Que necesitas saber de Data Science
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- Опубліковано 13 бер 2022
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Todo lo que necesitas saber para entrar en el mundo del Data Science en solo 10 minutos 😱💥
¿Sera tan complicado como te lo imaginas? 🤔
😉 Te lo resumimos en 3 pasos:
1.- 🧱 Construir tus cimientos
Se necesita:
- Lenguaje de Programación:
Ser una pistola en Python 🐍 y Pandas 🐼
- Algebra Lineal:
No tienes que ser un experto pero si debes de tener ciertos conocimientos.
- Estadística
Tienes que saber todo sobre Estadísticas.
2.- 🏗 Construir el edificio principal:
Se necesita:
- Machine Learning en 2 fases:
1.1 Aprendizaje de maquina convencional
Entender los algoritmos
Aplicar la biblioteca Sidekick Learning en Python
1.2 Aprendizaje Profundo
Redes Neuronales
Librería Tensor Flow
Análisis de series de tiempo
Estadística Avanzada
3.- 🏨 Ponerle la fachada (Decorarlo)
Se necesita:
- Decidir en qué especializarte (Predicciones, Finanzas, Visión por computadora, Reconocimiento facial, Entretenimiento, Algoritmos de recomendación, etc. etc.)
Y lo más importante de todo es… Tener la creatividad para saber de dónde vamos a sacar datos que no todo mundo este analizando 🤩👌
Además de…
¡Practicar Mucho! 😉
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00:54 🧱 Construir tus cimientos
04:14 🏗 Construir el edificio principal
08:20 🏨 Ponerle la fachada (Decorarlo)
Yo tome el curso completo y créanme que es demasiado bueno, he aprendido de excel desde lo básico a lo avanzado (enseña demasiado bien Dan) luego aprendí python y créanme que de verdas vale la pena tomar los cursos.
Yo quiero segui este camino pero es difícil automotivarse cada dia y no perderse cuando las cosas no salen, si alguien está igual contactemos será un placer motivar a alguien que quiera hacer lo mismo y comentarnos temas, proyectos, cursos. Actualmente trabajo con SQL , Python y algo powerbi entre otras herramientas de Office pero mi camino deseado es ser data scientist. La base matemática la estoy estudiando aunque a pasitos y porai ando ánimo a todos!
Estoy en la misma, ánimos!
Buenísima la idea de relacionarse/interactuar con gente que tiene el mismo interés, tenes Discord?
hola yo estoy al reves, tengo la base matematica xq en la uni estudie eso, pero la base programatica es la que estoy aprendiendo apenas con cursos de SQL y Phyton aunque ya tiene años xq de jovencito aprendi programacion con lenguajes q ya no se usan. En fin la idea es como dices motivarse y como lei en muchos comentarios apoyarnos y compartir experiencias en este tema.
@@ruycervantes01 Me parece espectacular la idea de crear una comunidad exclusivamente para los que quieren formarse como data science o alguna rama a fin ya que muchos bootcamps recalcan la importancia de su comunidad y la ayuda grupal. Seria muy clave poder interactuar con gente que aspira lo mismo y poder compartir ideas, proyectos,etc.
Seria super yo conozco muchas a academias que dictan curso y programas aveces es por temporadas
Holaaa, dejo mi comentario por si crean un grupo unirme (° ° )
He visto varios videos de este man y por alguna razón, siento que es una charla en la sala de mi casa. Explica con buena vibra.
Por fin alguien que habla del álgebra y la Estadística de Maestría. Otros canales venden el tema de entrar a Data Science como si fuera algo fácil o asumirán que ya todos manejan estadística nivel maestría.
El camino será duro pero por lo menos hay recompensa al final del túnel.
Para llegar a ser un Data Scientist es comenzar con una sólida base en lenguajes de programación y estadística avanzada, sobre esta base se avanza a learning machine y luego redes neuronales. Finalmente, la practica esmerada conduce al éxito en el centro de trabajo o en la carrera empresarial.
Mano deberias hacer cursos sencillos para apoyar a los que queremos iniciar en este mundo manejas un lenguaje sencillo que realmente aprecio yo pagaria por ello
Men, estoy muy contento de ver este video , nadie lo había explicado tan claro y honestamente , muchas gracias por tomarse el tiempo y la claridad 5 estrellas ⭐️
Este es el tutorial que estaba buscando, directo al grano de manera clara y precisa. Gracias!!
Bien explicado y muy moderado la forma de expresarte, gracias por compartir.
Me gusto mucho lo concreto que fuiste en el video de lo que necesitamos tanto en software como lo que debemos saber de estos para completar de manera correcta la carrera. Gracias.
