Has resumido todo lo que algunos profesores se demorarían un semestre en hacernos entender de forma sencilla y sin rodeos o su historia de vida, voy enfocada en mi meta con tus vídeos para aprender gracias! 🌈
Hoy me estoy aventurando por primera vez en esta ruta que cambia por completo todo lo que he hecho por años y este video me aterrizó a en lo que me estoy metiendo en esta nueva etapa de mi vida, es super reconfortante encontrar un video asi, claro, sencillo, bien estructurado y sobre todo honesto. Mil Gracias, les deseo a todos los mejores de los exitos :)
No lo veo mucho problema escoger entre python y R. Me acuerdo que en la Universidad teníamos que aprender un kilo de lenguajes de programación: C, C++, java, java script, go, C#, python, matlab, PHP, etc. Lo bueno es que al final te sentías capaz de programar en cualquier lenguaje, y si existe alguno que no conoces, simplemente buscas en Internet 😊
Luigi Crack, en este mundo del desarrollo tan inmenso en el que vivimos es importante poder guiar a los que hoy inician o quieren iniciar, igualmente que sepan que no podemos quedarnos con lo que sabemos, día a día debe de ser un aprendizaje y saber que cambian muchas cosas, o salen otras nuevas. Así que es muy importante ser un autodidacta y eso lo vengo aprendiendo con tus guías, gracias por compartir tus experiencias, es tranquilizador saber que personas como vos tuvieron un inicio. Feliz Navidad y gracias por todo lo que hacés para ayudar! 😃😃😃😃😃
Excelente vídeo, otra de las cosas que tal vez ya se presupone en todos los trabajos de hoy en día es la necesidad de estar actualizándose día a día ya que hay nuevas librerías, nuevos métodos, nuevos proyectos, etc.
Hola Luigi. Tengo 44 años , y quiero estudiar algo que tengas que ver con todo y tenener una entrada economica . Mi consulta es ...no meterme en lugares complicados y que solo me haga un lio ... Algo que permita querer lo que estudia y buscar trabajo. Esucho mucho sobre lo virtual... Trabajar desde casa . Y yo mas alla que trabajo, tengo tiempo libre y me gustaría estudiar y tener una entrada mas .. ojala que me puedas dar algun punto de vista o di queres poder tener una comunicacion por chat y saber un poco mas . Gracias !!!!
Ciencia de datos es una mala idea para lo que planteas. Es un campo muy profundo y que requiere bases técnicas firmes en matemáticas (álgebra, cálculo), estadísticas, programación, ingeniería de datos… te sugiero más la inteligencia de negocios (BI) si te gusta el análisis de datos, pero no tienes tiempo/ganas de estudiar durante años (para ser calificado como menos que junior, además). Saludos!
Yo aprendi R porque en algunos anuncios piden python y saber algo de r aunque sea un poco, me encanto R es mejor que python en graifcos y menos estresante, aunque las librerias de maching learning estan en python, aun asi R tiene mas futuro porque lo mejoran cada vez mas
Luigi, yo no tengo estudios universitarios previos y quiero ser data scientist, me recomendas que entre en este mundo o sin una licenciatura previa no es posible?
Hola. Me ha encantado tu video. Mencionas que está enfocado en soluciones de problemas de negocio, crees que la aplicación a los datos de la agricultura y producción de cultivos, tenga futuro? Te agradecería mucho tu opinión
Luigi estoy comenzando, voy saliendo de la carrera de Ingeniería de Software, pero me gustaría tomar la carrera de Estadística también, crees que impacte en mi carrera profesional si me dedico a la ciencia de datos?
En el 2015, luego de que se popularizó la posición el data scientist debía sumar 3 roles: el de negocio, el tratamiento de datos(esto con correspondiente masajeó de datos y con su modelado) y el de comunicación. Es la suma de estos tres roles la que hace a un científico de datos. El lenguaje que si o si deben dominar es: SQL. SQL es el lenguaje de manipulación de datos, y resulta que quieres ser científico de datos y no dominas el lenguaje de datos? Wtf!!
