Como Empezar en DataScience

[@joaquincapellan3673]

Tengo 16 y empecé en este tema, me encanta la programación y soy muy rápido aprendiendo, deséenme suerte!

[@georgehi4773]

Pues yo tengo 34 y todavía no se cual es el mejor software; a mi me gusta SAS.

[@joaquincapellan3673]

ari shelley La constancia lo hace todo!

[@danielamora3658]

Yo tengo 17 y estoy en ceros, no sé programar, no sé por dónde empezar a aprender, tips?:(

[@percyluisporrasarpita4481]

@@danielamora3658 te recomiendo el siguiente canal Programación ATS

[@louridolucio3023]

@@danielamora3658 programacion ats es el mejor canal hispano de programacion, enseña y da ejercicios para practicar es un capo yo estoy haciendo su curso de C++

[@juliocesarrivasabad1862]

La verdad que manera de centrar a quien hasta hora como yo estaba completamente fuera de foco con este tema , pero profesores como usted si que vale la pena encontrar en estos canales.

[@jesuscuadros4358]

Genial! No entiendo como no tiene miles de visitas esto es oro! Gracias!

[@DataScienceForBusiness]

Poco a poco :-). Pero animo a todo el que lea esto que comparta claro!

[@vhgalvez]

porque la gente no le interesa estudiar nada de estos temas no es un youtuber de como hacerme rico eso si tiene muhas visitas

[@coloroemprendedor]

me pregunto lo mismo. el contenido de isaac es oro puro !

[@shama2]

No todos quieren seguir estudiando

[@feromonkey]

llegué aquí por la curiosidad que me despertó el módulo BI de un diplomado y es todo un mundo nuevo el que estamos viviendo y este señor acaba de mostrarnos una ruta. De analista de datos me voy por esta carretera.

[@yirlonpena]

mira q llevo tiempo buscando alguien q explique así de claro y por fin lo encuentro. bro tienes talento .mil de gracias

[@hectorsanabria1585]

Doctor Gonzàlez, acabo de ver mi primer video de la serie del Mix: Data Science ForBusiness, y le puedo decir que no habìa encontrado antes ningùn video sobre el tema tan claro, ordenado y didàctico. Muchas gracias por su generosidad al compartir su conocimiento. Ya tengo donde aprender sobre Data Science, que como Usted bien dice, en otros sòlo asustan con tantas condiciones y requisitos.

[@DataScienceForBusiness]

gracias Héctor, me alegro de que te resulte útil! un saludo

[@josedonadito]

¡Excelente orientación! Le agradezco por comunicarnos su interpretación acerca de esta coyuntura en la que nos encontramos los futuros científico de datos. Antes de ver su video me encontraba con mucha paja de donde cosechar, pero sin saber en qué campo iniciar. Siga así, señor, que el mundo lo necesita.

[@DataScienceForBusiness]

gracias!

[@s1t1p1h1a1n1o1]

Me acabas de ahorrar mucho pero mucho dinero. gracias por este video ahora se por donde empezar. un abrazo enorme!

[@datacongabriel]

Muchísimas gracias por hacer este vídeo. Estoy comenzando en el mundo del data science y vengo de Ingeniería en Organización Industrial con conocimientos de programación. Actualmente trabajo en data science pero solo tengo unos meses de experiencia. Este vídeo me viene genial para trazar un camino a seguir. Saludos!

[@bernietgn6406]

Sencillamente... una explicación espectacular. Al grano y directo, sin tonterías. Ha sido de muchísima ayuda. Felicidades por el canal. Ya tienes un seguidor más.

[@jamespaz4333]

Esto vale oro! Hay mucha información allá afuera que hace ver al data science como algo para "expertos". Te hablan de doctorados, de llevar cursos complicados de cálculo y álgebra lineal. Al final lo que importa es valor que generas al negocio, es solamente prepararte para poder aprovechar las tecnologias y los paquetes computacionales de machine learning.

