El Origen del Bono ChatGPT en Analiza tus Datos
En el vasto y complejo mundo del análisis de datos
constantemente me encuentro explorando nuevas herramientas y metodologías que puedan ofrecer una ventaja competitiva a los alumnos.
¡Y sí!
La ciencia de datos es un campo que no se detiene; está en constante evolución y demanda una adaptación continua.
Fue durante uno de estos periodos de exploración que me topé con ChatGPT de OpenAI.
Al usarla con proyectos reales me di cuenta de la gran potencia. El ahorro de tiempo, la capacidad para desbloquear, la capacidad para empezar.
Su potencia, versatilidad y, sobre todo, su enfoque en el lenguaje natural me hicieron ver un potencial inmenso en la integración de esta herramienta con las técnicas tradicionales de análisis de datos.
¿Por qué nació el bono?
El bono de ChatGPT aplicado a la ciencia de datos no fue solo un capricho o una adición al azar.
Nació de la necesidad de ofrecer a los profesionales una herramienta que pudiera actuar como un asistente inteligente, optimizando flujos de trabajo, ayudando en la solución de problemas y ofreciendo perspectivas y soluciones basadas en inteligencia artificial.
Me di cuenta de que, a pesar de todas las herramientas y tecnologías que ya existen, aún faltaba algo que pudiera comunicarse de manera más humana con el usuario, simplificando procesos y siendo una guía en el complejo camino del análisis.
¿Qué vas a conseguir con este bono?
Con el bono de ChatGPT, tu experiencia en el análisis de datos se verá revolucionada:
- Asistencia en tiempo real: Imagina tener un problema con tu código o análisis y poder obtener una respuesta o solución en tiempo real.
- Optimización de código: ChatGPT puede ayudarte a refinar y mejorar tu código, haciendo que sea más eficiente y limpio.
- Perspectivas basadas en IA: A veces, la perspectiva humana puede pasar por alto ciertas conexiones o soluciones. Con la ayuda de ChatGPT, obtendrás una nueva perspectiva respaldada por potentes algoritmos de inteligencia artificial.
- Interacción natural: Olvídate de pasar horas buscando soluciones en foros o documentos técnicos. ChatGPT te permite hacer preguntas como si estuvieras conversando con un colega experto.
En resumen, el bono de ChatGPT es más que una simple adición a "Analiza tus Datos".
Es una puerta a un nuevo nivel de análisis
Uno donde la inteligencia artificial y el toque humano se entrelazan para ofrecerte las mejores soluciones y perspectivas.
A parte del bono del chat que va a revolucionar tu manera de trabajar los datos.
Lo esencial para lograrlo.
La base.
¿Dónde?
Aquí abajo.
En AD.
Analiza tus Datos.
No es un curso.
Ni un máster.
Un sistema claro y práctico de poner en marcha para dominar la habilidad que te acompañará el resto de tu vida:
El análisis de datos
Si.
Se trata de desarrollarte profesionalmente.
De abrir nuevas puertas profesionales.
De liderar proyectos.
De innovar.
De presentar resultados que ayuden a cambiar el mundo.
De crecer como profesional.
De ser parte del cambio.
De no quedarte atrás.
De no estancarte.
Y para ello es necesario descubrir:
Cómo analizar los datos de forma práctica para presentar los resultados de tus proyectos con éxito usando la estadística simple y eficaz.
Eso es.
Se trata de descubrir la estadística práctica comprendiendo su uso sin liarte con fórmulas ni teoría innecesaria.
Se trata de presentar resultados estadísticos con seguridad. Analizar los datos de tus proyectos aplicando la estadística de forma sencilla y aplicada.
Se trata de descubrir las técnicas estadísticas prácticas. Comprender la lógica de cómo aplicarla.
Ponerla en marcha con una metodología robusta para presentar resultados de impacto en tus proyectos.
Se trata de dominar las bases de las técnicas avanzadas de Machine Learning y de forma natural convertirte en científico de datos en tu sector.
Bien.
Déjame contarte si te interesa esto o no:
Antes de nada te comento que esto no es un curso.
No es un máster.
Tampoco.
Es un programa muy práctico. Un sistema. Un herramienta que te acompañará muchos años.
Se llama Analiza tus Datos (AD para los amigos) y las personas que más partido sacan de Analiza tus Datos son:
1.
Ingenieros que a diario trabajan con datos y que por A o por B nunca han tenido claro cómo aplicar la estadística y sacar todo el partido de ellos en su trabajo y terminar siendo profesionales clave en su empresa.
2.
Doctorandos o estudiantes de máster que necesitan presentar los resultados de su tesis con seguridad pero se topan con la estadística y al momento de aplicarla se pierden en su complejidad sin lograr su objetivo.
3.
Investigadores y científicos que quieren aumentar su producción científica, aportar más ideas y ser críticos con otras publicaciones pero siguen con la espinita clavada de la estadística, les suena muy compleja y acaban dependiendo de otros para sacar adelante sus trabajos.
4.
Personas que quieren trabajar de analistas o científicos, de datos, se están formando para ello pero les falta el ingrediente más importante: la base analítica / estadística para convertirse en profesionales del dato y superar el síndrome del impostor.
5.
Personas que han trabajado con datos, tienen una cierta experiencia y quieren dar otro paso más, desarrollarse profesionalmente usando R o Python, aplicando machine learning pero aunque hayan hecho alguna formación no terminan de tener claro cómo llevarlo a la práctica en su caso y dar el salto a la ciencia de datos de una vez.
Si no te sientes identificado en mayor o menor medida con alguno de estos 5 casos esta carta no es para ti.
Si es que si. Quédate unos minutos más que igual te interesa.
De los 5 casos anteriores muchos han pasado por lo que estás pasando tú.