Graciass , el siguiente año empezare a estudiar , quisera comunicarme contigo si los cursos que me daran sobre la carrera estan birn , te agradeceria😊soy de Peru
Muchas gracias por compartir tanto tus experiencias y motivación para nosotros, para mi es muy complicado el proceso de aprendizaje viniendo de Derecho, sin embargo me estoy iniciando, somos varios abogados que tenemos interés en lograr ser científicos de datos jurídicos, vos conocés de los sectores en los que pueden operar? 🙂🙂
Buenas 🙋🏼♂️ Aún no estoy dispuesto en caer en ese eterno debate 😂😂 Pero ya voy a traer un video intentando ser lo más objetivo posible respecto este tema.
Hola me gusta la ciencia de datos pero no tengo los recursos para aprenderlo quisiera una recomendación como en pesar para desarrollarme en el mundo de la ciencia de datos por donde devo en pesar y que devo aprender primero gracias
Luigi, o sea que si yo no tengo conocimiento de ninguna industria echo por la borda mi sueño de ser Data Sciencist? No me lo parece. Creo que se puede abordar la profesión e involucrarse paulatinamente en algún campo empresarial.
Buenas 🙋🏼♂️ En ningún momento dije que hay que abandonar el proceso de Ciencia de Datos por no tener conocimiento de industria. Todos los aspectos técnicos se aprenden. Lo que sí me refiero es que vas a necesitar dedicar tiempo a la industria a la que apuntes, porque sino te vas a quedar con el concepto abstracto de ciencia de datos sin poder aplicarlo al negocio.
Los científicos de datos sí programan: trabajan con librerías, el EDA se hace en algún lenguaje de programación, manejo de Pyspark si manejas grandes volúmenes de datos, tunean hiperparámetros para los modelos y, en algunas ocasiones, se encargan de ponerlo en prod. Sobre todo si trabajás en empresas más pequeñas donde cumplís el rol híbrido de Data Scientist y ML Engineer.
En mi experiencia profesional en ciencias de datos, hay varios puntos importantes a considerar: 1. No es necesario dominar un lenguaje específico. Cada herramienta de desarrollo de software tiene un propósito específico. Lo fundamental es la capacidad de resolver problemas complejos de manera algorítmica o simple, es decir, aprender a programar. Es posible realizar ciencias de datos incluso en lenguajes como Assembly, si se desea evaluar el rendimiento operativo de un negocio. Sin embargo, existen otras herramientas o combinaciones que pueden ser más útiles para explorar y resolver diferentes problemáticas. 2. Gran parte del proceso científico aplicado a los negocios implica falsificar hipótesis. Se plantea una idea, se prueba en el mundo real, se observa y se llega a una conclusión. Es natural que muchos modelos no lleguen a producción, ya que no se puede estar seguro de que la hipótesis sea reproducible. Esto implica mucho trabajo para identificar qué funcionó y qué no. 3. Es crucial comprender el propósito de las soluciones que se están desarrollando. Esto proporciona un punto de partida sólido y ayuda a enfocarse en los caminos que realmente funcionan. Esta idea está estrechamente relacionada con el punto anterior. 4. El enfoque del proyecto y los recursos disponibles son determinantes. Si solo se desea crear modelos de pronóstico o recomendaciones, puede ser más adecuado explorar áreas más científicas o centradas en el negocio. La cantidad y relevancia de los datos son fundamentales para el desarrollo de soluciones en ciencias de datos. Afortunadamente, la habilidad para programar y desarrollar independientemente de la plataforma permite encontrar herramientas útiles para la limpieza, imputación y reporte de datos. 5. La retroalimentación y un enfoque de trabajo iterativo o incremental son esenciales para evitar que los modelos y pipelines de datos no lleguen a producción. La comunicación desempeña un papel fundamental en la búsqueda de soluciones a los problemas. 6. En función del área de trabajo, es importante poder poner en marcha y mostrar lo que se puede hacer. Esto se convierte en tu curriculum en tiempo real. Por lo tanto, es recomendable compartir tus proyectos. En resumen, es esencial tener en cuenta estos aspectos si se desea dedicarse a las ciencias de datos de manera efectiva y tratarlo como una ciencia real, no como una actividad de copiar y pegar. Si no se disfruta aprendiendo sobre el estado del arte y se prefiere enfocarse en una sola tarea, puede ser mejor explorar otras áreas de trabajo donde no sea necesario implementar constantemente cosas nuevas.