[@DataScienceForBusiness]

Así es, lo cual no quiere decir que data science sea sencillo. Es un ámbito en sí mismo con mucho contenido propio, pero si intentas complicarlo con todas las disciplinas de base lo que pasará es que no avanzarás. Es como los médicos, que tienen que saber de química y de biología, pero nadie pretende que saquen las carreras de química y biología antes de la de medicina. Químicos y biólogos investigan y luego los médicos incorporan los resultados prácticos a su trabajo.

[@jamespaz4333]

@@DataScienceForBusiness muy cierto! Una vez escuché a una persona que mientras había "pasión" por la carrera buscarás la forma de especializarte y crear tu marca.

[@cryptobasics-ec]

Saludos, muchas gracias por el video me aclaró mucho el tema y el.roadmap que debería seguir para ser un data scientist

[@JoNSc1981]

Es un mundo fascinante y de alta demanda tanto como carrera principal pero tambien como conocimiento complementario, muchas disciplinas especialmente la financiera buscan candidatos con algun conocimiento en ésta área.

[@DataScienceForBusiness]

Así es. Todo trabajo "de oficina" requerirá capacidad de análisis de datos. La diferencia es en el grado, no todo el mundo tiene que ser data scientist. Pero cada vez solo Excel se queda más corto y se va requiriendo más en la cadena.

[@JoNSc1981]

@@DataScienceForBusiness sí, ya he visto muchos puestos de trabajo en finanzas donde se requiere algún conocimiento en ciencia de datos o análisis.

[@luisalbertogarciatrejo7047]

Hola! Estoy tomando el curso, hoy es mi primer día! Me voló la mente. Me encanta y creo que me está resonando este profesión. Saludos desde México.

[@DataScienceForBusiness]

Me alegro! pues a darle caña a ver si se confirma la sensación

[@emiliano6542]

hermano data science lleva muchas mates? tmb soy de México y me gustaría estudiar pero soy malo pa los número

[@DinopiggylanYT]

Buena explicación siga subiendo más videos porqué con su vídeo decidí estudiar data science muchísimas gracias por su finísima atención y siga así gracias $&!!?

[@kuroobi1133]

Ufff excelente!!! No sabia por donde iniciar, estaba perdido, pero ahora ya tengo un panorama más amplio. Gracias!

[@diegobertone5234]

Excelente video, muy bien explicado, muy útil para quienes estamos empezando en DS. Felicitaciones

[@cucofiatpunto8723]

Estos consejos valen su peso en oro. Permitirán optimizar el esfuerzo. Ya me hubiese gustado a mí tener una orientación como ésta en mi etapa universitaria.

[@DataScienceForBusiness]

Gracias Cuco, si sirve para ayudar y ahorrar muchas horas a la gente que empieza objetivo cumplido!

[@gloclick7621]

Me gusta la guitarra y el canto, lo disfruto hacer aunque no estudie ni ejerza este ámbito, para mi no aporto solo un 5%, me dio la creatividad que hoy en día exploto en mi trabajo, pero respeto tu punto de vista.

[@amigosdelvolante5924]

Saludos desde Ecuador mis hijos estan estudiando un curso de matematicas completo y diseño digital. Porque dicen que a futuro quieren incursionar en Big data o Data Science

[@girondavidfour]

Por gente como tú, tengo fe en la humanidad. Gracias por la guía.

[@yeisoncano4211]

Genial 👌 Me muerde el gusano de aprender este tema y el vídeo está súper bien para aclarar dudas. Mil mil gracias 🙂

[@leidyssilvera3624]

Guao espectacular este video profesor González. Justo estoy en una etapa inicial del mundo de Data Science. Me has dado una buena guía para seguir en este camino. Muchas gracias!

[@victoremmanuelrivas3380]

Solo te faltó mencionar que primero que todo es Aprender por lo menos estadística avanzada

[@andresbonilla8971]

Tal y como lo prometió, me ahorro un montón de tiempo este buen hombre.

