La MEJOR Ruta para aprender Data Science en 2023 🎯

[@juandiegoorozco5531]

Este video es invaluable, gracias por tu aporte a la humanidad con esta información, estoy seguro de que somos muchos los que agradecemos enormemente el esfuerzo que haces

[@DataScienceForBusiness]

gracias!

[@harleyaguja2488]

Videos que valen oro para personas que vamos a empezar desde cero. Gracias crack 👌🏼👍🏼

[@alexan__dre0566]

como te va hermano?

[@jorgechavezjimenez168]

Que tal hermano, a un año cómo te va en este sector?

[@gerardoperez6787]

Yo estoy en 0. Como vas?

[@diegoaristizabal3181]

Muchas gracias por tomarte el tiempo de crear este video para orientar a los interesados en este camino 🙏

[@jorgeluisg]

Agradecido por este video! A pesar de que ya tenia una nocion de la ruta que debia seguir la tenia medio planificada, indudablemente que lo de algebra y calculo me sorprendio mucho pero entendiendo su "porqué" para mi tiene todo el sentido. Gracias!

[@theMrM_]

Gracias me parece de mucho valor la información que nos regalas y dicho sea de paso, comparto tu vision acerca de las matemáticas, como profesional de un montón de años de trabajo puedo decir que no he tenido la necesidad de utilizar matemáticas super avanzadas para desempenar ninguno de mis roles en tecnologia el conocimiento debe ser aplicado para que genere valor.

[@AbelBarriosCordova]

Increíble video, soy Ing. Bioquímico Industrial, me dedique 10 años a la docencia y en el 2017 decidí renunciar a mi trabajo para poder estudiar una maestría en Estadística, fué muy difícil pero logré un excelente resultado, sólo que se hace énfasis en la parte académica y de investigación y muy poco en cómo aplicarlo, estoy buscando mi primer empleo en Data Science y esto me ha abierto el panorama y me deja las cosas muy claras, saludos desde México y gracias enormes.

[@DataScienceForBusiness]

gracias, me alegro de que te haya servido!

[@HeribertoMartinezHernand-hs7hg]

muchas gracias, me has dado una idea de las tecnologías que debemos aprender y sobre todo sus prioridades. Saludos desde México.

[@littlevlunews2467]

Muchísimas gracias por compartir tu conocimiento :) Saludos desde Mexico

[@pablocesarulcuebolanos9519]

Gracias por tu trabajo. Ya espero el camino de business analytics. Saludos

[@DataScienceForBusiness]

apuntado!

[@maca3076]

Que buen video, muy bien explicado y estructurado👏🏻Por favor 🙏🏻 compártenos uno para Business Analytics, muchas gracias 🙌🏻

[@jorge1869]

Ahora con la velocidad del nuevo Python 3.11 las cosas cambian radicalmente para bien en Data science. Enhorabuena 🙌. Saludos

[@ESPjump]

Mas bien para el big data y el empleo mas masivo de datos. La realidad es que en data sciencie, no se utilizan generalmente los volumenes de datos tan grandes que se cree. No son volumenes imposibles de manejar por un ordenador normal en procesos con Python en un tiempo razonable. Ademas de que librerias de Python de base, como Numpy, estan optimizadas y combinan C con Python (Cython). El problema de Python es y seguira siendo siempre la velocidad, pero es algo inherente a que sea un lenguaje no compilado. Se puede optimizar y se esta haciendo constantemente, pero seguramente vaya a ser siempre su punto debil

[@adan8657]

¿Velocidad?: El paquete data.table de R

[@elianaossio5063]

Muchas gracias por el video. Estoy en la etapa de aprender Python

[@luluc539]

Muchas gracias por la info. Muy clara la ruta de aprendizaje

[@illinsanandres3183]

Muy buen video, muchas gracias por la ruta, Espero con ansias la ruta para analista de datos, gran contenido. :D

[@gladiaroy]

Fui uno de los que te hizo la pregunta por correo, aun no puedo permitirme adquirir tu curso, pero espero el próximo año lograrlo.

[@edisonzuluaga4430]

Excelente esta ruta. Muy agradecido con el contenido que publicas.

[@xBaphometHx]

Justo estoy haciendo un máster de Data Science, y lo que dices del álgebra me parece algo en lo que coincido. Al principio nos han metido álgebra lineal bastante a saco, y sé que lo tenemos que entender cómo funcionan los algoritmos por dentro, pero ya imaginaba que para trabajar de ello no es necesario usarlo a diario tan a nivel teórico teniendo librerías que lo hacen.

[@juiiansuarez8772]

Actualmente estoy estudiando la ingeniería en línea por parte de la universidad Uk. La verdad ha sido una grata experiencia, aunque he de admitir que la carrera es increíblemente completa Y abarca muchos aspectos.

[@terrymarshallgutierrezpini5761]

Podrías recomendar los libros que has visto hasta ahora por favor ?, buen dia!

[@arturofelipe7313]

Ingenieria en que ?

[@vanealvarez100]

@@arturofelipe7313 en ciencia de datos

[@jairobonilla7980]

Son muy claras y muy útiles tus explicaciones.

[@DataScienceForBusiness]

gracias!

[@luisandresperezh.3154]

Excelente video, empecé con SQL, terminare pronto para ir a Python. No encontraba cual es la ruta para convertirme en Data Science.

[@litegleyland4804]

Buen video! Estaré esperando el de analista de datos!

[@DataScienceForBusiness]

ya está publicado!!

[@jhonmendez1404]

Muchas gracias muy bien explicado. En el momento estoy iniciando con excel

[@noxcelishernandez362]

Buenas. Voy a iniciar con excel también, en cuál plataforma estás estudiando?

[@miguelsantillan7175]

muy buen video hace mucho que yo vengo estudiando lenguajes de programacion por mi cuenta pero no sabia por que ruta de todas las que hay iva a profundizar para desarrollarme laboralmente y me di cuenta de que lo que me gusta esta relacionado con la inteligencia artificial asi que decidi empezar por ciencias de datos y cuando termine de aprender python pense que devia ser un super matematico y me volque al estudio del algebra y el calculo de lleno pero lo cierto es que por empezar la estadistica es la herramienta principal que devo estudiar aprender hacer estadistica con pyton es el paso siguiente gracia por el aviso desde ahora podre estudiar las otras ramas de la matematica un ratito al dia y dedicarme a desarrollar havilidades epecificas con pyton

[@DataScienceForBusiness]

correcto, sacarás mucho más partido a tu tiempo si focalizas en python y estadística (y el resto de cosas priorizadas en el vídeo). No significa dejar lo otro de lado pero sí plantearlo más a medio plazo con una dedicación constante pero menor.

[@miguelsantillan7175]

@@DataScienceForBusiness gracias por responder si es asi el restos de las ramas matematicas hay que desarrollarla pero con calma yo pienso que es una inteligencia que hay que estudiarla con calma y de porvida ya que es la tercera inteligencia mas importante la primera es la inteligencia emocional que sus principios son desrrollados primero con practica de ejercicios con atencionplena dando una enorme regulacion ficiologica, mental, emocional, y epigenetica que permite desarrollar la siguiente inteligencia La inteligencia linguistica que nos permite entender todo el lenguaje corporal desde las micros expreciones hasta las macroexpreciones, permitiendonos aprender lenguajes extranjero y los lenguajes hibridos como por ejemplo los de programcion la tercera es la inteligencia matematica que nos permiten entender las relaciones marematicas que estan presente y ocuriendo en todo lo que vemos y no vemos y la cuarta es la inteligencia existencial que se desrrolla con una investigacion a nivel personal partiendo desde el desarrollo personal las ciencias formales las ciencias naturales humanas y soiales devemos de entender en que nos toca colavorar con la humanidad descubrir cual es mi don lo que mas me gusta hacer y por supuesto como generar dinero con el para mantenerme y como lo uso para ayudar a resolver los desafios mas urgentes de la humanidad con estas tres se puede conocer todo lo que se pueda de una manera mas cercana a lo que es la realidad y comunicarla lo mas eficientemente posible resolbiendo de forma creativa los enorme y fantasticos desafios que hoy nos toca prensenciar te cuento que mi don mi pasion y lo que me traciende como ser humano y quiero monetizar es un enorme hambre de conocimiento que me llava a levantarme a las 3:50 de la mañana para poder saciarlo es un fuego que me quema los huezos

[@mariodelacruz1167]

Muchisimas gracias !!! Muy valiosa informacion

[@roniepaoloaraucoalarcon2800]

Hola, buen video. Sin embargo, discrepo sobre todo en los puntos iniciales. Yo recomendaría darle foco a los fundamentos: estadística básica, álgebra lineal y fundamentos de programación con Python. Luego de eso, todo cae por su propio peso :) Saludos

[@Roberto45445]

Muchas gracias por el contenido!

[@JuliánMonteroar]

Gracias Isaac por compartir! Muy clara y bien estructurada la información!

[@BeatrizArellano-v5c]

Este video es oro!!!!

[@elizabethnarvaez5094]

Excelente explicación Isaac, gracias por tu tiempo.

[@marino_zd]

Excelente. Felicidades!

[@ivojulianhaller1358]

Gracias, espero el de analista de datos!

[@DataScienceForBusiness]

sí, lo haré, parece que lo estáis pidiendo bastantes

[@saulmartingomez7632]

Muchas gracias por el vídeo!

[@rosbertarnaez1435]

Muchísimas gracias de verdad 👍

[@Forzero-Pe]

Realmente muy valioso!

[@skalliberx6346]

Excelente, muchísimas gracias

[@plast1cfingers]

Eres un crack, saludos desde chile

[@javi_v7.0]

Gracias por el video, ¡saludos!

[@kevincs9582]

Excelente video, muchas gracias 👍👌🏿

[@annettegarcia8238]

Muchas gracias por esa ruta, se que la experiencia es muy valiosa

[@HOLAMeDicenJHON]

MUCHAS GRACIAS POR LA INFO

[@edgrmed]

Muy buenos tíos, gracias, ya empezaré a trabajar en Python, en este momento estoy estudiando ingeniería en sistemas de software, y ya vi Calculo diferencial, estoy en Integral, y ya vi algebra! Era al ultimo, pero ya me adelanté jeje, gracias!

[@armandopleitos1202]

Esas son las bases que necesitarás para que Muchas cosas dentro de los algoritmos que uses no sean Cajas negras para ti, pero igualmente el iceberg de conocimientos de álgebra y calculo es enorme, no lo dan en una ingeniería, si quieres pasar al punto de investigador, va a tocar estudiar el triple en su momento.

[@edgrmed]

@@armandopleitos1202 si, es enorme el conocimiento matemático, pero puse mucho énfasis en las matrices. Ya que entiendo que es de lo que mas se aplica en datos. El próximo cuatrimestre llevaré estadística y mas delante algoritmo, para investigar y hacer énfasis en lo mas importante, y así como comentas investigar mas profundo en los temas mas usados. Gracias por tu comentario.

[@armandopleitos1202]

@@edgrmed hay que darle caña, quizás te interese, aquí en KZbin están las clases de linear algebra del MIT, instituto de tecnología de masachusset, están en ingles, pero KZbin permite subtitularlos a español, también ese canal del MIT tiene de estadística, etc. Super bien explicadas y de una rigurosidad estupenda. Curso completo como si estuvieras allá viendo clases en un semestre.

[@edgrmed]

@@armandopleitos1202 excelente, si lo checaron también le estoy dando con todo al inglés, pero mientras con subtítulos! Gracias por el tip!

[@harryharrison3249]

Estudia física y vimos estadistica, matemáticas de sobra, programación en c++, me doy cuenta que cuando tenemos una formación en ingeniería o física podemos orientar nuestros conocimientos al área de datos y aprender las herramientas de software

[@enriquemartinez3380]

Muy buen video como siempre. Esperamos el vídeo también de Data Analyst. Siguiendo el curso tuyo PDSM, veo que el orden es un poco diferente y se me plantea la duda de si es mejor pasar primero por el aprendizaje de ser Data Analyst, para evolucionar después a Data Scientist, parece como un camino más normal o no tiene por qué ser así?

[@DataScienceForBusiness]

yo no diría que más "normal" pero sí es la otra gran alternativa. Cuando hago las sesiones de orientación profesional siempre evaluamos ambas opciones. la de ir directo a data science, o la de hacerlo en dos pasos, primero data analyst, que normalmente tiene menos requisitos, y como fase 2 y tras haber conseguido un empleo como tal empezar el camino de data scientist (si se quiere).

[@yvettaguidel5753]

También pueden revisar los planes de estudio de diferentes universidades, ya sea de licenciaturas o ingenierías. Por ejemplo en México dos universidades privadas ofrecen Ingeniería en Ciencia de Datos (Tec e Ibero); y las que ofrecen licenciaturas en Ciencia de Datos son UNAM, el Politécnico, Universidad del Valle y el Itam.

[@angelcendejas8364]

Uvm y otras de paga pero obviamente de menor prestigio,pero mas asequible $$$.

[@mokanime]

Muchas gracias por la información.

[@leonardofernandezsitta3174]

hace tan solo unos minutos le comentaba a mi esposa que me estaba resultando difícil establecer una curva de aprendizaje para desarrollarme como data scientist y sin querer me encontré con este video que en verdad que lo agradezco enrómemente y me ha resultado excelente en base a lo que he analizado sobre el tema a lo largo del último mes en mi búsqueda de un cambio de giro en mi vida, muy agradecido, cuenten con todos mis likes, suscripción y cualquier apoyo que esté en mis manos brindarle al canal¡¡¡

[@DataScienceForBusiness]

Qué bueno Leonardo, pues me alegro un montón

[@barbara_oyanader]

Gracias, que buen vídeo.

[@pieromartinmendiburomerino7233]

Exelente explicación de la ruta, estoy empezando en Data Scientist. Seria de gran ayuda otro video de la ruta de Data Analytics💪💪 también

[@DataScienceForBusiness]

sí, la voy a hacer

[@rorenw1153]

Y data engineer, gracias

[@danielmuriano5866]

Excelente video! '

[@davidbernabe1]

Hola! Yo tengo la carrera de informática y un máster en big data. He trabajado 3 años con herramientas ETLs y ahora me he ido al extranjero y no consigo encontrar trabajo como junior data scientist. Algún consejo?

[@JardanySvidrigailov]

Con todo lo que tienes puedes ser un perfecto Data Engineer... Algo estas haciendo mal... Tienes que observar tu punto debil en el proceso de entrevistas... Si fallas en las técnicas, o si no te llaman, puede ser tu hoja de vida que está mal constituida... Ahora, si aplicas a Data Science pues no es suficiente hacer ETL, en ese caso pues deberías aplicar para Data Engineer, de resto, el Scientist tiene si o si que conocer modelos estadísticos y predictivos, como los ciclos de entrenamiento y todo eso

[@DataScienceForBusiness]

Coincido con lo que te dice Fabián. La base es muy buena. A partir de ahí o te faltan otras piezas del roadmap mostrado o a lo mejor tienes que trabajar en la comunicación (cosa que es muy común en perfiles técnicos, no pienses que es culpa tuya)

[@mamneo2]

Wow, tienes tremendo currículum! Podrías empezar cómo Data Engineer y luego buscar con calma de Data Scientist

[@TheRobaje]

Pero para machine learning, los docentes explican muchos los algoritmos desde el entendimiento del álgebra.

[@MrZenther]

gracias por la info.

[@juangonzalez-fz9pc]

Muchas gracias por tu video

[@esteban5578]

Excelente video!

[@kitlatinoamerica3199]

Like, comentar, descargar, compartír

[@nicolasdemaria2164]

Yo estoy trabajando como analista de datos, voy a estudiar para dar el paso para a data science

[@guilber182]

Eso pienso hacer yo también, donde lo estudiaste ? Lo estudiaste desde 0 cuánto te tomo ? Gracias de antemano

[@nicolasdemaria2164]

@@guilber182 ahora estoy haciendo cursos de matematica en coursera

[@matiaspormi1422]

gracias por el video, no podria estar mas de acuerdo.

[@franklingonzales597]

Super. Gracias

[@Danilo_-md2uv]

Gracias crak , soy nuevo para este mundo de la data , pero creo q antes de todo , sera dominar ingles y despues ver si me voy para data science o data analytics , yo ya tengo una carrera de business

[@miusicpro-musicaparacreado9513]

voy a comenzar con la ciencia de datos, como desarrollador conozco Python, use power Bi en mi especialización y en la ingeniería vi Calculo y algebra y era muy bueno con el producto punto, escalar, matrices, y obviamente la estadística, me faltaría un poco el Aws, se puede decir que tengo el 80%. Así que me voy a dedicar a eso.

[@lautiezee6156]

Muy buen video, alguno de ingeniero de datos después, por fa!

[@below5287]

Wao, un vídeo como este de ingeniería de datos estaría interesante 🤙🏽

[@DaumianRuiz]

ansioso por el video de data analyst

[@DataScienceForBusiness]

El lunes sale!

[@Joshua-vi9zk]

Hola, saludos desde Mexico. He estado aprendiendo data science pero me gustaría reforzar los conocimientos con libros, que libros me recomendaría de estadística y de matemáticas ? Saludos y excelente contenido!!🙋🏻‍♂️

[@carloscontreras3819]

.

[@jaglgonzales4460]

Buen video, usualmente los componentes de los 3 primeras capas , por lo general pueden estudiarse con cursos on line, en bootcamps o incluso YT y autoaprendizaje pero algebra y calculo, metodologias de Data science ? que cursos, paginas web o libros o que metodología recomiendas para estas herramientas ?

[@juanbompart]

Solamente estudiando ingeniería o Ciencias

[@jhonathanalexisportugalhui5277]

Muchas gracias

[@omartorres3475]

Buenas, que herramienta usan para colocar los iconos Gracias

[@andresmontesdeoca6833]

Muy bueno el video, gracias. Tenes algun video que explique sobre los casos de uso?

[@DataScienceForBusiness]

hay un vídeo en este canal que, aunque está en la lista de big data, aplica igual para data science, se llama "casos de uso en big data"

[@lucassebastianlalli7428]

Explicas todo muy bien, me gustaría conocer cuáles son a tu entender las capas para analista de datos

[@DataScienceForBusiness]

gracias, veo que la ruta de analista de datos está teniendo demanda, así que la apunto para un futuro vídeo

[@milensys1]

Hola, muchas gracias. 19:50 Para los casos de usos donde se podría encontrar una formación?

[@DataScienceForBusiness]

Puedes apuntarte gratis a www.tuprimerasemana.com , que consiste en resolver un caso de uso. Después si es lo que buscas, se te presenta nuestro curso completo, que además de toda la formación teórica incluye 6 casos de uso 100% de empresa y de diferentes sectores resueltos de principio a fin.

[@inceptionmmxviii9804]

Muchas gracias. Me gustaría poder trabajar junto a alguien como usted. Incluso ad honorem.

[@QuantumPablo]

Buenas noches, comencé recientemente en una consultora que en teoría lleva proyectos de energía, banca y telecomunicaciones principalmente. El rol principal o el título era de Data science, donde se remarcaba que conocer Python, R y algoritmos supervisados, no supervisado, y principalmente scikit learn por lo que entiendo, vendría bien para el día a día. No obstante ya sabes que en este tipo de consultoras, en partículas para los junior las rotaciones son muy elevadas y el tipo de proyectos que te pueden caer entre tus manos no depende de ti, pudiendo acabar en otros sitios donde no se empleen y puedas mejoras con casos de uso reales aplicando estas tecnologías. ¿Existen consultoras para juniors que solo tenga proyectos de data analitics? Aunque al final acabes usando powerBi y Excel, pudiendo escalar así poco a poco.

[@DataScienceForBusiness]

Sí, hay consultoras especializadas que solo hacen proyectos de DS, normalmente suelen ser consultoras pequeñas de nicho. También dentro de las grandes hay grupos especializados. Por ej cuando yo estuve en Accenture y en EY en mi grupo sólo hacíamos proyectos de DS. Te puede pasar que puntualmente tengas que hacer otra cosa pero luego ya hay que encauzar el tema. Cuando yo empecé hace ya 20 fiché por EY para hacer data mining (como se llamaba en aquel momento) pero en mis 2 primeros proyectos me metieron en otras cosas. Hablé con el director, me prometió que solo serían 2 proyectos y que luego ya me metería en data mining, y lo cumplió. Ya no volví a hacer otra cosa que no fuera DS. Así que sí es posible.

[@QuantumPablo]

@@DataScienceForBusiness perfecto muchas gracias, entiendo que el punto está en saber hablarlo con el socio y que sepa al menos tus preferencias. Muchas gracias 🙏

[@rallo3catorce]

Pregunta de principiante, ¿qué son los proyectos de DS? ¡Gracias!@@DataScienceForBusiness

[@ortegabalboa]

Cómo se va a entender si cambias el orden de las prioridades durante todo el video?

[@llanda1968]

Excelente video… pudieras mencionarme cual es el video que discutes qué parte de la estadística es primordial para el data science .

[@DataScienceForBusiness]

busca en las playlist, hay una dedicada en exclusiva a los vídeos sobre estadística

[@alejandral493]

Muchas gracias por la información. Soy actuaria y he estado trabajando la última decada como project manager, he querido introducirme a estos proyectos pero me rechazan por falta de experiencia en los mismos. Qué perfil me recomiendas para que pueda aprender y afirmar mis solicitudes?

[@DataScienceForBusiness]

Con lo que me comentas te recomiendo business analyst o data analyst. puedes ver otro vídeo en este canal donde comparo los diferentes roles, su demanda, salarios, etc

[@TheAfsalinas]

Gracias

[@jymcaballero5748]

la ciencia la dejamos para dentro de 2 años ;D que bonito ;D en dos años la mitad de lo que aprendimos en las demas faces sera obsoleto o a punto de estarlo ;D saludos. en mi opinion primero debes hacer algebra y calculo (todo ingeniero y ser humano deberia saberlos) identificar un problema en el que quieras trabajar buscar las herramientas necesarias ejecutarlos. estadistica ;D para hacer estadistica necesitas excel ;D saludos ;D

[@rodrigoquiroz4357]

También he pensado en eso, pero como yo ya tengo esos conocimientos de álgebra lineal, Integrales, Matemática Discreta... Me conviene estos cursos

[@ricardogomez8615]

Excelente planteamiento, gracias por compartir.

[@raulpujol3847]

Hay posibilidad de descargar la guía de ruta?

[@MrMadmaggot]

Tengo 16 de los 19 y no consigo trabajo :v No se si es xq les caigo mal, o mi portafolio es feo, o si simplemente ninguno de los pocos trabajos q hay acá en mi país está dispuesto a contratar un junior

[@JoseLuis-vx6jn]

Buenas, soy una persona que quiere iniciarte en la ciencia de datos, aunque no se si data science o analist, soy una persona a la que le fascina aprender y este mundo me llama mucho la atencion, además de querer reciclerme laboralmente hablando. Por lo tanto, me gustaría conocer dónde puedo impartir los cursos que específicas en cada tier. Por favor

[@DataScienceForBusiness]

si quieres escríbeme a [e-mail] explicando brevemente tu perfil y objetivos y te paso la info del que mejor se ajuste de los nuestros.

[@eliasjohnson5596]

Cuales librerías de machine learning necesito para Análisis Ciencia de datos?

[@DataScienceForBusiness]

el pack básico que tienes que dominar sí o sí como conocimiento core de un DS son numpy, pandas, matplotlib, seaborn y scikitlearn. luego ya en función de la tarea hay librerías adicionales para deep learning, big data, ia, text mining, etc

[@angelperozo2315]

Felicidades por el video. Ojalá venga el de data engineer roadmap

[@carlosatencio9113]

Hola excelente video, te consulto, en el video mencionas una aplicacion llamada stream lead, no estoy seguro como se escribe, me podras indicar como se escribe correctamente o donde puedo conseguir informacion al respecto, agradecido de antemano y muchas gracias por generar contenido de calidad

[@DataScienceForBusiness]

streamlit

[@jorgebenitogarcia4072]

Una consulta profesor! Usted da clases sobre cada una de estas herramientas con este mapa de trabajo en su academia??

[@DataScienceForBusiness]

Sí, pero mi enfoque no es el de cursos sueltos de herramientas, si no programas completos para data science y data analytics, con las herramientas que toquen en cada caso.

[@pedro_mrtnzz]

Buenas, primero de todo muchas gracias por los videos, se agradece la información que nos aportan a los que queremos desarrollar nuestro entorno profesional en ese ámbito. Pero me gustaría preguntar si con el grado en gestión de información y contenidos digitales se puede adquirir buena base para ser científico de datos

[@DataScienceForBusiness]

no conozco el contenido de ese grado, pero en general todo el que incluya estadística y/o programación es buena base

[@luisenriquezamoraglez3124]

Saludos a todos... Muchas gracias la información... ¿Cómo sería la ruta para el Análisis de Datos?

[@DataScienceForBusiness]

más sencilla y con algunos cambios, pero la explicaré en un futuro vídeo

[@jonathan_bestprime]

Excelente contenido, gracias por la guia

[@sergioluza7838]

Muy interesante el video, respecto a los primeros 6 meses no me queda claro cómo aprender sobre los casos de usos, me podrías recomendar alguna fuente?

[@DataScienceForBusiness]

Es la parte más compleja. Básicamente se aprende trabajando o con formaciones muy centradas en casos como las de DS4B

[@4everSlake]

Como matemático y data scientist, aprender tensorflow o ML antes que calculo o álgebra… no sé. Creo que ahí diverges demasiado.

[@armandopleitos1202]

A riesgo de suponer cosas, creo que se refiere a profundizar álgebra y calculo, para tensorflow y ml con saber calculo y álgebra a nivel completo universitario ya comprendes, o ese ha sido mi caso, aunque claro he tenido que reforzar conocimientos. Pero claro yo con saber lo que vi en todas las matemáticas de la universidad aún se que no se casi nada del iceberg de álgebra y calculo. Y si, quiero profundizar en lo que no se de esas areas.

[@CrossAnalytics]

Podrías hacer lo mismo pero para Analistas de Datos?

[@dario46rossi]

Si , es algo que me ayudaria muchisimo a hacer un buen planteamiento de todo lo que necesitaria para aprender analista de datos. Gracias

[@DataScienceForBusiness]

Está en camino :-)

[@oscardiaz1925]

@@DataScienceForBusiness Por favor, análisis de datos

[@lambalamba240]

Que distro de Linux recomiendas usar si ando aprendiendo data science

[@CarlosFelipeCastillo]

Interesante, muy acorde a la busqueda en este año, pregunta: ¿Si tengo conocimineto previos en estadistica, R, algebra y calculos avanzados ?, la ruta disminuye en tiempo, se puede optimizar el aprendizaje de principalmte programación, machine learning para aprender data science?