En realidad en cualquier rama de IT se manejan pocos lenguajes con profundidad. Podrás tener conocimiento general de varios, pero si realmente querés profundizar, tenés que limitar el scope. Ya sea en Ciencia de Datos, dev, backend, frontend, etc 🤷🏼♂️ El que mucho abarca, poco ocupa 😉
Hay términos que no tienen traducción directa y que se usan en la industria. Independientemente del idioma, muchas de las cosas que menciono se usan día a día en el trabajo (incluso en español)
@@luigi_analytics Está bien, seguramente puedes describir brevemente o en caso de no haberlo hecho usar las etiquetas para los videos. Algo más para hacer sería un video donde aclares ciertos términos. En general tienes muy buenos videos, estoy sorprendido de que aún no acumules muchos seguidores
Si tienes interés en data science, data analytics y/o business intelligence y quieres emplear solamente lengua española, déjame decirte que la vas a tener complicada: la mayoría del material académico, bibliográfico, documentación, tutoriales, foros, etc... se encuentran en lengua inglesa. Es más, cualquier persona que tenga, por lo menos, un brevísimo recorrido en este mundo, sabe la imperiosa necesidad de manejarse en inglés y español simultáneamente.
![DATA SCIENCE: Te explico un PROYECTO TÍPICO desde el Problema Hasta el Código [INCLUYE App]](http://i.ytimg.com/vi/paw7_cZoN1Q/mqdefault.jpg)
![DATA SCIENCE: Te explico un PROYECTO TÍPICO desde el Problema Hasta el Código [INCLUYE App]](/img/tr.png)
![Warhammer 40k: Space Marine 2 | เพื่อจักรพรรดิ ! [ตอนเดียวจบ]](http://i.ytimg.com/vi/4M0ckYMA4-U/mqdefault.jpg)
Has resumido todo lo que algunos profesores se demorarían un semestre en hacernos entender de forma sencilla y sin rodeos o su historia de vida, voy enfocada en mi meta con tus vídeos para aprender gracias! 🌈
Me alegro que haya resultado útil, muchos éxitos en el camino! 🙌🏻
Python para desarrolladores... R para financieros.
Hoy me estoy aventurando por primera vez en esta ruta que cambia por completo todo lo que he hecho por años y este video me aterrizó a en lo que me estoy metiendo en esta nueva etapa de mi vida, es super reconfortante encontrar un video asi, claro, sencillo, bien estructurado y sobre todo honesto. Mil Gracias, les deseo a todos los mejores de los exitos :)
Por fin un youtuber de ciencia de datos de habla hispana! Suscrito y esperando más contenido, sigue así!😄
También está Rafa Gouveia
No lo veo mucho problema escoger entre python y R. Me acuerdo que en la Universidad teníamos que aprender un kilo de lenguajes de programación: C, C++, java, java script, go, C#, python, matlab, PHP, etc. Lo bueno es que al final te sentías capaz de programar en cualquier lenguaje, y si existe alguno que no conoces, simplemente buscas en Internet 😊
en la uba?
Me gustaría el video comparativo R vs Py
Luigi Crack, en este mundo del desarrollo tan inmenso en el que vivimos es importante poder guiar a los que hoy inician o quieren iniciar, igualmente que sepan que no podemos quedarnos con lo que sabemos, día a día debe de ser un aprendizaje y saber que cambian muchas cosas, o salen otras nuevas. Así que es muy importante ser un autodidacta y eso lo vengo aprendiendo con tus guías, gracias por compartir tus experiencias, es tranquilizador saber que personas como vos tuvieron un inicio. Feliz Navidad y gracias por todo lo que hacés para ayudar! 😃😃😃😃😃
Me alegra demasiado leer comentarios así, muchos éxitos en el camino! 🙌🏻
Excelente vídeo. Información valiosa. Saludos.
