Lección 15 del curso Introducción a la Ciencia de Datos.
En la lección anterior hablamos del análisis prescriptivo, que junto con el análisis predictivo, el análisis explicativo y los análisis descriptivo y exploratorio conforman las principales técnicas de análisis que podemos usar en un Proyecto en Ciencia de Datos.
En este último módulo del curso hablaremos de los principales elementos a tener en cuenta para construir nuestra carrera en Ciencia de Datos. Hablaremos de todos los conceptos y herramientas que debemos aprender así como de las habilidades que considero debería tener todo Científico de Datos.
Así que en esta lección nos enfocaremos inicialmente en la ruta de aprendizaje que sugiero para quienes estén interesados en construir una carrera en Ciencia de Datos (la guía en formato PDF puede ser descargada si estás suscrito a la Academia):
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Muy bien espero que con lo que les acabo de compartir en esta lección ya tengan una guía completa de la ruta de aprendizaje que sugiero para convertirse en un Científico de Datos.
Varios de estos conceptos y herramientas ya están disponibles en la Academia Online y progresivamente iré publicando todos los cursos que permitirán cubrir la totalidad de esta ruta de aprendizaje.
Y un elemento muy importante a tener en cuenta es que la comprensión de conceptos y la aplicacion de herramientas deben ir de la mano, así que es súper importante poner en práctica todos los conceptos que vayan aprendiendo en el camino, que es precisamente el enfoque de todos los cursos que encontrarán en la Academia.
Pero además de estos conceptos y herramientas que acabo de mencionarles es importante que simultáneamente desarrollen ciertas habilidades necesarias para su labor como futuros Científicos de Datos. Así que en la próxima lección hablaremos en detalle de estas habilidades que considero debe tener cualquier Científico de Datos.
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