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Álvaro Ramos
Spain
เข้าร่วมเมื่อ 9 ก.ย. 2023
Hablo sobre Ciencia de Datos y contenido Tech.
Cómo el Sesgo en los Datos Arruina Tus Modelos
El sesgo en los datos es uno de los mayores desafíos en ciencia de datos y puede afectar drásticamente la precisión de tus modelos. En este video, exploramos la paradoja del sesgo en los datos y cómo este puede infiltrarse en cada etapa del análisis, desde la recolección de datos hasta la interpretación de resultados.
Descubrirás por qué incluso los conjuntos de datos más grandes pueden estar sesgados, cómo identificarlo, y las técnicas más efectivas para corregir el sesgo, asegurando que tus modelos sean lo más objetivos y precisos posible.
✅ Qué aprenderás:
- Qué es el sesgo en los datos y cómo afecta a la ciencia de datos.
- Casos reales donde el sesgo ha impactado negativamente los resultados.
- Estrategias para mitigar y corregir el sesgo en tus análisis.
🔍 Si trabajas en Data Science o Machine Learning, este video es crucial para entender por qué tus modelos pueden no ser tan precisos como crees.
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Capítulos:
00:00 Decisiones Sesgadas
00:42 ¿Son los Algoritmos Objetivos?
01:39 El sesgo Algorítmico
02:38 Ejemplos Reales
03:39 ¿Por qué ocurre el Sesgo en los Datos?
04:37 ¿Podemos eliminar el Sesgo en los datos?
05:19 Técnicas para Corregir Sesgo en los Datos
09:08 No todo es matemática
Descubrirás por qué incluso los conjuntos de datos más grandes pueden estar sesgados, cómo identificarlo, y las técnicas más efectivas para corregir el sesgo, asegurando que tus modelos sean lo más objetivos y precisos posible.
✅ Qué aprenderás:
- Qué es el sesgo en los datos y cómo afecta a la ciencia de datos.
- Casos reales donde el sesgo ha impactado negativamente los resultados.
- Estrategias para mitigar y corregir el sesgo en tus análisis.
🔍 Si trabajas en Data Science o Machine Learning, este video es crucial para entender por qué tus modelos pueden no ser tan precisos como crees.
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Esta buenísimo 👌🏻 Muchas gracias 😊 Saludos desde Bogotá 🇨🇴
Muy inspirador, Animo!!!
Me gustó tu video. Sin embargo, y paradójucamente, me parecieron muy sesgados tus ejemplos. Casi todos referidos a temas de género y étnia.
@@pabloruizlopez291 cierto, es el ejemplo más entendible y el más accesible para el espectador, pero debí haber utilizado otros.
4ª: Utilidad para la sociedad
Excelentes recursos. Agradecido por compartirlos. Saludos desde Venezuela
Llevas poco tiempo, pero auguro que llegarás lejos. No pierdas la calidad del contenido.
@@ValerosHarmony-nm1wq muchas gracias por el cumplido. Eso nunca, siempre iremos a más 💪
Programador para jogos nopor: 🤑🤑🤑 Blender y animacion me fue bien 🗣🔥🔥🔥
Cm programador puedo decir: Factos 🗿
Gracias :) me gustó mucho la explicación
volviste!
Jamás, nunca jamás debe tener derechos
¿derechos? - no te hagas ¿qué tramas ? acaso inicias o quieres iniciar un debate sobre lo que no podemos hacer o decir de la ia -o de los robots - que lo único que han hecho es quitarle trabajo a muchos obreros - luego irán por los profesionales y al final quedarán tú y los programadores de toda esta basura - pero también les tocará su hora, serán los últimos en ir al cesto - tu lo sabes - pero sigues - y ahora quieres derechos para los asesinos de los trabajos - Es como para decir, no jodas...!!!
Buen punto Raul. La realidad es que los aumentos en productividad (como trae la IA) siempre han traído pérdidas de empleo, pero a su vez han creado otros (y en mayor número). No sabemos que pasará con la IA, pero no podemos ponerle palos al progreso (siempre estando el Estado para paliar y cuidar de estos daños colaterales en el trabajador). Saludos.
Paso exactamente lo mismo con la industrialización, pero aún seguimos aquí, así que …
Me encanta la melodía de la intro. Gracias por abrir este espacio de discusión!!
@@BorjaFernandez-es muchas gracias compañero! Me alegro de que hayas participado de él 😉
Me sirvió mucho!, sigue así con tu contenido. Estoy entrando al mundo de la Ciencia de Datos.
¡Gracias! Me alegra que te sirva, ¡bienvenido a la Ciencia de Datos! 🙌
Gracias campeón, no comento mucho pero considero que mereces palabras de elogio por el gran trabajo que haces. No pares!
