Matemáticas en DATA SCIENCE | Semana #12 Desafío Data Science
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- Опубліковано 2 жов 2024
- En este vídeo te cuento la segunda semana del bootcamp y como ha sido mi reencuentro con las matemáticas.
He empezado a estudiar un montón de conceptos de álgebra, cálculo y estadística.
En el vídeo también hablo de la importancia que tienen las matemáticas dentro del campo de Data Science
¡Quédate por aquí para aprender sobre cambio profesional y Data Science!
Carlos.-
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Hola! Gracias por tu video. Matemáticas! Muchas veces tan subestimadas pero son muy importantes y más aún para desarrollae el pensamiento analítico.
Un saludito 😊😊
¡Hola Carolina!
Sí, las matemáticas suelen ser amadas por unos y odiadas por otros; pero son fundamentales como dices para desarrollar el pensamiento analítico.
¡Muchas gracias por pasarte!
Carlos.-
Buen video! estoy interesado en este tema, sabes si al final a la empresa que contratan a data science o data analyst prefieren personas formadas por bootcamp o por masteres universitarios?
Buenas Kenny!
Yo diría que depende de la empresa, la verdad. Hay empresas que buscan perfiles muy específicos y con una trayectoria formativa muy exhaustiva en data, y otras que no tanto. En mi experiencia un bootcamp tiende a ser más práctico y más enfocado a la búsqueda laboral, pero no tengo experiencia con un máster.
Mucho ánimo con el aprendizaje.
Carlos.-
que bootcamp estás haciendo¿?
Buenas Borneo
Pues yo cursé este bootcamp: bit.ly/3GFpfnd
¡Un saludo!
Carlos.-
Buenos días, eres mi modelo a seguir, tambien quiero iniciar en la Ciencia de Datos, lo que más admiro son las metas que te has trazado y que las vas cumpliendo. Felicidades. 🏆🥇👏👏👏
¡Muchísimas gracias por tu comentario Ana Ma!
Hace muchísima ilusión recibir comentarios así.
Te mando mucho ánimo y espero que consigas también tus metas, ¡a por ello!
Carlos.-
primero hiciste un ppantallaso general con cursos de udemy y ahora estas en un bootcamp? gracias!
¡Hola Juanimaqq!
Sí, al principio empecé de forma autodidacta con cursos de Udemy y recientemente tomé la decisión de empezar un bootcamp para continuar mi formación. Lo cuento de hecho en un vídeo.
Un saludo y muchas gracias por pasarte,
Carlos.-
@@desafiodatascience estoy en la misma, estudiando sistemas en la universidad y de forma paralela me metí en una especie de bootcamp de ciencia de datos, mi idea después es sacar el certificado de microsoft en analista de datos. Tenes alguna opinión de esa certificación? Gracias
@@juanimaqq1938 ¡Una combinación muy interesante, sistemas y ciencia de datos!
Respecto al certificado de Microsoft me gustaría poderte dar información pero no he hecho el curso por lo que mi opinión de poco serviría.
¡Mucho ánimo con el estudio!
Carlos.-
Joder, que buen contenido estas trayendo al canal. Sigue así!
Una pregunta... un Data Science tiene que saber Excel, SQL y PoweBI avanzado? o eso es más para Data Analyst?
¡Muchísmas gracias Mitchel por tu comentario! Me alegro mucho de que te guste el contenido.
Pues es una muy buena pregunta y quizá no la respondo muy bien porque aún estoy aprendiendo.
Yo diría que a veces la frontera entre Analista y Científico no está tan clara. Sin embargo si que creo que el analista trabaja más pegado al dato y negocio y que probablemente necesite conocer PowerBI, Excel y SQL a la perfección y el Científico está más en la parte de desarrollo y algoritmos por lo que Python será clave. Aunque esto no quiere decir que el Científico no necesite de esas herramientas, especialmente SQL yo creo que es clave para ambos.
En definitiva creo que más que si eres Analista o Científico, será tu trabajo concreto el que determine cual necesitas más, pero quizá esas herramientas sin son más importantes en un Analista, salvo SQL que la veo clave para ambos.
Un saludo,
Carlos.-
Muchas gracias! me ayudas a tener una visión más clara sobre este campo :).
Mucho ánimo Carlos!! Tu sí que eres una máquina, no hay nada que se te resista ;)
¡Muchas gracias compañero!
Se agradece mucho tu apoyo y confianza :D