Charla #8: Data Science: Herramientas, Lenguajes y Python

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  • เผยแพร่เมื่อ 22 ต.ค. 2024

ความคิดเห็น • 20

  • @carloschess2010
    @carloschess2010 5 ปีที่แล้ว +3

    Gran excelencia y calidad de esta presentación. Se agradece!!!

  • @Mr_appo
    @Mr_appo 5 ปีที่แล้ว

    Muy bueno. Muchas gracias por tu tiempo y tus aportes.

  • @franciscomiranda3239
    @franciscomiranda3239 2 ปีที่แล้ว +1

    Donde se puede estudiar data sc on line en Chile???

  • @lizzmarcita
    @lizzmarcita 7 ปีที่แล้ว +1

    Excelente presentación muy bien estructurada!

  • @eriberteliasmarquezbello6345
    @eriberteliasmarquezbello6345 4 ปีที่แล้ว

    Estupenda charla

  • @gabrielgonzalez808
    @gabrielgonzalez808 5 ปีที่แล้ว

    muy buena conferencia! apoyo el comentario de subir la presentacion!!

  • @a0z9
    @a0z9 ปีที่แล้ว

    Este señor cale para profesor

  • @dmg22
    @dmg22 4 ปีที่แล้ว

    Muy buena charla !!

  • @moisesmanuelmorinhevia.8774
    @moisesmanuelmorinhevia.8774 3 ปีที่แล้ว

    Love.

  • @jonathanary1
    @jonathanary1 2 ปีที่แล้ว

    Muy buena la información, muchas gracias. Es muy difícil dar tanta información sin llegar a ser fome.

  • @balebale9531
    @balebale9531 5 ปีที่แล้ว

    Hola cuanto gana un data science aproximadamente en Chile. Tengo entendido que se trabaja por proyecto.

  • @samuelcastillo265
    @samuelcastillo265 6 ปีที่แล้ว

    Podrias subir la presentación por favor?

  • @juanvergara8745
    @juanvergara8745 7 ปีที่แล้ว

    gracias por la informacion ...muy clara

  • @Eve_By
    @Eve_By 5 ปีที่แล้ว

    Muy buena explicación...

  • @flavioibarra3898
    @flavioibarra3898 5 ปีที่แล้ว

    Me encantó

  • @ByteCodeHN
    @ByteCodeHN 4 ปีที่แล้ว +1

    Muchas gracias por el video :v

  • @mcarrascoreyes
    @mcarrascoreyes 7 ปีที่แล้ว

    Interesante video

  • @waltercontacto8732
    @waltercontacto8732 6 ปีที่แล้ว

    Eso q describe en principio no es mas que data mainer?

    • @waltercontacto8732
      @waltercontacto8732 6 ปีที่แล้ว

      Modelar???? Eso hace un data mainer. Los ds van mas abajo del modelado. Deben saber ir hasta source limpiarlos y prepararlo para después usarlo.