Actualmente las empresas no tienen muy claro que personal requieren así que por lo regular piden que tengas todos los conocimientos pero existen varias áreas o roles en Ciencia de Datos (Data Science).
DATA SCIENTIST (Científico de Datos):
El que entiende el modelo del negocio, estadística y procesa todos los datos con Machine Learning, además sabe presentar los resultados para que sean útiles en la toma de decisiones de la empresa.
DATA ANALYST (Analista de Datos):
Es el encargado de que los datos sean útiles para la empresa, por lo regular no trabaja con Machine Learning, procesa y analiza las bases de datos ya extraídos por el siguiente rol.
DATA ENGINEER (Ingeniero de Datos):
Su trabajo es Extracción, Transformación y Carga de datos, ya sea de las distintas fuentes que tenga disponibles desde bases de datos en la Nube (Clod Computing) o de servidores propios de la empresa. Incluso de BIG DATA en internet que estén disponibles por ejemplo los datos de INEGI. xD
MACHINE LEARNING ENGINEER (Ingeniero en Aprendizaje de Maquina o Aprendizaje Automático)
Este rol es el encargado de desarrollar o escalar la Inteligencia Artificial por medio del aprendizaje como mencionan en el video con imágenes o sistematización, incluso pasar al aprendizaje profundo (Deep Learning) muchos más complejo pero verdaderamente asombroso, pueden ver proyectos de GPU3, aquí ya entra las redes neuronales que pretende simular el cerebro humano.
Y la parte de la limpieza a quien consideras le debería pertenecer?
@@ivansalazar3254 La limpieza normalmente la hace el data engineer
@@ivansalazar3254 Una disculpa por no agregar la aclaración de que al momento de extraer los datos y transformarlos se hace la debida limpieza de los mismos. Por supuesto que también eso se pretende hacer al momento de seleccionar los que serán útiles para la empresa así que lo hace el Data Engineer.
@@ivansalazar3254 En un mundo ideal las haria el Data Engineer al momento de diseñar el pipeline. En la vida real mas limpiezas de las que nos gustaria admitir son de datos Ad-Hoc que no han sido sometidos a ningun proceso de estandarización y las harán, si tienes suerte, tus becarios. Si no, el mismo data scientist.
@
Eso es consecuencia, reiteró, de que en las empresas no tienen bien claro los roles y las actividades que deben desempeñar cada personal (no tienen bien estructurado su “manual de procedimientos”).
No los culpo del todo porque muchas empresas tienen poco tiempo que empezaron a incorporar personal del área de Data Science, por lo cual no han podido adaptar su organigrama o su modelo administrativo, pero sí tienen la culpa de seguir con la ideología de que “la realidad, la teoría y la práctica son cosas muy distintas” por lo tanto deducen que no se relacionan, cuando no siempre debe ser así. Las empresas se deben adaptar a los estándares y mejorarlos para una mayor calidad de procesos.
Tienes toda la razón, yo he tomado cursos y sólo es teoría y muy poca práctica y si hay práctica los ejercicios son exageradamente sencillos …. Me gusta de este señor que es muy objetivo y orientado a los resultados y básicamente he aprendido más que lo que hice en los cursos que pague …. Gracias por compartir tus video y consejos ÚTILES.
Quiero agradecerte por este video, estoy empezando en este camino de aprendizaje y no sabía por donde empezar. sé que será complicado y también que valdrá la pena. Saludos!
Para saber estadística en un nivel más avanzado necesitas saber si o si álgebra lineal. Entonces el álgebra no es negociable.
Me gusta como explicas, todo lo sintetizas de una forma muy practica y sencilla. Gracias por esa metodologia. Sigue así, Exitos !!!🙌🏽🙌🏽👏🏽👏🏽
Me encantó el video, nadie lo habia explicado así, solo sabia que se necesitaba aprender phyton pero no a detalle como tu lo has dicho. Gran aporte
Gracias, claro y conciso, diste luz sobre algunas dudas que tenía. 👍
He estado buscando un video así por meses, muchas gracias.
Mucho de este contenido me ha ayudado a consolidar mis bases en el universo de los datos... Gracias gracias nuevamente...
Gracias, excelente vídeo, estoy en los cimientos dandole duro a Python, saludos desde Colombia
Es un video bastante completo, muchas gracias por esta informacion valiosa!
Gracias un camino bien marcado.
Saludos desde Colombia.
Excelente , muchas gracias por compartir tu conocimiento.