¿Te sientes identificado con esta situación?
¿Das vueltas sin saber muy bien cómo Analizar Datos? Quieres asegurarte de obtener conclusiones firmes para poder presentar tus proyectos/investigaciones y seguir avanzando en tu carrera.
¿Dedicas demasiado tiempo en comprender las técnicas y los conceptos estadísticos? o simplemente ¿no sabes ni cómo empezar?
¿Sientes que pierdes el tiempo en tratar de aprenderlo por ti mismo y no ves la luz? Conforme avanzas tienes nuevas dudas y salen conceptos que no conocías.
Valoras tus proyectos y esta en juego tu reputación.
Te sientes atascado.
Te abruma y te da un profundo respeto todo lo relacionado con la estadística y no quieres presentar resultados engañosos.
No quieres volver a fracasar.
Todo eso te incomoda porque tus jefes esperan de ti que puedas sacar buenas resultados de alto impacto para tu sector.
Te agobia no poder lograrlo. Está en juego tu reputación y la de tu proyecto.
Es normal que te preocupe, eso es una señal de que realmente te importa tu trabajo y solo necesitas un poco de ayuda en todo esto.
A muchos de los profesionales se les hace un mundo aprender a aplicar la estadística y sacar provecho de sus datos.
Como tú, yo he caído en el error de hacer miles de cursos, apuntarme a masters, leer libros, empaparme de MILES de tutoriales de herramientas. Probar cientos de técnicas usar fórmulas extraterrestres y estrategias poco prácticas, que solo me han valido para una cosa: para perder el tiempo.
Sin embargo, he descubierto cómo aplicar la estadística de manera práctica y sin complicaciones.
Y hoy te voy a explicar cómo lograrlo para que puedas presentar proyectos de impacto y avances de forma imparable en tus objetivos usando las técnicas de los científicos de datos aplicadas a tu sector.
En el fondo, necesitas conocer la manera de aplicar la estadística a tus datos.
Y no solo eso.
Dominar un sistema práctico para transformar tus datos en resultados que ayuden a lograr tus objetivos más ambiciosos.
Cuando lo aprendas y comprendas la práctica de la ciencia de datos vas a sentir que:
- Tu capacidad y tu intuición para analizar tus proyectos es alucinante. Consigues entender tus datos y transformarlos en valor.
- Eres Rápido. Enfocado. Posees el mapa mental de las estrategias estadísticas y machine learning para utilizarlas paso a paso.
- Nunca antes fue tan fácil sumergirse con Datos. Notas que tienes talento y puedes seguir mejorando.
- Dedicas poco esfuerzo al análisis y logras conclusiones firmes. Ordenas los resultados y aportas información súper relevante en informes cristalinos o herramientas predictivas poderosas.
Justo en ese momento llegará lo mejor de todo. Sentirás una clara y profunda seguridad y ganas de seguir avanzando en este campo de los datos porque:
Vas a ser parte de los recursos clave en tu trabajo. Te vas a convertir en un profesional imprescindible
Surgirán nuevas ideas.
Nuevos proyectos.
Más posibilidades de trabajo, de colaboraciones.
Serás un profesional mucho más cotizado.
De alto valor.
Por fin, estás adaptado a la era de los datos. Eres más valorado. Está surgiendo el profesional más especial que llevabas dentro.
Te has convertido en un profesional imparable que tiene la habilidad más poderosa hoy: la de analizar datos como un auténtico científico de datos que eleva tu valor profesional exponencialmente.
Y porqué hoy te cuento todo esto.
He analizado datos de casi todos los sectores y de todos los colores. Desde datos en deporte, medicina, ingeniería, biología, economía ... dando servicios a pequeñas, medianas y grandes empresas.
Me he dado cuenta aunque sean pocos o muchos datos el proceso de trabajo del dato en sí siempre es el mismo. Es sistemático y solo requiere de práctica. De aprender una habilidad que todo el mundo puede aprender: analizar datos.
Esta habilidad tiene unas bases que no van a caducar nunca y se llama estadística. Si descubres su sencillez y su aplicación de forma natural llegarás a aplicar técnicas de machine learning con una base sólida y un ojo crítico que te sorprenderás de ti mismo.
Mi misión hoy es transmitirte esta habilidad de analizar datos para que puedas lograr tus objetivos y que aportes al mundo el valor que solo tú conoces transformando tus datos.
Se me olvidaba de presentarme, soy Jordi Ollé y estudié ingeniería industrial y al terminar me apunté a un máster en ingeniería biomédica. Decidí presentar la tesis final sobre análisis de datos biomédicos en una base de datos de pacientes.
Aunque el proyecto era muy ilusionante estaba totalmente perdido. No sabía interpretar los gráficos ni usarlos para sacar valor de los datos, y mucho menos, modelizar mis datos con modelos o algoritmos. Aunque estudié una carrera de números no tenía ni idea de cómo hacerlo. Me parecía todo muy complejo.
Tuve la suerte de encontrar a mi primer mentor, empecé a ver todas las técnicas como herramientas aplicables y no solo en ese proyecto sino en muchos otros de otras temáticas y sectores. Las utilicé en proyectos I+D del sector eólico, en el sector médico, deportivo…. Lo mejor es que existe un sistema, unos pasos, que se repiten en cualquier proyecto y se necesitan para trabajar los datos. Hoy quiero que tú también los utilices para avanzar en tus proyectos y tu carrera profesional.
Todo el sistema y mi experiencia es el que trato de transmitir a mis alumnos y clientes para que ellos lo puedan usar en sus proyectos.