[@MrGuiller31]

Excelente video, lo mas importante desde mi punto de vista estuvo en el ultimo comentario es ORO PURO, saludos desde Perú.

[@jorgeomarrios3427]

Muchas gracias , muy buena explicacion. Mis respetos desde Curitiba - Brasil

[@katherynponce88]

Muchas gracias por tu video, sou estudiante de segundo año de estadísticas y ciencias de datos y sentía también que muchos temas, muchas areas y no tenia claro ese asunto.

[@valentinrodriguez7716]

Este video es ORO PURO...felicidades.

[@OswalHernandezR]

Excelente explicación. Gracias

[@lucerokimberlyjimenezmedin3029]

Excelente video, gracias por tu aporte. Me ayudó mucho a comprender por donde iniciar.!!

[@devroa]

Muchas gracias! Yo he querido aprender hace mucho tiempo pero no sabia sonde empezar.Es que hay tanta informacion!

[@eduardopizani7473]

Tengo tiempo leyendo la generalidad de la disciplina y ya comencé a estudiar Python, pero siento que estoy en un desierto y no consigo orientacion. Todos los conceptos que definiste los conocia, pero no tenia una informacion lógica acerca del camino a seguir. Afortunadamente tu video presenta vertientes y eso es realmente valioso porque te indica posibles caminos. Me dedico al diseño mecáncio e industrial y manejo software 3D de alto nivel. Me interesa el campo de desarrollo de equipos y conceptos para el diagnostico aplicado a las ciencias de la salud. Has indicado la ubicacion de la estrella Polar en este oceano de incertidumbres que produce oleadas de informacion incoherente sobre la AI. Gracias por tan instructivo video.

[@ivonngonzalez9353]

Siento que te amooooo GRACIAS

[@belenfranco760]

Gran aporte!! Me ayudó a relacionar y a entender muchos conceptos

[@HENDER900]

Gracias amigo de corazón te lo digo, llevaba dando vueltas ya rato. Muchísimas gracias Dios te Bendiga. Saludos

[@tensoescalar1]

Excelente video muchísimas gracias, Yo quiero incursionar en ciencia de datos y creo que me será muy útil esta información, Gracias y saludos desde México

[@kevinvillamar]

Creo que sería apropiado darle like a éste comentario para que debajo de éste alguien que haya empezado desde 0 sin conocimiento y que ahora sea un profesional en el tema, comente su experiencia y como se formó y así tener una idea mas despejada sobre lo que debemos hacer y lo que no.

[@ECG999]

Genial está información. Muchas gracias 😊 saludos de tu nueva seguidora 🙌

[@leejunniorsosaames8747]

Eres un crack! Me he enamorado de toda esta ciencia, espero pueda aprender más y aplicar al campo profesional de mi carrera, millón de gracias! (espero puedas organizar algunos cursos para aprender mas a fondo de todo este tema). Saludos

[@mr.bagman1151]

yo del profesor :D , Vale que la info supera todo ;)

[@javiermora221]

Muy buen video orientativo (el mejor), para los que estamos ingresando en éste mundo. Muchas gracias.

[@EstuardoJoseEstradaGodinez]

Esta información vale oro, gracias por tomarte el tiempo de hacerlo. Like 💯🙌🏼

[@chacmool2581]

Segun mis investigaciones las piezas clave, las bases fundamentales son las siguientes: * R o/y Python * SQL - Antes de analizar tienes que extraer, manipular y arreglar los datos. * Estadistica - esto implica que tendras que saber manejar cierto grado de calculo y algebra de matrices Esa es la base, la plataforma. Dense cuenta que estas tres herramientas son utiles es varios campos. Es decir, no solo aplican a Data Science. Son herramientas agnosticas.

[@pablocastaneda9991]

Totalmente de acuerdo, recomiendas o conoces de algún curso sobre estadística que incluya álgebra y cálculo? Estoy en busca de

[@logaritm0651]

@@pablocastaneda9991 los cursos del MIT son gratuitos

[@josevalencia9233]

La esencia en 15 minutos sobre el percurso hacia la data science!