Maestro 👊 Próximamente tomaré tus cursos 🔎✔️
Super cool... Este año me graduare en Análisis de Datos y los recursos y tips que he visto en este canal han sido de mucho provecho y bueno super agradecido con este video de Ciencia de Datos, está semana matrícule Ingeniería en Ciencias de Datos en una universidad de Costa Rica y como tome notas personales con este video el próximo año le pondré más kilos... Gracias gracias... Éxitos en los próximos nuevos recursos y contenidos que publiques... Non stop...
Soy ingeniero en computación y ahora complemento mis conocimientos en ciencia de datos con inteligencia artificial e inteligencia de negocios y si tienes mucho que aprender
¡Muy buen vídeo!
Me ha gustado mucho la analogía con construir una casa y como tal es fundamental poner unos buenos cimientos.
En este sentido es fundamental saber programación, especialmente Python y dominar estadística.
He echado de menos en los cimientos el dominio de bases de datos especialmente SQL que muchas veces se queda en un segundo plano y para mí es tan importante como Python (cierto que quizá más importante en Analytics que en Data Science).
Un saludo,
Carlos.-
Gracias , buenos consejos yo estudie mi especialidad en data science manejo sql y python avanzado no es suficiente para estudiar estos cursos de machine Learning, NLP o deep Learning prácticamente estoy estudiando 24h todos los días para estar acorde a lo que enseñan porque la verdad es que si, dan mucha teoría pero poca practica, pero estoy muy feliz saber de lo mucho que aprendí y de lo que puedes llegar hacer
Excelente resumen de este mundo nuevo de Análisis de Datos. Gracias x compartir.
Gracias por tremendo aporte, saludos desde Acapulco.
Genial,increiblemente conciso
Excelente video! muy bien explicado!
Excelente video muy explicativo mi pregunta va en ¿Como poder hacer un portafolio de DS para aplicar a Una posicion laboral?
Gracias tu trabajo como siempre genial.
me encanto bro, haber si subes mas videos
Personas interesadas en iniciar este estudio dejen sus números para crear un grupo y compartirnos material y para darnos apoyo en este tema y quien sabe hasta realizar algún proyecto.
Gracias por el aporte. me aclaro varias cosas.
excelente video como todos los que tienes 😃👍, una consulta, que editor de video usas para tus tutos??? saludos y éxito amigo
Súper interesante el video, cuando abres los cursos para iniciar!!
Apenas estoy empezando en ciencia de datos y ya empezaba a sospechar: En Algebra lineal y estadística pesada está la clave para entender de verdad que está pasando
Comprendido muchas gracias
Siempre sabes como explicar, sigue adelante!! una consulta, tu das clases para científico de datos? me encantaría tomar un curos contigo de ciencia de datos
Que excelente información, clara, concreta y valiosa, básicamente como debe ser un resultado de una investigación de data science, me suscribo para seguir aprendiendo más.
Y tal vez 50% de la realidad? Es como leer que hace una especialidad , luego sales a trabajar y te topas con la realidad. Mejor saberlo desde un inicio
Wow, excelente descripción, yo estoy estudiando ingeniería en sistemas de software, estaba buscando hacía que lado inclinarme, y me acabas de terminar de convencer por ciencia de datos, excelente video. Ahora empezaré con phyton
Según dicen, sistemas es mucho mejor, pero bueno si te gusta más DS está bien
Imprecionante!
Excelente Video, muy interesante, actualmente estoy tratando de estudiar machine Learning, vi que mostraste un libro, podrías recomendarme una bibliografía en inglés? Muchísimas gracias.
Excelente como decía Mr. Burns saludos
Totalmente de acuerdo con tu análisis
Excelente explicación, que buen video.
Me encantaría que ampliaras información sobe Data GIF 🙏❤️
MUY AGRADECIDO.
por fin un video sin Paja, y con informacion clara y util sobre el Tema, GRACIAS !
Excelente explicación
Hola @A2 Capacitación: Excel, buen video.
Con ustedes puedo iniciar lo básico? Python ?
Me dedico al desarrollo backend, y siempre tenía la curiosidad de saber mas a detalle lo Data Science y pensaba que con solo ser un pro en Python, ya tenía la mayoría, pero veo que no es así, mejor me quedo donde estoy. Además no me gustan los números y no creo que la Data Science sea lo mío.
Me encantó el video y ayudó mucho a tener más claro el camino de lo que debo de aprender, ahora bien, alguien que lea los comentarios me puede recomendar un lugar donde aprender/complementar mis conocimientos de estadística por favor? No importa iniciar desde cero, es bueno repasar unos teams! Muchas gracias
Gracias Master !!!
Muy interesante tu video, no me interesa la ciencia de datos pero si es muy interesante este tema.