@@dasanmarezz muchas gracias por tus palabras de ánimo. Un placer que te gusten los videos🤜🤛
en octubre del 2017, sophia se convirtió en una ciudadana saudí, siendo así el primer robot con ciudadanía de un país. como porque un robot tendría que tener una ciudadanía ? y entiendo tu punto pero asi se comienza aunque no sea algo taaaaan abismal siempre comienza poco a poco hasta otogar "derechos" y me parece tan ironico que le hayan puesto sophia, ay no
Interesante
Primero🎉
Excelente forma de explicar como hacer un EDA. Quedó súper claro. Saludos desde Venezuela
una duda estoy esperando a ver s salen plazas pero de momento me merece la pena aprender big data sin la titulacion de bigdata ? tengo el titulo de DAM
@@hectorfernandezpimienta totalmente, estamos en un mercado donde no es estrictamente necesario el título, sino que demuestres que sabes dichas habilidades. Además, ten el enfoque de aprender porque te gusta y no por un título.
Nuevo suscriptor gracias..!!
Que increíble video amigo, gracias , esto es oro. Por favor sigue haciéndolos!!!
Muchas gracias, seguirás teniendolos
Gracias. Más proyectos por fa!
Gracias a ti! Si quieres hacer propuestas, yo encantado.
@@alvaroramosx Sí. No tengo nada en concreto ahora mismo pero me gustaría algo que tambien incluyese limpieza de datos Y tambien los pasos siguientes a lo que hiciste en este video. Gracias de nuevo!
Que bien explicas, me gustaria hacer y aprender lo mismo, sigue con las clases, gracias.
Un placer y gracias por apoyarme☺️
Excelente video. Gracias por compartir estos tipos de ejemplos!
Gracias a ti Matias☺
Muchas gracias :)...Estoy iniciando en el tema y estaba buscando este tipo de videos, muy bien explicado
Gracias a ti🙏 por valorar el contenido y darle apoyo.
Esta en español?
No luiangel, solo se encuentra en ingles.
Ya eso no es problema con cuánto LLM existe. Solo falta creatividad e ingenio. Saludos
😅😂😂
Buen video, buenos consejos. Gracias
Holaaa. Muchas gracias por compartir esta información es muy buena y agradezco mucho que te des el tiempo de buscar y recomendar datasets. Me gustaría saber si recomiendas algún dataset para el proyecto numero dos de análisis de series de tiempo en predicción de demanda de productos. Por alguna razón se me hace muy difícil encontrar buenos datasets en kaggle, he buscado varios estos días pero la mayoría encuentro datasets que no tienen sentido, creo que quizás es por las palabras clave que uso al buscar. Muchas gracias de antemano. Saludos.
Me subscribo al canal, tienes muy buen potencial para hacer buen contenido, en especial en este campo de trabajo y estudio. Saludos!
y que libros recomendarías para aprender la estadística desde básica a avanzada ?
Probabilidad y estadisticia para economia y adm de empresas 10a ed, Prob y estadistica para ciencias e ingenierias esas dos venia estudiando mi caso por lo menos me sirvieron mucho. Tambien te recomiendo el curso UTN FRT de prob y estadistica tiene hasta estadistica inferencial
Espectacular video, que opinas del curso de Data Analyst de Google e IBM (sirven si quiero ser Data Science)?
@@starkgamer6038 creo que como certificación pueden complementar bien el cv, y en el caso de Google te enseña bastante a realizar analisis con sus tecnologías (para que luego las utilices) por lo que si estás empezando, no te recomendaría empezar por ahí.
Llevo un tiempo buscando buena información para empezar a aprender y tener claro el camino. Muchísimas gracias ya que ahora se por donde empezar. Un saludo!!!
Amigo eso es mucho
Hola, ya llevo tiempo viendo tu canal y de verdad me da gusto haber encontrado a alguien de habla hispana que hable claro y realista sobre esta área. Qusiera saber tu opinión sobre usar la ciencia de datos en temas del sector público, veo que todos los que hablan de ciencia de datos es para usarse en empresas y solo enfocandose al sectro privado. La verdad yo creo que en cuanto al sector público como temas de economía, pobreza, ambientales, eficiencia de leyes públicas, etc... Son temas que tienen mucho para explotar llegando a análisis y conclusiones muy interesantes.