Me has visto en:
Ahora que ya me conoces, la mejor forma que tengo de ayudarte es enseñarte mi sistema, de transmitirte la habilidad de analizar datos de forma muy práctica, sencilla y directa:
analiza tus datos
presenta resultados de impacto
transforma tu profesión
e impacta gracias a los datos
Analiza tu Datos es una formación aplicada y práctica ideada especialmente para que te adaptes a la era de los datos y puedas presentar resultados de impacto en tu sector profesional actuando como Científico de Datos.
Analiza tu Datos es un programa con tres etapas sencillas que te van a permitir:
Ahorrar mucho tiempo en prueba error y utilizar la Estadística práctica con técnicas sencillas y fáciles de implementar.
Ser un investigador diferente. Más valorado. Multiplicarás tu capacidad Analítica.
Analizar los datos de tus proyectos de Investigación y profesional con foco y garantías.
Ser el referente de tus colegas con capacidad para contrastar los resultados en un plis-plas.
Aprender cómo implementar las técnicas con Python, R, SPSS y Excel para aplicar estadística en tus estudios y proyectos profesionales.
Confiar en tus resultados estadísticos que dan respuesta a tus preguntas como profesional.
Saber qué técnica, cuando y porqué utilizarla. Una receta paso a paso.
Utilizar un mapa mental de las técnicas estadísticas más importantes para analizar la hipótesis de tu investigación.
El programa de Ciencia de Datos que te dará todas las herramientas sencillas y prácticas con ejemplos y casos reales.
El programa consta de 8 bloques con material accionable dónde vas a transformarte en un científico de datos capaz de utilizar estadística en sus proyectos I+D y analizar los datos con brillantez.
Las etapas formativas del programa son las siguientes:
ETAPA 1
Bases Estadísticas y de herramientas
Dominar los conceptos estadísticos que se usan una y otra vez. Desde la descriptiva a la inferencia, diferenciando la estadística clásica del machine learning y deep learning. Empezarás a programar con R o Python.
ETAPA 2
Análisis Científicos
Comprender el sistema que aplicarás: objetivo, descripción, análisis y conclusión, son los pasos necesarios para generar conocimiento de tus datos y darte la seguridad de tener todas las bases para dar respuestas estadísticas a tus datos mediante test y modelos estadísticos.
ETAPA 3
Machine Learning y reporting
para convertir tus análisis en «solucionadores» de problemas reales que de forma natural te impulsarán tus proyectos y tu carrera profesional a otro nivel. Al finalizar ya conocerás toda lo necesario para actuar como científico de datos.
Las 3 etapas formativas las vamos a concretar con un sistema formativo paso a paso para que logres tus objetivos en el menor tiempo posible.
Está pensado para que logres comprender la estadística y dominar el sistema para analizar tus datos
en 120 días si cada día inviertes 1 hora de tu tiempo. Tu dedicación es necesaria para lograr tus objetivos.
A continuación te muestro los 8 módulos para implementar el sistema Analiza tus Datos paso a paso:
ETAPA 1 - BASES ESTADÍSTICAS Y DE HERRAMIENTAS
Funcionamiento del programa y trucos de productividad
Los 3 ingredientes de un científico de datos y el proceso de análisis de datos de cualquier proyecto
El árbol de la estadística aplicada
El mapa de claridad total con ejemplos reales
Las herramientas del científico de datos
El checklist de los conocimientos del científico de datos
El objetivo es que comprendes las posibilidades de la ciencia de datos con un lenguaje muy práctico sin entrar en los detalles.
1.1. Conoce las tablas de datos y las variables
- 1.1.1. El papel de la estadística y el esquema general de un proyecto con datos
- 1.1.2. Qué es una tabla de datos y su estructura
- 1.1.3. Los tipos de variables
- 1.1.4. Ejemplos de tablas de datos
1.2. Descubre la Estadística Descriptiva
- 1.2.1. Tablas de frecuencias en variables cuantitativas
- 1.2.2. Las características de una distribución
- 1.2.3. Las tablas de contingencia
- 1.2.4. La correlación
1.3. Descubre la Estadística Inferencial
- 1.3.1. La distribución de densidad de probabilidad y la distribución normal
- 1.3.2. Los tipos de distribución de probabilidad y la generación de muestras aleatoria
- 1.3.3. Los intervalos de confianza y su utilidad
1.4. Domina los conceptos del análisis
- 1.4.1. Qué es una hipótesis y cómo contestarla
- 1.4.2. Ejemplos de contraste de hipótesis y una plantilla de aplicación
- 1.4.3. La esencia de los modelos estadísticos
- 1.4.4. Tres ejemplos de modelos estadísticos en la práctica
Vas a ver las bases esenciales a nivel estadístico (variables, técnicas descriptivas e inferenciales) que te van a permitir comprender las técnicas gráficas, modelos y algoritmos para convertir tus ideas y tus proyectos en resultados, herramientas prácticas e implementables.
Sin necesidades de leer miles de libros ni entrar en la complejidad matemática que te asusta.
Irás asentando las bases de forma práctica y focalizada que te acercará al uso de algoritmos predictivos para generar conocimiento de todo tus datos y experiencia.
- 2.1. El mercado de herramientas a tus pies
- 2.2. Elige tu mejor opción: R o Python o SPSS
- 2.3. Empieza con tu software
Comprenderás la potencia de los softwares de ciencia de datos y cómo empezar con uno de las más potentes y gratuitos: R o Python.
Este software te ayudará a aprovechar el 100% del potencial de tus datos y presentar grandes avances a través de tus datos.
R es una herramienta que requiere trabajo y dedicación por ello el material que vas a recibir está diseñado con el objetivo de que lo pongas en marcha en 1 día y puedas empezar a trabajar tu primer ejemplo de forma rápida.
A parte de R o Python también podrás utilizar SPSS como software estadística de implementación rápida para ir mucho más rápido si así lo deseas.