Muy informativo! 😁👌
Estoy por retomar ingenieria solo para ver la parte numerica y refrescar cientos de conceptos de estos. A la vez aprendiendo algunas herramientas para trabajar en esta area, nada facil por cierto pero bueno... a meterle mientras se pueda
Totalmente de acuerdo es otro universo.
También me llamo muchísimo la atención y la verdad se me hace muy complejo, puesto que no se mucho de programación y Estadística Avanzada pero es asombroso lo que puedes hacer si entiendes el modelo de negocio, la importancia de los datos y cómo puedes aprovecharlos al máximo.
También creo que «los datos son el nuevo petróleo» en este mundo tan digitalizado. Pero me encanta más crear la Inteligencia Artificial es fascinante lo que puedes crear. Ahí vamos poco a poco.
Lo mejor de los ánimos y ojalá cumplas tu objetivo. 🙏🏽✨
@@Vic.-HugoAmaya es verdad amigo, es vital la toma de desiciones basada en datos en cualquier tipo de empresa y puede hacer la diferencia entre el exito y el fracaso. Por eso me intereso esta area, porque estaba aprendiendo frontend pero me resultaba aburrido. Eso si como bien decis hay que meterle a la estadistica, probabilidad, matematica por eso me anote en ingenieria para cursar esas materias e ir complementando con cursos. Exitos !!
@@bravotango0134 pero una ingeniería a nivel de grado o licenciatura tiene matemáticas relativamente básicas. Mejor sea autodidacta de una, las matemáticas y estadística avanzada no se abordan a nivel de grado y además actualmente hay mucho material gratuito sobre cálculo, análisis numérico, estadística avanzada y álgebra lineal.
@@bravotango0134 Si justo estoy aprendiendo Front End y después Back End, por lo que entiendo que ahí es donde se relaciona con Data Science por las bases de datos y recopilación de los datos para la empresa en servidores privados o públicos (Cloud Computing).
Además me interesó bastante la posibilidad de hacer Web Apps para SaaS.
@@albertwilliamam2054 También hay bastante diplomados en Coursera o EDx avalados por Universidades de prestigio y enfocado al Data Science, eso es lo que haré porque en mi Maestría se ve a nivel estratégico pero no tanto con tecnologías de Machine Learning, concuerdo que en la mayoría de Universidades no incorporan en los planes de estudio más prácticas apegadas a la realidad.
excelente material
este tema es muy llamativo y me gusta mucho, pero a mis 34 años no se si ya es tarde para esto. me encantaría poder aprender todo esto y mas. sobre todo el data science y el analisis de informacion. buen video Dan
También tengo 34 y estoy aprendiendo Python, MySQL y Power BI por mi trabajo. Nunca es tarde.
@@diegoortizreyes6698 ty bro. A darle entonces!
Yo 36 años y estudiando ing software. Si lo quieres lo consigues. Tu decides
que buena explicacion!!!
Buen dia, opino que podias agregar que en vez de quemarce estudiando los modelos que no esta mal, tambien se pueden tunear los modelos con una busqueda de cuadricualas y tratando el desvalance de los modelos con los diferentes procedimientos de manera automatica y obtener la mejor conbinacion de parametros para una mejor solucion segun las metricas pre establecidas de interes, saludos desde Cuba y exitos.
eres muy bueno espero algun dia trabajar se esto
Ya me inscribí en Data Science sin bases solidas de estadística...
Muchas gracias por tus consejos son mucho mas claro que los que te indican las las academias que dictan data science
donde te inscribiste y que tal te esta yendo??
@@historiadecm Me inscribí en CODERHOUSE ven todo lo necesario para empezar en el mundo de ciencia de datos, y de ahí hay que ir ampliando conocimiento. Te dan una ruta y te revelan como es el trabajo de un data scientist. Coder es accesible en cuanto al costo y tienes clases en vivo, que a mi me sirvió por que con contenido bajo demanda, como tiene Platzi, me hubiera llevado mucho mas tiempo.
Con respecto como me esta yendo ya estoy en la entrega final y me fue muy bien a pesar de que algunos temas de estadística no conocía y los aprendí sobre la marcha.
Espero que te sea de utilidad si necesitas mas info, no dudes en escribir y te comparto todo lo que pueda. Éxitos!
@@jonathanary1 hay salida laboral luego de esos cursos? Gracias d antemano
Gracias amigo
Una cosa impresionante! no sabía que existía esto.
Muy buena explicación, soy nuevo en todo de la programación, intentaré empezar por lo básico que es python, pero espero no perderme en el camino, buen video!
como te fue brother?
murió @@DANIELARANAMUNOZ
Gracias
excelente video, gracias, pueden recomendarme algunos libros para empezar=???