[@edwinportal4125]

Gracias, muy buen video, no tiene pierde, lo llevo revisando mas de tres veces.

[@victorandreshernandezberri1466]

Muy buena recomendación, me tarde meses para llegar al paso 1 y 2, si hubiera visto el vídeo antes me hubiera facilitado el proceso, muchas gracias

[@LucasA-z2y]

Me ha hecho gracia el comentario de las artes marciales.. me paso lo mismo con kunfu, antes que descubri las MMA y BJJ..

[@DataScienceForBusiness]

Creo que es ejemplo perfecto de la importancia de aprender de la experiencia de los "mayores". Si uno tiene que descubrirlo todo por si mismo, como nos ha pasado a ambos en ese tema, al final terminar perdiendo un tiempo irrecuperable

[@mspcc1863]

gracias!!! me has orientado un montón!

[@ijr2382]

Es increíble. En casi todos los videos que he visto tuyos acabas hablando de "en donde está el dinero". Seguro que podemos ser creativos y pensar en aplicaciones que puedan aportar algo a la gente y a la sociedad. Posiblemente no "te pagaran un buen dinero por ello", pero haremos algo importante por otros que lo necesitan, y a la larga por nosotros mismos, mejor (aunque en esta sociedad materialista sea dificil de entender esto) que ganar todo el dinero del mundo. ¿Algún uso al respecto? ¿Algún proyecto existente en el que colaborar? Ese si sería una buena razón parar aprender.

[@DataScienceForBusiness]

claro que sí! yo enseño data science aplicado al negocio, que es mi especialidad, y donde la gente normalmente si hace ganar dinero a una empresa también quiere ganarlo ella. Pero puedes aplicar data science a la investigación, en la academia, etc. Estos días estás viendo un montón de ejemplos donde data scientist están haciendo análisis sobre el coronavirus para intentar ayudar a entender la propagación y aplanar la curva, etc

[@VDR4152]

Muchas gracias, gran explicación

[@karlovera9914]

me gusto tu video, 13:00 ese caso de uso que mencionas me parece muy interesante y buscando en internet me percato que la ciencia de datos se puede aplicar a muchas areas por ejemplo encontre una oferta laboral de un cientifico de datos con conocimientos en agronomia para predecir la fertilidad de un terreno en base a datos de sensores o un puesto relacionado a la medicina para predecir enfermedades entonces me pregunto cual es la trayectoria laboral o que hay que estudiar para trabajar como cientifico de datos ¿Es un complemento para otros profesionales en sus respectivas areas o es algo para informaticos-estadisticos? no me imagino a un licenciado en estadistica sin conocimientos en biologia trabajando como cientifico de datos bioinformatico o trabajando prediciendo fallas en una industria de maquinarias donde obviamente se requieren conocimientos de ingenieria mecanica ¿Es mas importante el conocimiento de casos de uso o el conocimiento nucleo de ciencia de datos(informatica y estadistica)? pongamos de ejemplo al cientifico de datos financiero sabemos que los expertos en finanzas son los economistas ¿Para quien sera mas facil convertirse en cientifico de datos financiero? ¿Para el economista o para los informaticos y estadisticos? en esta area se requieren conocimientos medios-avanzados en finanzas muchos analistas financieros terminan convirtiendose en cientificos de datos gracias

[@DataScienceForBusiness]

Efectivamente, data science está en medio de estadística, informática y negocio. Normalmente serás bueno en 2 de ellas y suficiente en la tercera. Y en las que eres bueno depende normalmente de tu base. Por eso también se puede llegar desde muchas formaciones diferentes y también aplicarse a muchos ámbitos como finanzas, marketing, industria, salud, etc.

[@abelgomezmendez2766]

El mejor video del día!

[@Magistrado1914]

Excelente vídeo y explicación Visto en 02/01/2021

[@salvadorzaraterequena445]

Muchas gracias mtro.