Espero vídeos de Business Analyst gracias, gracias, gracias, gracias y gracias sos un experto!!!!!
Voy a compartir próximamente una serie de videos sobre roles, explicando cada uno de ellos y qué ruta de aprendizaje personalmente recomiendo 🙌🏻
Excelente vídeo, otra de las cosas que tal vez ya se presupone en todos los trabajos de hoy en día es la necesidad de estar actualizándose día a día ya que hay nuevas librerías, nuevos métodos, nuevos proyectos, etc.
Sería muy útil un video de comparación entre R y Python, gracias!
Muchas gracias por compartir tus experiencias, nos abren el camino. 🏆🥇🏆🥇🏆🥇🏆🥇🏆🥇🏆🥇🏆
Hola Luigi. Tengo 44 años , y quiero estudiar algo que tengas que ver con todo y tenener una entrada economica . Mi consulta es ...no meterme en lugares complicados y que solo me haga un lio ... Algo que permita querer lo que estudia y buscar trabajo. Esucho mucho sobre lo virtual... Trabajar desde casa . Y yo mas alla que trabajo, tengo tiempo libre y me gustaría estudiar y tener una entrada mas .. ojala que me puedas dar algun punto de vista o di queres poder tener una comunicacion por chat y saber un poco mas . Gracias !!!!
Ciencia de datos es una mala idea para lo que planteas. Es un campo muy profundo y que requiere bases técnicas firmes en matemáticas (álgebra, cálculo), estadísticas, programación, ingeniería de datos… te sugiero más la inteligencia de negocios (BI) si te gusta el análisis de datos, pero no tienes tiempo/ganas de estudiar durante años (para ser calificado como menos que junior, además). Saludos!
Muy bueno, te agradeceré que no te olvidés de quienes venimos de letras y nos iniciamos en esto recién te admiro
Muchísima gente al día de hoy labura en esta rama y viene de muchísimos backgrounds, así que muchas pilas y éxitos! 😁
Excelente video, gracias por compartir tu experiencia Luigi!
Yo aprendi R porque en algunos anuncios piden python y saber algo de r aunque sea un poco, me encanto R es mejor que python en graifcos y menos estresante, aunque las librerias de maching learning estan en python, aun asi R tiene mas futuro porque lo mejoran cada vez mas
Gracias por el tiempo y dedicación Luigi muy interesante, como programador en R intermedio espero los vídeos de Python me es indispensable aprender.
hola! Podrías dar una charla de lo que pensas de la tecnicatura en ciencia de datos de Teclab? Muchas gracias!!
Justo me viene increíble porque estoy estudiando programación en Python y ando con dificultades me acabo de suscribir gracias desde Uruguay
habla un poco de los salarios en argentina y de los salarios en dólares porfa
Buen dato, gracias me es de mucha ayuda!
Justo lo que estaba buscando.
muchas gracias por tus consejos, actualmente estoy llevando un curso de ciencia de datos y el primer modulo es python y sql!!
Me alegra saber que el contenido les resulta útil, muchos éxitos! 🙌🏻✨
Que opinas de la carrera de ciencias de datos e inteligencia artificial ? Tiene salida laboral ayudaas
Luigi, yo no tengo estudios universitarios previos y quiero ser data scientist, me recomendas que entre en este mundo o sin una licenciatura previa no es posible?
Hola. Me ha encantado tu video. Mencionas que está enfocado en soluciones de problemas de negocio, crees que la aplicación a los datos de la agricultura y producción de cultivos, tenga futuro?
Te agradecería mucho tu opinión
Genial Luigi me encantó el video
Muy buena información y bien organizada y comunicada.
Muchas gracias, me alegro que sea útil! 🙌🏻
me hubiera gustado saber ejemplos concretros con nombre de la empresa y hechos concretos, todo el mundo no lo aterriza ,
Muy interesante! Gracias
Luigi estoy comenzando, voy saliendo de la carrera de Ingeniería de Software, pero me gustaría tomar la carrera de Estadística también, crees que impacte en mi carrera profesional si me dedico a la ciencia de datos?