Donde se puede encontrar proyectos desde cero donde podamos ver todo el proceso y también donde encontrar retos que ayuden en el aprendizaje
graciaaaaaaaaaaaas, desde MI PAIS EL SALVADOR , CENTRO AMERICA
que cruso puedo estudiar para ciencia de datos,,, chingonsisimo tu video bro!!
Estudio ingeniería industrial, y tuve un ramo muy lindo que se llama matemáticas discretas que también usamos python.
me interesa mas del tema si tiene información de extracción de características o conoce etiqueten gracias
Hola Dan, sabes de algún curso de R economico?
Muchas gracias por la información, soy economista pero ya no alcanza con serlo, deseo estudiar ciencia de datos, podrías recomendar alguna fuente para cada uno de los pasos que nos recomendaste, un abrazo gigante.
X2. Visita los tutoriales de Píldoras informaticas
El libro Introducción to Statistical Learning de Hastie es la ostia. También hay uno llamado Minería de Datos con R de Gaona, ese está súper padre pues cubre toda la parte de Minería de datos, y para Redes Neuronales el libro Neural Networks A Systematic Introduction de Raúl Rojas es un punto de partida excelente.
@@nicolascruzramirez3320 Muchas gracias voy a buscarlo ahora mismo.
Este wey es un master!
Mi proposito de año nuevo, sera aprender ciencia de datos. soy universitaria tengo conocimientos sobre mecatronica y negocios, pero apenas descubri que existia esta carrera. tengo algunas bases de conocimeintos. En el año que viene me dedicare a la ciencia de datos. desenme suerte y si quieren empezar conmigo estaré encantada :3.
vamos por ello, estoy igual que tú
Recomendación de libros de álgebra lineal y estadística en inglés o español.
Excelente canal
Para estadística puedes utilizar el de Introducción a la probabilidad y estadística de Mendehall para entender lo básico y de álgebra lineal a mi me gusta mucho el Friedberg. Yo creo que el álgebra línea se necesita para entender que pasa con los algoritmos.
Podrías diseñar un curso de cimientos de data science.
Se algo de Python, y por suerte voy terminando la clase de algebra lineal en la universidad, que suerte tengo.
me gusto mucho tu video, tienes un nuevo suscriptor, una pregunta. se puede obtener trabajo como ciencitifico de datos o business analyst sin un titulo universitario?
Alguna recomendación para la preparación en estadística?
Buen video!!! Quiero hacer la carrera de Ciencia de Datos, recomiendas el cursado a Distancia de esta carrera?
Hola. Enhorabuena por el vídeo. Llevo 10 años trabajando en departamenteos financieros y siempre me ha preocupado el aspecto "técnico" del trabajo. Me gustaría moverme hacía puestos de analista de datos. El vídeo está muy bien, ¿crees que se necesita titulación o esto va más bien de lo que eres capaz de hacer?
La titulación es una herramienta que facilitará tus habilidades, pero no es requisito ni mucho menos una prueba de que sabes lo que haces.
Muy buen video, pero. ¿Dónde se pude conseguir un curso para aprender todo esto? ¿A2 Capacitación tiene un curso para todo esto?
que bacan vende este bro sus servicios.....asi se vende!!
Como economista vi en el pregrado: estadística descriptiva, teoría de la probabilidad, estadística aplicada, econometría y series temporales; a demás de tres matemáticas y lógica.
No estoy empezando de cero jajaja
gracias capo
Wow!!!
Hola que tal me podrías ayudar donde puedo encontrar casos prácticos reales para hacer modelos estrellas en BI, para con estos yo poder practicar.
Que computadora me recomiendas tener? Con que specs?
yo agregaria el saber ingles :D
Muy interesante el dato que si me llamo mucho la atención es el final la presentación en GIF eso como realmente lo haces?
Mi pregunta es si tensorflow se estudia antes de machinelearning o es un puente qué hay que estudiar después de entender machinelearning y antes de comenzar deeplearning?
Fantástica explicación, ahora, se de finanzas pero cero programación, sigo la ruta que proponen, por donde empiezo... o me quedo jugando con el excel???
sigue la ruta.
Gracias por el video, me ayudó mucho a saber que camino tengo que tomar. Lo bueno es que ya soy una pistola en probabilidad XD
Excelente video! Muchísimas gracias de verdad. Mucha gente recomienda NumPy también... es realmente prescindible?
Es una libreria de Python para trabajar con Arreglos. No hay manera de brincarsela. No sin tener que reescribir todo los modulos que tienen que ver con ciencia de datos por tu cuenta.