[@farickmena6717]

Gracias por la informacion, Como se pueden buscar, encontrar , los casos de usos, disculpa mi ignorancia.Gracias

[@DataScienceForBusiness]

en este canal hay un vídeo que se llama casos de uso en big data o similar y ahí explico los más frecuentes

[@Xrnaldo]

Hola, me parece genial su contenido. De buena calidad y bien comunicado. Gracias!

[@wilsontenevillavicencio]

Wow Eres incredible! Por favor no cambies mil gracias 🙏🏽

[@winnienajatgarciamolero5797]

Buenas noches tengo 30 años , soy ingeniera de alimentos en la universidad me enamore de la estadística y poco a poco me metí al mundo de análisis de datos , quisiera especializarme en ciencia de datos pero mis conocimientos solo es análisis de datos en Excel power bi y query quisiera llevar una maestría de ciencia de datos pero a lo mejor no me conviene y debo llevar primero otro tipo de maestrías quisiera que me oriente en ello

[@DataScienceForBusiness]

ahora mismo estás más cerca de data analytics. pero tb podrías ir a data science dedicando más trabajo. tengo varios vídeos en el canal comparando DA con DS, revísalos para entender las diferencias y luego ya tienes que contrastar lo que te pueda apetecer cada rol con su esfuerzo relativo

[@winnienajatgarciamolero5797]

@@DataScienceForBusiness si justo los cursos que lleve son de data analytic como para poder tener más base y poder llevar data science ya con más cursos de programacion...cree que la mejor opción para no ir apresurada ya que en mi carrera no me enseñaron lo que es programacion ,llevar quizá una maestría en análisis de datos y bigdata normalmente en las maestrías esos dos van a la par, en el 2025 pienso llevar una maestría en españa por ello mi consulta ya que un año estare en australia para mejorar mi ingles

[@fabigarciago]

Capoooo... gracias, este vídeo me sirvió un montón. Bendiciones.

[@miguelsilvano3028]

Buen video. Ya me habia espantado de tanto requerimiento.

[@elioduran60]

Excelente resumen..!! Muchas gracias.

[@arturoguevara8415]

Muy bien explicado, gracias

[@eduardobarrosramirez951]

Muchas gracias, tenía muchas dudas y bastantes han Sido aclaradas.

[@DataScienceForBusiness]

Me alegro, es el objetivo :-)

[@enriquepisconte4537]

Hola!, gracias por compartir tu conocimiento. Soy un profesional que esta empezando en el mundo del data science, gracias por el apoyo

[@juancarloscastillejosjaure2900]

Que profesión es de data science ?

[@pipejimenezsepulveda3595]

Gracias por la información! Soy nuevo en este tema de análisis de datos y este tipo de videos es lo que estoy buscando :)

[@nicogaming6814]

Te felicito, heres una gran persona, y la verdad es que todo este tema es muy apasionante, mil gracias

[@oscarzz4671]

SR. GONZALES, gracias por el video, cuando ud se refiere al punto N:2 , a que softwares/programas se refiere? SQL?

[@raulrivera399]

Muchas gracias por tu orientación 👍🏽🤓

[@nelsonrivas7575]

Excelente. Gracias!

[@ZettCrypto]

Hay muchos comentarios de hace 1 año, como les abra ido a todos? me gustaria saber su experiencia

[@jorgeantoniolopezjuarez8929]

Creo que de la gran mayoría de vídeos o blogs sobre el tema este de los mas concisos y realistas, gracias en verdad creo que me ha servido, por cierto, en gral creo que con estas nuevas disciplinas (o multidisciplina) no existen entidades o instituciones que te puedan respaldar de forma infalible a la hora de conseguir un empleo, pero en tu conocimiento o experiencia, recomendarías algún curso o certificación existente por parte de alguna institución educativa pública o privada, o alguna asociación que trabaje en este ámbito? Saludos desde México

[@DataScienceForBusiness]

Hola Jorge, para adquirir el conocimiento práctico y real recomiendo obviamente mi empresa www.datascience4business.com. Y para algo que te respalde con un título lo mejor sería un master en una escuela de negocios de alto prestigio.