Busca eso con un maestro en eso, este es un youtuber no le da la vida para contestar comentarios, han de ser demasiados
buenisimo video luigi! Cuales serian las industrias en las que mas se utilizan? Finanzas, marketing...? gracias!
En el 2015, luego de que se popularizó la posición el data scientist debía sumar 3 roles: el de negocio, el tratamiento de datos(esto con correspondiente masajeó de datos y con su modelado) y el de comunicación. Es la suma de estos tres roles la que hace a un científico de datos. El lenguaje que si o si deben dominar es: SQL. SQL es el lenguaje de manipulación de datos, y resulta que quieres ser científico de datos y no dominas el lenguaje de datos? Wtf!!
SUSCRITO! GRACIAS!
Graciass , el siguiente año empezare a estudiar , quisera comunicarme contigo si los cursos que me daran sobre la carrera estan birn , te agradeceria😊soy de Peru
Muchas gracias por compartir tanto tus experiencias y motivación para nosotros, para mi es muy complicado el proceso de aprendizaje viniendo de Derecho, sin embargo me estoy iniciando, somos varios abogados que tenemos interés en lograr ser científicos de datos jurídicos, vos conocés de los sectores en los que pueden operar? 🙂🙂
woon interesante no me imagine que existía algo así! y en si como funciona o que hace un científico de datos jurídicos me refiero a los proyectos?
Cuando te unirás al debate de es posible ser data science autodidacta vs el no es posible serlo
Buenas 🙋🏼♂️
Aún no estoy dispuesto en caer en ese eterno debate 😂😂 Pero ya voy a traer un video intentando ser lo más objetivo posible respecto este tema.
Hola me gusta la ciencia de datos pero no tengo los recursos para aprenderlo quisiera una recomendación como en pesar para desarrollarme en el mundo de la ciencia de datos por donde devo en pesar y que devo aprender primero gracias
Que lenguaje recomendás vos aprender primero? Soy nueva en este tema de ciencia de datos y estoy fascinada agradezco el contenido gratuito
La curva de aprendizaje de Python es menor, sin duda alguna
Que licenciatura o pregrado debo estudiar si quiero desempeñarme en esta area? Estoy prnsando en estadistica, me confirman?
Luigi, o sea que si yo no tengo conocimiento de ninguna industria echo por la borda mi sueño de ser Data Sciencist? No me lo parece. Creo que se puede abordar la profesión e involucrarse paulatinamente en algún campo empresarial.
Buenas 🙋🏼♂️
En ningún momento dije que hay que abandonar el proceso de Ciencia de Datos por no tener conocimiento de industria. Todos los aspectos técnicos se aprenden. Lo que sí me refiero es que vas a necesitar dedicar tiempo a la industria a la que apuntes, porque sino te vas a quedar con el concepto abstracto de ciencia de datos sin poder aplicarlo al negocio.
Bro una pregunta, si hago una maestria en ciencia de datos si vengo de un background totalmente distinto?
Genio me interesa, para usar Python en el arte generativo se requiere de programación o no necesariamente?
Por qué habla de programar si los científicos de datos ni programan?
Los científicos de datos sí programan: trabajan con librerías, el EDA se hace en algún lenguaje de programación, manejo de Pyspark si manejas grandes volúmenes de datos, tunean hiperparámetros para los modelos y, en algunas ocasiones, se encargan de ponerlo en prod. Sobre todo si trabajás en empresas más pequeñas donde cumplís el rol híbrido de Data Scientist y ML Engineer.
En mi experiencia profesional en ciencias de datos, hay varios puntos importantes a considerar:
1. No es necesario dominar un lenguaje específico. Cada herramienta de desarrollo de software tiene un propósito específico. Lo fundamental es la capacidad de resolver problemas complejos de manera algorítmica o simple, es decir, aprender a programar. Es posible realizar ciencias de datos incluso en lenguajes como Assembly, si se desea evaluar el rendimiento operativo de un negocio. Sin embargo, existen otras herramientas o combinaciones que pueden ser más útiles para explorar y resolver diferentes problemáticas.
