Estamos en la I de Intuición práctica del uso de la ciencia de datos.
El objetivo principal de esta parte es entender con ejemplos reales las diferentes maneras de aportar valor a través de los datos.
Después de este pre training tienes que ser capaz de explicarle a tu abuela o tus padres qué posibilidades hay con los datos. Explicarlo con un lenguaje llano para que sirven los datos y cómo se pueden aprovechar.
Eso va a demostrar que entiendes el potencial práctico de la ciencia de datos aunque no sepas el detalle de todo. Eso llegará a base de práctica.
Vas a conocer qué etapas se siguen en un proyecto de ciencia de datos.
Las diferentes tipos de proyectos y técnicas con el mapa de claridad total. Aquí el resumen de las técnicas:
- 1. Descriptivas
- 2. Inferenciales
- comparativas
- relacionales
- causales
- 3. Reconocimiento de patrones
- Machine learning
- - supervisadas
- - no supervisadas
- Otras / Deep Learning:
- - Computer vision
- - NLP
- - Time series
- Machine learning
El roadmap para convertirte en científico de datos, el conocimiento clave que tienes que ir aprendiendo a lo largo del camino.
A parte de la I de intuición el pre training nos sirve para situarnos durante el programa, saber cómo está ordenado, el tipo de soporte, cómo lo puedes aprovechar y el calendario propuesto del programa formativo.
¡A por ello!