[@TheBetto6666]

Muchas gracias por el consejo, estoy aprendiendo machine learning y cada vez que avanzo y busco empleo veo que me piden más cosas. Muy buena info.

[@juancarloscastillejosjaure2900]

Eres profesionista o autodidacta ?

[@TheBetto6666]

@@juancarloscastillejosjaure2900 Hola, soy físico.

[@isaaczavala5575]

Rayos yo tengo 32 años y no he logrado nada, me siento un total fracaso pero este tema me causa mucho interes, creé que si estudio informatica o afin o estas cosas pueda desempeñarme bien en esto? Aca en mi pais de Mexico siempre piden ingenieria o lic a fin de la informatica, pero en si me agrada esto!!! Alguna opinion?

[@ana-33]

Gracias! Soy Full Stack y deseo estar en Data Science🥰

[@DataScienceForBusiness]

en caso y por tu perfil te recomiendo los mismos pasos pero con python

[@KokakoXD]

¿Algún libro que recomienden? Ya tengo experiencia en Python.

[@elbierminks6638]

Pues me has ahorrado meses de estudio. Gracias!!

[@vhgalvez]

como vas con el estudio ?

[@jsmohacker]

Quiero llevar una maestria online en ciencia de los datos reconicida por la SUNEDU. Trabajo en entidades publicas. Soy de Peru. Que universidad de españa me recomienda . Gracias ... muy buemos los temas

[@vargasverduguezmarcelo3807]

Buenísimas información!! Suscrito, saludos y gracias.

[@Santeca93re]

gracias

[@Shad0wAnlirome]

gracias por su video, sería bueno verlo en acción o explicando un ejemplo

[@josealmonterd]

Muchas gracias por tan valiosa información

[@JavierMedina26]

En mi caso que soy dba, considero que tengo buen skill de SQL y hoy día he aprendido Python, aunque en este último siento que me falta práctica como haría para ir me migrando

[@DataScienceForBusiness]

las pautas que digo en el vídeo aplican igual para Python, te recomendaría empezar con pandas y scikitlearn y con modelos supervisados aplicados a casos de uso típicos en las empresas

[@marioandresyepezgarcia4007]

¡Oro puro! Muchas, muchas gracias

[@marianoroque]

Respecto al pto 2 (información estructurada supervisada ) utilizamos SQL?

[@DataScienceForBusiness]

sí recomiendo sql en cualquier ruta, tanto con R como Python

[@RobertoMartinez-pz7im]

Genial el vídeo. Muchas gracias por aportarnos todo este valor.

[@florvbv]

hola, acabo de empezar un grado de big data y vengo de estudiar administracion y finanzas. actualmente trabajo en otra profesion. estoy llevando visualizalizacion de datos y introduccion de datos. estoy totalmente perdida. espero me puedas dar algunas pautas. gracias

[@ignaciosepulveda4775]

Gracias por la información, excelente vídeo!

[@DataScienceForBusiness]

gracias Ignacio!

[@anaburgos4969]

Muy útil el vídeo. Gracias 🙏🏻

[@josevicente632]

Isaac saludos desde Colombia ( ya me suscribi a su canal )...soy profesional en Ing Ssitemas por mas de 18 años..de la vieja guardia del pascal,Clipper y otras técnicas de desarrollo...quiero entrar es este campo del data Science... pero No tengo claro lo siguiente :. hay mucha información sobre los conceptos matemáticos a dominar en este campo ...me podría orientar de todo este compendio de ramas de la matemática realmente en cuales se debe enfocar un data scientist?.. cuales realmente tiene la aplicabilidad a nivel empresaria?....muchas gracias por tan importante canal

[@DataScienceForBusiness]

Hola, sobre todo estadística y álgebra matricial. Pero a nivel de conceptos, para saber lo que se está haciendo, cómo interpretarlo correctamente y que se está haciendo bien. Realmente a nivel práctico toda la complejidad matemática la gestiona el software analítico que uses.