ETAPA 2 - ANÁLISIS CIENTÍFICOS
3.1. Lee y transforma tu tabla de datos
- 3.1.1. Los tipos de formatos de datos más comunes y cómo leerlos
- 3.1.2. Cómo definir las variables cualitativas correctamente
- 3.1.3. Las transformaciones más típicas en la práctica
3.2. Define tu plan de acción de Análisis de Datos en 7 días
- 3.2.1. Define el contexto y problemática de tu proyecto
- 3.2.2. Define los objetivos de tu proyecto
- 3.2.3. Interpreta tus variables y enlázalas con tus objetivos
- 3.2.4. Elige uno de los 6 problemas tipo
- 3.2.5. Esboza el análisis de datos
- 3.2.6. Detalla la metodología de análisis de datos
Es el primer paso del sistema Analiza tus Datos. Antes de aplicar técnicas, sacar resultados y aplicar algoritmos lo primero es coger un papel y un boli y diseñar tu proyecto.
En este módulo te enseñaré cómo diseño los proyectos paso a paso para que logres ver la luz con cualquier tipo de datos.
Te convertirás en tu propio científico de datos y diseñarás el plan de acción ideal para convertir tus ideas y datos en conocimiento.
Este módulo te ayudará a evitar el error más común al convertir tus datos en conocimiento y te ahorrará muchas horas de trabajo.
4.1 Importar datos - fuentes de datos
4.2 Limpia tus Datos - EDA inicial (missing values, duplicate&Low variation data, incorrect&irrelevant data, outliers,tipos escalados)
4.3 Tips transformar variables (de numérica a ordinal, categórica a ordinal, escalar variables, dumizar (one hot encoding), tipos fechas)
4.4 Valida tus datos - EDA inicial
Antes de analizar los datos es clave preparar y dejar a punto los datos para poder después aplicar las técnicas de descripción, de inferencia y de machine learning.
Es un paso clave en un proyecto de ciencia de datos y normalmente es el 70-80% del tiempo de trabajo.
5.1. Describe tus Variables Cuantitativas
- 4.1.1. Cálculo de estadísticos resumen
- 4.1.2. Histogramas e histogramas de densidad
- 4.1.3. Boxpplot y stripcharts. Violin plot
- 4.1.4. QQplot
5.2. Describe tus Variables Cualitativas
- 4.2.1. Tablas de frecuencias de 1 factor y 2 factores
- 4.2.2. Diagramas de barras de 1 y 2 factores. Diagramas de sectores
5.3. Describe la correlación entre variables
- Diagramas de dispersión de dos variables
- Diagramas de dispersión de dos variables y un factor
- Matrixplot
- Matrixplot con gráficos de distribución
- Matrixplot de un factor
- Bubble plot
5.4. Describe la comparación de medidas
- Histogramas e histogramas de densidad para un factor
- Boxplot para un factor y dos factores
- Diagramas de medias o de error para un factor y dos factores
5.5. El mapa completo. Lista de gráficos estadísticos
El segundo paso del sistema Analiza tus Datos.
En muchos proyectos con una buena descripción puedes dar vida a tus datos en muy poco tiempo. En este módulo vas a comprender las técnicas descriptivas y cómo llevarlas a la práctica para ofrecer gráficos reveladores que hablen por si solos.
Encontrar y descubrir resultados palpables de tus proyectos. De tus datos. Con ello conseguirás aportar conocimiento en muy poco tiempo y de manera muy gráfica.
Es un método sencillo que huye de la complejidad y se aferra a divertirte pintando datos. Dibujando para ofrecer resultados poderosos en una sola tarde.
Las técnicas que se explicará en este módulo son:
– Resumen estadísticos (estadísticos de centralidad, dispersión, posición y asimetría)
– Tablas de frecuencia, Boxplot, histograma, histograma de densidad, qqplot, diagramas de barras, de sectores, boxplot por grupos, diagramas de error, bubleplot, correlación, covarianza, correlograma, matrixplot, matrixplot mixto, series temporales y mapas. Entre otras…
6.1. The Basics
6.2. Comprueba las restricciones
- 5.2.1. Comprobar la normalidad
- 5.2.2. Igualdad de varianzas
6.3. Comparación de medidas por grupos
- Comparación de la media de un grupo
- Comparación de medias en grupos independientes
- Comparación de medias en grupos dependientes o de medidas repetidas
6.4. Relaciona medidas – correlación
- Correlación para variables cuantitativas continuas
- Correlación para variables cuantitativas discretas
- Correlación para variables ordinales
6.5. Compara proporciones
- Comparación de una proporción
- Comparación de proporciones para grupos independientes
- Comparación de proporciones para grupos dependientes o de medidas repetidas
6.6. Relaciona proporciones
- Test de chi cuadrado
- Análisis de la contribución y asociación entre grupos
6.7. Modelos Estadísticos
- 5.7.1. Introducción a los modelos estadísticos y el mapa de los modelos más usados
- 5.7.2. Regresiones lineales
- 5.7.3. La esencia de los modelos lineales generalizados GLM
- 5.7.4. Modelos Gaussianos y Gamma – para variables continuas
- 5.7.5. Modelos de Poisson y Binominal Negativa – para variables discretas
- 5.7.6. Modelos Logísticos y Ordinales – para variables cualitativas
- 5.7.7. Modelos de efectos mixtos
- 5.7.8. La guía Definitiva para seleccionar una prueba o modelo estadístico
- 5.8. Ejemplo Completo de Análisis de Datos de un caso real
En tercer paso del sistema Analiza tus Datos es analizar. Es decir, demostrar lo que has visto con los gráficos con la ayuda de test estadísticos y modelos estadísticos.
Con ello vas a contestar tus hipótesis y preguntas con números aportando conocimiento con tus resultados.
