado!