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@AdamDevRD4 ай бұрын
Facil: desarrollador Full-Stack: 1- Te empleas 2- Desarrollas proyectos para comercializar (POS, Sistemas de gestion administrativos de distintos sectores como salud, educacion, etc) 3- Vives del Freelance Data Scientist: 1- Te Empleas 2- Brindas Servicios de consultoria OutSourcing para empresas (debes hacer destacar tu trabajo y marca)
@BenjaNinja-cl9bb7 ай бұрын
Gracias muy didáctico el video .
@keylaflores40486 ай бұрын
Ahorita tengo 16 años, estoy estudiando en un colegio pero me interesa mucho mi futuro, que me recomiendan hacer?
@juancapote49236 ай бұрын
Lee/ investiga un poco sobre un área en especifico y que va a requerir dicha especialidad (Material hay un montón y puedes apoyarte en personas con experiencia), si te resulta llamativa o te interesa lo que consigues puedes empezar a experimentar un poco a ver si termina de convencerte (Frontend, Backend, Fullstack, Data Science, AI/ Machine Learning). PD: En general procura ir por algo que de verdad te guste o apasione, a largo plazo será más consistente trabajar algo si le tienes cariño que trabajarlo por dinero.
@sobreviviente19862 ай бұрын
Me olvidé de darle el like para abajo, gracias
@PabloVillatoro-x1m27 күн бұрын
No se si seguir una ingeniería en sistemas o de una vez Ciencia de datos, que recomiendan?
@clownaspirant28826 күн бұрын
Soy egresado de ingeniería en sistemas y si bien aprendes de todo un poco, no sales realmente especializado en nada, si te interesa la programación o data science en particular, te recomendaría que estudiaras una carrera enfocado a full en ello
@PabloVillatoro-x1m5 күн бұрын
@@clownaspirant2882 no estaba seguro de ciencia de datos que es lo que más me llama la atención pero aun estoy dudoso
@BtoChavez6 ай бұрын
Muchas gracias por este video !!!! Una pregunta si soy de la México, puedo tomar el curso gracias, saludos. :)
@conquerblocks6 ай бұрын
Si, claro! México es uno de los países donde más alumnos tenemos
@roberthanneyrorondonchacon43595 ай бұрын
Ser desarrollador full-stack no ayuda para ser cientifico de datos ?
@axyLms4 ай бұрын
Solo el saber programar, lo mismo pasa al revez. Pero si eres fullstack con carrera de ingenieria o asociada, es mas facil aun, porque sabes matematicas avanzadas. Por lo mismo, normalmente piden titulo en cargos de ciencia de datos.
@leoo_hopeАй бұрын
No mucho realmente...
@alejandroarpa10 ай бұрын
❤
@juansuaza37667 ай бұрын
Me perdí en sus ojos, que linda jaja! Igual simplificó mucho y así entendí que la mejor opción fue fullstack.
@sharonforero4389 ай бұрын
se ve super complicado
@srx12458 ай бұрын
Realmente no es complicado
@zantinibarassi49256 ай бұрын
@@srx1245como que no, pasa tu instagram y te pregunto algunas cosas que no puedo hacer
@ultimatestrix45266 ай бұрын
diria q estoy al 60% de ser fullstack junior 😊😊✌✌
@josejoseamaya55522 ай бұрын
es necesario saber ingles para dedicarte a esto?
@DanielLondonoCarvajal2 ай бұрын
@@josejoseamaya5552 Claro que sí
@cristiancaceres18567 ай бұрын
mira se las dejo fácil, si buscan creadores de contenido de ambas especialidades notarán que full conservan su cabello mientras que ciencia de datos son calvos
@brandonp.flores28207 ай бұрын
JAJAJAJA NO MANCHES justo el lead de data de mi empresa es calvo
@Anonymous-Defense2 ай бұрын
😂😂😂😂
@leoo_hopeАй бұрын
Entonces mejor me voy cambiando de carrera jajaja
@fmh36378 ай бұрын
A la hora de trabajar con datos hay que diferenciar entre data scientist que es el que se encarga de preparar los datos para su correcto análisis, es un trabajo más de cortar y pegar por así decirlo y el data analyst que es el que se encarga de analizar los datos aplicando la estadística y conocimientos matemáticos para la realización de modelos y demás
@zantinibarassi49256 ай бұрын
Te estas equivocando y duro, el data analitycs es aquel que se encarga de organizar los datos y los devuelve a la empreza para tomar decisiones, el data sciense es el que se encarga de aparte de analizar datos, en base a ese resultado tomar una desicion automatica echa por machine learning, no por algo el data analitycs solo necesita excel, sql y power bi para la visualizacion, ahora el data science es aquel que necesita todo eso pero ademas lenguajes de programacion como python y usar librerias, es mas complejo que data analitycs por lo que lleva mas tiempo ser data science
@zantinibarassi49256 ай бұрын
Te estas equivocando y duro, el data analitycs es aquel que se encarga de organizar los datos y los devuelve a la empreza para tomar decisiones, el data sciense es el que se encarga de aparte de analizar datos, en base a ese resultado tomar una desicion automatica echa por machine learning, no por algo el data analitycs solo necesita excel, sql y power bi para la visualizacion, ahora el data science es aquel que necesita todo eso pero ademas lenguajes de programacion como python y usar librerias, es mas complejo que data analitycs por lo que lleva mas tiempo ser data science
@nereamata184 ай бұрын
Para nada, un analista de datos solo necesita de estadistica descriptiva para trabajar y organizar los datos, el cientifico de datos es un puesto de alto nivel, requiere manejar estadistica inferencial y matematicas, para el analisis, prediccion, modelado, etc. De por si un camino para llegar a ser un cientifico de datos es antes ser un Analista de datos, y no al reves.
@themarketingplace5 ай бұрын
jarocho vidal😐
@sobreviviente19862 ай бұрын
Entre a tu vídeo para decir que estoy muy molesto con el algoritmo de KZbin para que me muestre como opción tu vídeo cuando siempre he navegado buscando material de calidad no una mujerón tipo "influencer" con un vídeo "tutorial" diciendo lo obvio solo espero qué no me muestre mas tus video o videos de la misma calidad
@cristiancaceres18567 ай бұрын
mira se las dejo fácil, si buscan creadores de contenido de ambas especialidades notarán que full conservan su cabello mientras que ciencia de datos son calvos