Y además, aplicarás modelos predictivos que te ayudarán a interpretar las variables y factores más importantes y cómo interpretar el problema real.
Es un paso fundamental para empezar a construir algoritmos predictivos que te llevarán tus proyectos a otro nivel.
Y repito, lo verás de forma práctica, al grano sin meterte en la gran complejidad matemática sino en la interpretación y el uso práctico.
En dos semanas estarás aplicando tus primeros modelos predictivos para hacer realidad las ideas y proyectos que llevan tiempo abandonados o no acaban de arrancar.
Las técnicas que se explicarán en este módulo son:
-T-test, Intervalos de confianza, Chi Cuadrado, ANOVA de un factor y dos factores, ANOVA de medidas repetidas, Chi Cuadrado bondad de ajuste, test de McNemar, test exacto de Fisher, Chi cuadrado de Pearson, comparación de mediciones, análisis factorial, análisis de supervivencia (pruebas de comparación de medias paramétricas y NO paramétricas)
-Análisis de correlación, coeficientes de Pearson, Spearman y Kendall (bivariante, multivariante)
-Regresión Lineal simple y múltiple, Modelos logísticos, curvas ROC, modelos de Poisson, Modelos lineales generalizados y mixtos
ETAPA 3 - MACHINE LEARNING
7.1. Conviértete en Científico de Datos
PATH R y PATH PYTHON:
7.2. R y Python como herramienta para Científicos de Datos
7.2.1. R y Python desde cero
7.2.2. Carga de Paquetes automática
7.2.3. Hacks de programación
7.2.4. Lectura de datos
7.2.5. Limpia tus datos
7.2.6. Explorando datos
7.2.7. Selección de características / feature selection
7.2.8. Transformando la tabla de datos
7.3.1. Las bases de Machine Learning
7.3.2. Las 5 situaciones prácticas
7.3.4. El mapa completo de técnicas de Machine Learning
7.4. Los principales algoritmos con ejemplos de Machine Learning
7.4.1. Algoritmos de clustering
7.4.2. Algoritmos de reducción dimensional
7.4.3. Algoritmos de reglas de asociación
7.4.4. Algoritmos de clasificación
7.4.5. Algoritmos de regresión
7.5. ¡GO! Proyectos de ciencia de datos. ¡Casos reales!
7.5.1. Los pasos de un proyecto de clustering
7.5.2. Los pasos de un proyecto de reducción dimensional
7.5.3. Los pasos de un proyecto de clasificación binaria
7.5.4. Los pasos de un proyecto de clasificación multiclase
7.5.5. Los pasos de un proyecto de regresión
7.6. Introducción al deep learning
7.6.1 Machine learning vs deep learning
7.6.2 Redes neuronales convolucionales
7.6.3. Ejemplos de deep learning paso a paso
7.7. Cómo seguir creciendo como Científico de Datos
Se trata de llevar tus proyectos, tu conocimiento, tu experiencia y datos al siguiente nivel.
Ayudarte de algoritmos de machine learning para encontrar patrones de tus datos y diseñar herramientas predictivas muy potentes que solucionen problemas reales.
Aquí es cuando la aplicabilidad de los datos se multiplica porque te ayudará a responder a preguntas con la experiencia pasada gracias al machine learning.
Con las recetas que te voy a dar vas a poder diseñar de forma muy rápida estos algoritmos sin perderte en detalles innecesarios.
Este módulo será un antes y un después de tu profesión e impulsará tu carrera sin darte cuenta.
En este bloque vas a ver las siguientes técnicas:
Clustering ( k-means, hiercarchical clustering, gaussian mixture models)
Reducción dimensional (PCA, multidimensional scaling, PC regression) discriminant analysis)
k-nearest Neighbour
Regression
Clasification and Regression trees
Bayesian techniques
Neural networks
entre otras muchas más …
- 8.1. La Plantilla de presentación de Éxito
- 8.2. Fast Reporting con RMarkdown o Jupyter
- 8.3. Creando aplicaciones Web con RShiny o Dash
- 8.4. Cómo crear tu portfolio de proyectos de datos e impulsar tu carrera
Se trata de comprender cómo presentar tus resultados para que tu proyecto, tu idea de innovación tenga vida de verdad.
Se trata de compartir tu conocimiento y tus resultados. Reportar todo lo que has encontrado al aplicar el sistema del programa.
Es el mensaje final de todo lo que has logrado con tus proyectos que te abrirá las puertas a nuevas colaboraciones divulgando tus resultados de forma efectiva ?
DOS COSAS IMPORTANTES:
Después de más de 550 alumnos dentro de Analiza tus Datos hay dos cosas que mis alumnos les ayuda una barbaridad y es el diferencial de otros cursos o masters.
1.
SUPERAR LA CURVA DEL USO DE R Y PYTHON E IMPLEMENTAR RÁPIDO CON PLANTILLAS LLAVE EN MANO
Para que el aprendizaje sea efectivo. práctico y mucho más rápido te he diseñado contenidos especialmente ideado en dos aspectos clave del programa:
Aprender a programar en Ciencia de Datos en R y Python
Vídeos paso a paso para aprender a programar usando o R o usando Python según tu elección. Sabemos que es un momento crucial en el aprendizaje y por ello reforzamos esta parte con dos cursos paso a paso, clic a clic, sentencia a sentencia de código.
+250 Códigos en R y Python con vídeos explicativos
Vídeos explicando más de 250 códigos que podrás utilizar en tus proyectos para poder implementar mucho más rápido el sistema que vas a descubrir a lo largo de la etapa 2 y 3.
2.
ACCESO A MI. ACCESO A CONSULTORÍA ESTADÍSTICA Y DE DATOS.
El valor real del programa es el soporte. Tienes acceso a mi. Te voy a contestar las dudas personalmente en directo cada 15 días.