[@DataScienceForBusiness]

Sí claro, ya tienes las bases, por tanto el tiempo disminuye significativamente. Simplemente del roadmap sáltate lo que ya sabes y céntrate en el resto.

[@arturo14c]

Excelente, una pregunta, seria bueno reemplazar aprende tableau, power bi, u otra herramienta de visualización por javascrip?

[@DataScienceForBusiness]

En este contexto generalmente no. Es cierto que javascript tiene muy buenas opciones de visualización, y por ej para un ingeniero de datos que tenga que crear una webapp propia para implementar el proyecto sí me parece buena opción. Pero para roles de data scientist / data analyst creo que es más eficiente usar herramientas como Tableau / PowerBi

[@arturo14c]

@@DataScienceForBusiness muchísimas gracias por su respuesta, y que siga con los éxitos en todos sus proyectos

[@Shaicita1]

Hola Isaac ¿cómo estás? soy mamá de un bebé de 1 año y 2 meses, full time. Próximamente empieza el jardín maternal, por lo que voy a disponer de 3hs por día libres. Muero por estudiar Data Science, pero con un bebé y sola se me súper complica. Quizás el jardín maternal me de la oportunidad que tanto estoy esperando. ¿Crees que puedo hacerlo en este tiempo que vos proponés? ¿O me va a demorar un poco más? Gracias y un abrazo desde Argentina!

[@DataScienceForBusiness]

Hola, sí lo creo. Lo importante es la constancia. Si mantienes escrupulosamente 3h al día durante 6 meses, y sigues una ruta clara y un programa estructurado y práctico, en esos 6 meses ya tendrás las capacidades para empezar a optar a puestos de DS junior. Luego como siempre digo este es un ámbito de aprendizaje sin fin, para lo bueno y para lo malo, te tiene que gustar eso.

[@Shaicita1]

@@DataScienceForBusiness muchas gracias por contestarme!!!! Me da energía para empezar! Tengo la prueba de 10 días en mi barra de prioridades cuando mi hijito empiece el jardín =)

[@johanerlazo5314]

Una pregunta si aprendo todo esto de manera autodidacta sin la universidad, es posible que me contraten?

[@dyalen]

gracias!

[@yngter]

Excelente información, gracias. Permíteme una pregunta, mencionaste a estadística a qué tipo en especial o se refiere tanto a la descriptiva como a la inferencial ? Gracias por tu respuesta. Saludos

[@DataScienceForBusiness]

hay un vídeo en este canal que se llama "qué estadística se necesita para data science" (o algo así, lo digo de memoria). búscalo, te orientará mucho en ese sentido.

[@yngter]

@@DataScienceForBusiness Perfecto, gracias.

[@drakocine8511]

Haga uno sobre ruta para ser Business Intelligence. Porfa

[@DataScienceForBusiness]

BI como tal no es mi especialidad :-(. Yo me centro en DA y DS que es lo que he hecho siempre y donde puedo aportar.

[@nicolas674]

No sabes lo mucho que agradezco encontrar este video! Recomiendas empezar a hacer proyectos al github desde el comienzo, o apartir de algún Tier en especifico?

[@DataScienceForBusiness]

En cuanto hayas aprendido una herramienta o capacidad ya debes hacer algún proyecto sobre ella. Además seguramente te darás cuenta de que no la tenías tan interiorizada como pensabas y te obligará a aterrizar todo.

[@manuellopez-hf1oc]

soy total desconocedor. este plan de estudios se aplica a estudiantes universitarios, a alguna carrera específica, o aplica a cualquier persona que quiera aprender sobre ciencia de datos; por su cuenta.

[@DataScienceForBusiness]

a cualquiera que quiera aprender DS