2. Gran parte del proceso científico aplicado a los negocios implica falsificar hipótesis. Se plantea una idea, se prueba en el mundo real, se observa y se llega a una conclusión. Es natural que muchos modelos no lleguen a producción, ya que no se puede estar seguro de que la hipótesis sea reproducible. Esto implica mucho trabajo para identificar qué funcionó y qué no.
3. Es crucial comprender el propósito de las soluciones que se están desarrollando. Esto proporciona un punto de partida sólido y ayuda a enfocarse en los caminos que realmente funcionan. Esta idea está estrechamente relacionada con el punto anterior.
4. El enfoque del proyecto y los recursos disponibles son determinantes. Si solo se desea crear modelos de pronóstico o recomendaciones, puede ser más adecuado explorar áreas más científicas o centradas en el negocio. La cantidad y relevancia de los datos son fundamentales para el desarrollo de soluciones en ciencias de datos. Afortunadamente, la habilidad para programar y desarrollar independientemente de la plataforma permite encontrar herramientas útiles para la limpieza, imputación y reporte de datos.
5. La retroalimentación y un enfoque de trabajo iterativo o incremental son esenciales para evitar que los modelos y pipelines de datos no lleguen a producción. La comunicación desempeña un papel fundamental en la búsqueda de soluciones a los problemas.
6. En función del área de trabajo, es importante poder poner en marcha y mostrar lo que se puede hacer. Esto se convierte en tu curriculum en tiempo real. Por lo tanto, es recomendable compartir tus proyectos.
En resumen, es esencial tener en cuenta estos aspectos si se desea dedicarse a las ciencias de datos de manera efectiva y tratarlo como una ciencia real, no como una actividad de copiar y pegar. Si no se disfruta aprendiendo sobre el estado del arte y se prefiere enfocarse en una sola tarea, puede ser mejor explorar otras áreas de trabajo donde no sea necesario implementar constantemente cosas nuevas.
Se preocupan por 2 lenguajes? En ing informática se te tienen que saben un lenguaje X seman por el ritmo en que aparecen xd
En realidad en cualquier rama de IT se manejan pocos lenguajes con profundidad. Podrás tener conocimiento general de varios, pero si realmente querés profundizar, tenés que limitar el scope. Ya sea en Ciencia de Datos, dev, backend, frontend, etc 🤷🏼♂️
El que mucho abarca, poco ocupa 😉
@@luigi_analyticsa los ingenieros de software les ofende ese comentario
No uses jerga inglesa al mismo tiempo que animas a la comunicación clara para todos
Hay términos que no tienen traducción directa y que se usan en la industria. Independientemente del idioma, muchas de las cosas que menciono se usan día a día en el trabajo (incluso en español)
@@luigi_analytics Está bien, seguramente puedes describir brevemente o en caso de no haberlo hecho usar las etiquetas para los videos. Algo más para hacer sería un video donde aclares ciertos términos.
En general tienes muy buenos videos, estoy sorprendido de que aún no acumules muchos seguidores
Si tienes interés en data science, data analytics y/o business intelligence y quieres emplear solamente lengua española, déjame decirte que la vas a tener complicada: la mayoría del material académico, bibliográfico, documentación, tutoriales, foros, etc... se encuentran en lengua inglesa.
Es más, cualquier persona que tenga, por lo menos, un brevísimo recorrido en este mundo, sabe la imperiosa necesidad de manejarse en inglés y español simultáneamente.
@@XavierCalvaMantuano Ajá, pero eso frente a ellos no frente a nosotros y menos en etapas didácticas
@@aulacanal con esa actitud no llegarás muy lejos
Te sigo desde tu perfil de instagram también y me ayudás mucho como principiante necesito saber como implementar en Sql el manejo de errores
*SACATE LOS DIENTES DE DRÁCULA DALE YA FUE LA JODA.*
Muy contento con mi sonrisa, si necesitás el número de mi odontólogo te lo paso! 😉😁🧛♂️
Jajajajajajajajjaaja me gustaria ver los tuyos... que ni foto propia tenes 😅
@@MariaMunoz-ic2uj Te vas a quedar con las ganas. jajaj
Imaginate qué bajón de vida tenés que tener para crearte una cuenta troll y autolikearte los comentarios 😂
Quedaste re herido Luigi.