Es una consultoría durante 4 MESES.
Si el programa tuviera solo estas sesiones de consultoría grupal justificaría con creces el precio de la matrícula.
Acceso a las sesiones LIVE QA Consultoría Estadística y de datos
Sesiones para preguntar dudas y para ampliar ejemplos explicados paso a paso.
Las sesiones son bimensuales y se puede asistir solo si tienes el soporte activo.
Las sesiones se graban y se pueden repasar siempre que tengas el soporte actico.
Certificado finalización en cada etapa formativa
Entregando los ejercicios de las etapas 1, 2 y 3 tendrás un certificado por etapa.
Podrás justificar tu aprendizaje delante tu empresa o institución o doctorado.
Grupo de Telegram comunidad alumnos
Grupo para fomentar el networking y ayudar en el desarrollo profesional y estratégico.
Avisos de las novedades y sesiones del programa.
Contestar dudas no técnicas y de desarrollo profesional
Acceso foro soporte feedback ejercicios
Mirar si hay errores conceptuales en las hojas de trabajo.
No te vamos a corregir el resultado exacto sino que vamos a dar feedback estratégico.
Revisar si estás aprendiendo los conceptos y la metodología.
Estas son las condiciones de este mes:
ANALIZA TUS DATOS
soporte 6 meses
+
BONO 1: Cómo programar con Chat GPT para analizar datos
+
BONO 2: Ejemplos de cómo analizar datos con Chat GPT
Acceso contenidos Analiza tus Datos de por vida:
- Acceso a Analiza tus Datos (incluye 8 módulos en tres etapas)
- Hojas de trabajo, mapas mentales y resúmenes para acelerar la implementación
- Aprende a programar con R en ciencia de datos
- Aprende a programar con Python en ciencia de datos
- Códigos llave en mano en R y Python. +250 códigos con vídeos explicativos
- BONO 1: Cómo programar con Chat GPT para analizar datos
- BONO 2: Ejemplos de cómo analizar datos con Chat GPT
Coaching / mentoring soporte DURANTE 6 MESES:
- Soporte tutor en el foro y revisión de ejercicios durante 6 meses.
- Acceso 6 meses al histórico de las sesiones de soporte realizadas y ejemplos extra. 12 sesiones. 12 horas.
- Acceso durante 6 meses a las sesiones quincenales Live al mes de soporte sin caducidad.
397 € + Impuestos
Solo queremos alumnos que están plenamente convencidos del programa. Por ello te proponemos una garantía de devolución de importe de 15 días.
Garantía de devolución del importe durante 15 días
SI NO ESTÁS SATISFECHO, TE DEVUELVO EL 100% DE TU DINERO
Durante los primeros 15 días a partir del inicio del programa podrás cambiar de opinión y decidir si el Analiza tus Datos es para ti o no.
Seguro que te encanta y que te quieres quedar pero si -por el motivo que sea- crees que el curso no es para ti, puedes solicitar tu devolución.
No tienes nada que perder y sí mucho que ganar.
Preguntas frecuentes
A continuación puedes ver las preguntas frecuentes sobre el training respondidas:
Empezarás justo cuando te matricules al programa.
Los primeros módulos estarán abiertos para que empieces el camino de Analiza tus Datos des del momento que te matricules. Si en agosto tienes tiempo podrás avanzar si así lo deseas.
Eres libre de empezar el día que te matriculas.
El soporte empezará a contabilizar una semana después de tu matrícula, y el mes de Agosto no contará como mes de soporte.
Así eliges la opción VIP no te tendrás que preocupar por el acceso al soporte.
En este caso te recomiendo la matrícula VIP que incluye un año de soporte. Escríbeme a jordi @ conceptosclaros.com para enviarte la información de cómo apuntarte y si hay plazas.
Puedes abonar la cantidad por PayPal o por tarjeta bancaria.
También es posible el pago por transferencia en un solo pago si lo deseas. Me tendrás que enviar un correo a jordi@conceptosclaros.com para decirte cómo proceder.
Si la formación es financiado por la empresa escríbeme a jordi@conceptosclaros.com para ver cómo podemos proceder si no te dejan pagar por tarjeta.
Si has elegido la opción VIP no tendrás problemas porque el soporte es de 1 año y puedes acceder cuando quieras ya que el contenido es de por vida.
Si has elegido la opción BASIC ten en cuenta que el soporte son 4 meses, en ese caso, hay que pensar este aspecto.
Si dentro 1 a 2 meses ya tienes disponibilidad me parece bien el BASIC aunque te resten 2 meses de soporte como máximo. Lo digo porque verás el potencial del programa y verás que la mejor opción es ampliar el soporte.
El camino del aprendizaje de los datos es un camino largo y la mejor opción es la opción de tener el soporte ilimitado y la opción de poder aprender temas como bases de datos, deep learning, series temporales etc...
El programa está pensado para implementarlo en 120 días.
Y 60 días para trabajar la parte de desarrollo profesional y módulos de especialización de ciencia de datos.
Proponemos mínimo 1 hora al día durante 4 meses los días laborables. Es decir, 5 horas a las semana y es muy probable que lo termines en 4 meses.
Si partes de completamente cero entonces te propongo, 10 horas a la semana para terminar el programa.
Las horas de dedicación aproximada por cada etapa son:
- Horas etapa 1: 25 horas
- Horas etapa 2: 70 horas
- Horas etapa 3: 120 horas
La respuesta es si. En cada una de las etapas tienes un certificado con las horas dedicadas.
Sólo necesito comprobar que has hecho los ejercicios. Me los tendrás que enviar una vez finalices cada etapa :)
Principalmente R y Python.
Recomendamos el uso de R y Python aunque durante el programa se toca Excel en el bloque inicial.