@@emilianorosalessilva7815 totalmente de acuerdo. Conozco de primera mano que hay muchos ayuntamientos/diputaciones/gobierno que si piden análisis para conocer la opinión de sus ciudadanos respecto a ciertos temas o instituciones de diferentes sectores para conocer tendencias y patrones de comportamiento. Pero bien es cierto, que es algo mínimo y que tiene mucho menos desarrollo que en el sector privado donde la optimización y desarrollo de técnicas de ciencia de datos está mucho más instaurada ya que es obvio que ayuda a reducir gastos, optimizar procesos, sacar conclusiones que ayuden a tomar decisiones... Más allá de esta opinión tanto en un lado como en otro queda un trabajo muy grande por hacer y de desarrollar. Y para eso estamos nosotros ☺️
Voy a empezar a estudiar una carrera que se llama “ingeniería de datos e inteligencia organizacional” quiero parir de ahí bro que tal
Info valiosa crack. abz. me acabo de comprar el libro "The Art Of Data Science" de Roger D. Peng & Elizabeth M. en ingles para seguir practicando de paso el idioma.
yo tambien quiero mejorar el idioma y el año que viene entro a una carrera llamada "ingenieria matematica en ciencia de datos", dime que tal esta el libro pls
También es bueno recomendar aparte de que herramientas hay, inicialmente es aprender estadística, algebra, matrices y vectores, tipos de datos, MER, etc.
Hola. Tengo 48 años y soy ingeniero industrial, pero nunca he trabajado con datos, ni siquiera con Excel. Me aconsejas introducirme en este mundo o no?
Buenas roberto, para aconsejarte bien debería entender el por qué te llama introducirte a este mundo? para hacer un cambio de profesion? por sumar conocimiento en tu ambito profesional? Porque te gusta personalmente? Cuentame
@@alvaroramosx Por buscar un nuevo trabajo
Hola, yo te aconsejo que empiece tu aprendizaje por data anality ya el que la ingeniería industrial con el data anality está muy relacionado. Luego si te gusta puedes entonces ya puede empezar con data science. Además los conocimientos que adquieras como data anality se servirá mucho al momento de formate como data science 😊
@@robertolopez8637 si es en un sentido profesional, te lo recomiendo 100%. Es un sector que está y va a estar en los proximos años en auge. Además siendo ingeniero no te costará aprender las tecnologías rápido, lo que sí tendrás que dedicarle más tiempo a la parte matemática, y siendo constante en 1 año o menos puedes estar formado como para encontrar un trabajo. Saludos y espero que te sirva😁
@@alvaroramosxGracias
Ojo, para ser un buen analista de datos es importante saber no poco SQL, sino bastante. En mi empresa, los analistas estamos un 80% haciendo SQL para extraer datos a un almacén de datos, transformar, unir y limpiar datos y un 20% en PowerBI haciendo visuales y medidas DAX. Manejamos todo el modelado de datos en SQL. Se puede hacer sin SQL, pero los rendimientos de los informes caen al suelo y no esa escalable. Nosotros hacemos los informes para terceros. Mi background es Quimicas + ADE y con bastante experiencia en consultoría de ERP.
Y que libros recomiendas para empezar desde 0 en esta area?
Excelente vídeo... Nuevo suscriptor... 👏👏👏👏👏
¿Creen que los puestos de Data Analyst y Data Scientist están saturados? ¿Cómo ven estas dos carreras para los próximos años?
@@yangsy8684 es una muy buena pregunta, creo que hay una ola de inteligencia artificial que se le da mucho bombo. Ahora, es innegable que ha surgido la necesidad de crear y fomentar nueva tecnología a través de la IA y la ciencia de datos que ha venido a reforzar y crear nuevos puestos de trabajo que son necesarios.
Depende el país, por ejemplo en República Dominicana (mi país) el mundo de los datos no es tan común, pero si muy importante, a futuro se ra de las carreras más demandadas y en un campo amplio
En mi opinion con todo el bum de la inteligencia artificial y tecnológica los datos serán claves en el futuro y saber manejarlos lo será aún más. Es seguro que dichos puestos son muy populares hoy en día y puede que lo sean más, sin embargo creo que hay muy pocos expertos en el tema y al final toda la base de estos puestos es la estadística, la cuál siempre ha existido y no es como que hayan muchos puestos saturados en su área debido a la complejidad del tema. En pocas palabras, estos puestos pueden llegar a ser muy llamativos, pero los verdaderos expertos serán los que salgan a relucir ya que no es un área para nada facil de dominar, pero de llegar a dominarla, la recompensa será grande.
alto video!! muy bien explicado.
MUY bien explicado y completo. gracias!!!
Bieeen ahí esa parte un poquito más avanzada, ya desde la mención de Big Data en adelante. Saludos 😉
@@BorjaFernandez-es añadirías algo más??
@@alvaroramosx Creo que está genial como vídeoguía 😊
que buena intro la vrd
te gustaría que hiciera más asi?
me interesa el tema, sube más vidssss
Al fiin AL FIIIIIIN encuentro a otro creador de contenido que hable de datos, GRACIAS TH-cam 😭😭😭 Es que casi todos a los que sigo hablan de desarrollo web 😢 y los que se dedican a hablar de datos son pocos (hay muchos en ingles es cierto, pero mi ingles es muy ratatá😭) cada que encuentro a creadores de contenido que hablan de datos aqui en TH-cam siento que son como mi oasis ❤ GRACIAS 🥹🎉
@@__samm__ gracias a ti por valorar el contenido ☺️