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Metiendo un pie en la piscina del Data Science con Javier Archeni

Muchas sorpresas y libros en un nuevo espectro de la tecnología.

Javier Archeni
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Metiendo un pie en la piscina del Data Science con Javier Archeni

01:14:19
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Experiencia introductoria en Data Science: curso de 60 horas, retos prácticos (limpieza de datos, visualización), herramientas (Python, Colab, Pandas) y la importancia de practicar.

Qué vas a aprender

  1. 1Curso introductorio de 60 horas como punto de partida para Data Science
  2. 2Importancia de la estadística y fundamentos matemáticos
  3. 3Dificultades en obtención, limpieza y formato de datos (data cleaning)
  4. 4Diferentes perfiles dentro del ecosistema de Data Science
  5. 5Enfoque en Machine Learning: supervisado, no supervisado y clustering
  6. 6Herramientas y entornos: Python, Pandas, Google Colab, Orange y VSCode
  7. 7Uso de ChatGPT como asistente para generar código y acelerar tareas
  8. 8Visualización de datos y comunicación como soft skills críticas
  9. 9Ecosistema amplio y necesidad de práctica continua y casos reales
  10. 10Recomendaciones de libros y recursos para seguir aprendiendo