Además tienes la posibilidad de trabajar con SPSS para ayudarte a implementar más rápido en caso que no necesites un software de ciencia de datos de programación. Pero en este caso, aseguramos sólo tutoriales hasta la finalización de la etapa2.
Analiza tus Datos es un curso de Estadística con SPSS hasta la etapa 2.
La etapa 3 vas a utilizar técnicas de machine learning que lo más lógico es utilizar R y Python pero hay la posibilidad de hacerlo en SPSS pero actualmente no incluimos los tutoriales en SPSS en la etapa 3.
En el mundo científico e investigador el uso de técnicas de machine learning y de R y Python es cada vez mejor valorado por el sector I+D.
Puedes ver los detalles en el temario del programa y el vídeo explicativo.
Excelente pregunta.
Y fácil respuesta. NO.
Mira los testimonios de alumnos y lo podrás comprobar.
La gracia del primer módulo es ponerte en el nivel estadístico adecuado para dar forma a los análisis y las herramientas predictivas que vas a construir en los módulos posteriores.
Es fundamental trabajar esas bases estadísticas antes de empezar la aventura.
Así que si no tienes experiencia previa será perfecto para ti este primer módulo de raíces estadísticas.
Y en caso de que tengas algo de experiencia te servirá para ordenar el conocimiento y estar preparado para la etapa 2.
A nivel técnico, Analiza tus Datos te ayudará a ver el abanico más práctico de la Ciencia de Datos:
- Técnicas de limpieza de datos
- Técnicas de descripción y exploración de datos
- Test estadísticos comparativos, relacionales y causales
- Modelos estadísticos (modelos causales)
- Exploración y modelización de series temporales
- Técnicas no supervisadas de machine learning:
- clustering / segmentación
- reducción dimensional
- reglas de asociación
- Técnicas supervisadas de machine learning:
- regresión
- clasificación
Tienes más detalle en la parte del contenido del curso. Podrás ver todos los apartados y el orden que vas a seguir durante el programa.
A partir del módulo II encontrarás ejemplos de proyectos que iremos implementando las técnicas que te he listado anteriormente.
El objetivo es que entiendas la aplicación en proyectos reales.
Sin necesidad de entrar en miles de detalles que pueden existir. Lo importante es entender la parte práctica y el enfoque a nivel de resolución de problemas.
Si quieres ver el temario más concreto lo tienes explicado más arriba.
El paso a paso.
Materiales accionables y muy prácticos para dominar la habilidad de analizar los datos.
Un conjunto de herramientas y métodos para convertir tus datos en resultados de impacto. Un material de consulta y un método claro.
En este caso puedes hacer varias cosas:
1. Buscar financiación en tu empresa, área o institución. Hay partidas de formación en las empresas para los empleados y puede de interés formarte en ciencia de datos. Habla con tus jefes y convénceles de que te paguen el curso.
2. Tienes la opción BASIC que es más económica y además la posibilidad de pagar en tres cuotas muy cómodas.
¡Sí!
Durante los primeros 15 días a partir del inicio del programa podrás cambiar de opinión y decidir si el Analiza tus Datos es para ti o no.
Seguro que te encanta y que te quieres quedar pero si -por el motivo que sea- crees que el curso no es para ti, puedes solicitar tu devolución.
No tienes nada que perder y sí mucho que ganar.
No es del todo cierto.
La ciencia de datos es un lenguaje universal y transversal que se utiliza tanto en investigación como en otras muchas áreas.
Un buen científico de datos tiene que tener si o si las bases estadísticas prácticas asentadas por ese motivo el programa se centra en comprender un método de análisis de datos, comprender las técnicas estadísticas, y finalmente, dar el salto al uso de técnicas de machine learning.
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Testimonios de alumnos.
Ya somos más de 500 en la academia Analiza tus Datos
Miguel Ángel García - Periodista deportivo
"El curso me ha ayudado a especializarme profesionalmente a sacar valor al dato deportivo. Sobre todo me ha ayudado a comprender una metodología práctica para sacar valor al dato y acercarme a mi objetivo: convertirme en científico de datos deportivos."
Germán Salazar - Data Scientist y consultor en BI
"Estaba realizando un máster en Big Data y necesitaba conocimientos técnicos de estadística. Analiza tus Datos es como tener un profesor especializado en el sector para ayudarte a avanzar. Me ha ayudado a llevar a cabo proyectos en mi actual trabajo y puedo decir que es la única formación que sigo consultando"
Adrián Álvarez - PhD student
"Al empezar tenía muchas dudas de cómo hacer estadística o cómo plantear modelos y después de llevar un tiempo en el programa me está ayudando a asentar temas básicos. Si te unas a Analiza tus Datos vas a descubrir la ciencia de datos que es un nuevo mundo"
Beatriz Sánchez - Evaluadora de políticas públicas
"Día a día uso estadística y me está dando mucha seguridad a la hora de interpretar y presentar resultados. La autonomía que me da el programa de ver los contenidos a mi ritmo y online pudiendo repasar los contenidos cuando quiera hace del curso una herramienta indispensable."
Gabriele Zunino - Psicólogo y gestor de RRHH / gestor de proyectos
"Me encanta la capacidad que tiene Jordi para poder convertir conceptos muy complejos en algo muy asequible de entender y aplicar.
Me ha ayudado a incluir la estadística y el análisis de datos en mi profesión y mi día a día."
Zaloa Sánchez - Ingeniero Naval - profesora universidad
"Antes de llegar a Analiza tus Datos andaba
muy perdida sobre qué análisis estadístico aplicar, y sobre todo, como analizar los resultados. ¡Ahora lo tengo claro!"