[@neojacobson2105]

Gracias por brindarnos este conocimiento.. Trataré de sacarle provecho

[@CHINGMETAL]

Gracias. Qué tipo de matemáticas es necesario dominar para desenvolverse en DS? Gracias.

[@DataScienceForBusiness]

Sobre todo estadística. Más adelante puedes ponerte con álgebra lineal y cálculo, pero mi opinión (contra lo que se suele oir) es no meterte en estas dos al principio ya te quitarán tiempo que será más valioso en el resto de cosas comentadas.

[@expacia]

Excelente!

[@sebastianb21]

Que buena guía para adentrarse en este mundo, una pregunta ademas de las empresas donde buscan ganar mas y perder menos, donde se puede desempeñar un data scientist?

[@DataScienceForBusiness]

en la academia, en la investigación, en ciencias de la salud, en el sector público, ... Donde haya datos y se genere valor sabiendo analizarlos

[@dianeorellana7060]

Buenísima la información.. Gracias 🐾

[@damianfelix7890]

Me ayudó mucho este video. Gracias!

[@lsanz8742]

Muy buena información. ¿Qué hay sobre aprender directamente Tableau, Cognos o Alteryx?

[@francisconavarro1613]

Muchas gracias me fue de mucha ayuda este vídeo, saludos

[@CarlosEduardo-dp3hq]

Buen aporte, ¿Qué características del equipamiento informático de requiere?

[@DataScienceForBusiness]

Salvo que quieras hacer específicamente deep learning no es necesario nada desproporcionado. Con un i7, 16gb ram, 1tb ssd de disco duro tienes para años. Todo lo que ya no puedas mover con eso es mejor llevarlo a cloud

[@CarlosEduardo-dp3hq]

@@DataScienceForBusiness Muchas gracias por su atención. Saludos cordiales.

[@lucianaquiroga4405]

Hola, muchas gracias por esta gran orientacuon. Como estas? Con Python o con R se pueden hacer visualizaciones y reportes finales entonces? O una vez que manejas la herramienta analitica y aprendes de algoritmos recien ahi es aconsejable pasar a herramientas de visualizacion como Power BI y Tableu? Y por otro lado, es aconsejable tambien saber de SQL? Aguardare tu valiosa respuesta👍

[@DataScienceForBusiness]

Hola, sí se puede, R por ejemplo tiene una capacidad potentísima de visualización con el paquete ggplot2. Eso sí, es con código, PowerBI o Tableau son herramientas más de usuario que no necesitan saber código. Pero si estás haciendo todo el análisis en R (o Python) no hay necesidad de salir de ellos para hacer buenas visualizaciones.

[@lucianaquiroga4405]

@@DataScienceForBusiness genial. Voy a googlear entonces visualizaciones en Python para ver si las puedo comprender como herramienta. Genial, muchisisimas gracias desde Argentina. Saludos de codos

[@bryantorres9127]

Hola. ¿Qué tan importante dirías que es el conocimiento matemático?

[@mayradelgado3913]

Muchas gracias Isaac, excelente modelo para comenzar. Se pueden aplicar los mismos algoritmos por ejemplo de predicciones o clasificación que se utilizan en los negocios para resolver casos de estudios en otras ramas, digamos educación, medicina, investigación, etc...?

[@DataScienceForBusiness]

Sí por supuesto. Por ej en medicina podrías estimar la probabilidad de cada paciente concreto a desarrollar una enfermedad en función de sus características e historia clínica, en educación podrías segmentar a los alumnos según su puntuación en test de las diferentes inteligencias para crear itinerarios adaptados a cada uno, etc. Las aplicaciones son infinitas!

[@mayradelgado3913]

Muchas gracias Isaac. Ahora de tu respuesta me surge otra pregunta. A tu juicio, cuáles serían los criterios a seguir para seleccionar en qué campo trabajar: finanzas, negocios, medicina, etc.... además de tu perfil profesional.