Ahora tengo muy claro qué análisis se aplica en cada caso particular, y cómo ser capaz de expresar los resultados de una forma correcta. El programa Analiza tus Datos es una gran inversión, se avanza con facilidad y además con las hojas de trabajo es como mejor se aprende, trabajando! Yo personalmente estoy muy satisfecha con los contenidos, el apoyo de Jordi pero sobre todo con los conocimientos adquiridos! Si te lo estás pensando, es porque debes entrar en el programa!
Francisco Varo - Preparador físico y profesor de Educación Física
"La facilidad de contenidos y lo fácil que es avanzar 0 a 100 en muy poco tiempo. Ahora estoy muy preparado para avanzar en mi tesis doctoral que me va abrir muchos puertas profesionales"
"
Rubén Méndez- Consultor ERP
"La manera sencilla y práctica de explicar me está ayudando a comprender la ciencia de datos teniendo en cuenta que parto de cero"
Reiche Torao - Ingeniero Industrial - Trabaja en una Multinacional de Energía
A la hora de hacer uso de herramientas estadísticas para mi día a día la cosa no iba todo lo bien que debería. Es por ello que me puse a buscar lo que había tanto de manera presencial como online y fui a parar a la web de Jordi que me enganchó desde el minuto 1, ya que en todos los contenidos siempre iba directamente al grano
Miriam Herrero - Bióloga
"Tenía un lío tremendo de Estadística y el uso con R y gracias a su contenido ordenado he podido avanzar en publicaciones y el proyecto final de máster. "
Feedback Grupal - Alumnos de Analiza tus Datos y Científico Libre
Vídeo extraído de la sesión de cierre del programa Científico Libre dónde muchos de ellos también han sido alumnos de Analiza tus Datos.
Norberto Vera - Analista de Datos en Salud.
"Con este curso he podido mejorar mi comprensión y capacidad de análisis con el uso adecuado de la estadística y R+RStudio, trabajo habitualmente con datos en salud y este curso me ha permitido entender de forma fácil conceptos, que para mí eran complejos, permitiendo abordar con más profundidad mis análisis.”
Richard Cáceres - Físico y meteorólogo
"Me ha gustado mucho el curso, he aprendido cosas valiosas. Definitivamente me has ayudado mucho. Cada cosa que he aprendido me ha servido para aplicarla a otro campo. En Analiza tus Datos he podido utilizar bastantes de esas herramientas en mi investigación, gracias por las plantillas para leer datos en excel, la forma rápida de instalar y usar paquetes etc... He avanzado mucho en mi proyecto"
José Casanova - Biólogo y profesor/investigador
"El curso me ha ayudado a perder el miedo a la estadística. A no ponerme nervioso ante los números y tener clara un método y paso a paso para aplicarla en mis estudios e investigaciones."
José de Jesús - Investigación en educación en adolescentes
"Ahora sé la lógica que hay detrás de la estadística y de los números de mis investigaciones. He dado el salto cualitativo que necesitaba para poder terminar mis estudios y darme cuenta de nuevas maneras de plantear nuestras preguntas de investigación"
Jesús Porro - Experto en Trading
Os presento a Jesús Porro, alumno de Analiza tus Datos.
Dónde está descubriendo y entendiendo muchos conceptos estadísticos que se aplican en sus cálculos para inversiones el bolsa.
Con el primer bloque ya está viendo claros muchas de las herramientas y nomenclatura en bolsa des del punto de vista estadístico. ¡Esto es fundamental!
María Videgain - Investigadora Ingeniera Agrónoma
Os presento a María Videgain.
Alumna de Analiza tus Datos y doctorando. Es ingeniera agrónoma y está realizando la tesis doctoral en la universidad de Zaragoza.
En este vídeo nos muestra un estudio muy interesante donde aplica técnicas estadísticas multivariantes y hoy vamos a realizar un tutorial para que entiendas el paso a paso de cómo lo está realizando María con SPSS.
MARÍA JESÚS SAMANIEGO
Estudiante de Doctorado - Enfermera
Mi nombre es María Jesús, soy enfermera. Y tanto en la carrera como en distintos postgrados universitarios he tenido estadística."
Sin embargo, hasta que no conté con el asesoramiento de Jordi no comencé a comprenderla. Y eso que tuve mis dudas al principio, por si iba a malgastar el dinero. Pero ha sido como una espiral, poco a poco vas aprendiendo de una manera práctica y directa. Por eso Jordi y sus conceptos claros forman parte de los agradecimientos de mi tesis doctoral
MANUEL CAÑO
Business Inteligence
"Antes conocía la estadística y he realizado algún curso de inteligencia de negocio pero con el blog y sobre todo el curso de Jordi, estoy perdiendo el miedo a la práctica de la analítica avanzada.
De momento tener un método para atacar los objetivos analíticos y estoy empezando a entender esto del foco, que antes tenía muy "desenfocado"
Ni lo dudes un minuto. Estés donde estés. Hagas lo que hagas. Necesitas referencias y contexto. Y eso en nuestros días es analítica y la mejor forma de conseguirlo es ....: "el curso completo de Analiza tus Datos
Estas son las condiciones de este mes:
ANALIZA TUS DATOS
soporte 6 meses
+
BONO 1: Curso Cómo programar con Chat GPT para analizar datos
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BONO 2: Training Acelerador Científico de Datos
(4 vídeos)
Acceso contenidos Analiza tus Datos de por vida:
- Acceso a Analiza tus Datos (incluye 8 módulos en tres etapas)
- Hojas de trabajo, mapas mentales y resúmenes para acelerar la implementación
- Aprende a programar con R en ciencia de datos
- Aprende a programar con Python en ciencia de datos
- Códigos llave en mano en R y Python. +250 códigos con vídeos explicativos
- BONO 1: Cómo programar con Chat GPT para analizar datos
- BONO 2: Ejemplos de cómo analizar datos con Chat GPT
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