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Facil: desarrollador Full-Stack: 1- Te empleas 2- Desarrollas proyectos para comercializar (POS, Sistemas de gestion administrativos de distintos sectores como salud, educacion, etc) 3- Vives del Freelance Data Scientist: 1- Te Empleas 2- Brindas Servicios de consultoria OutSourcing para empresas (debes hacer destacar tu trabajo y marca)
Solo el saber programar, lo mismo pasa al revez. Pero si eres fullstack con carrera de ingenieria o asociada, es mas facil aun, porque sabes matematicas avanzadas. Por lo mismo, normalmente piden titulo en cargos de ciencia de datos.
mira se las dejo fácil, si buscan creadores de contenido de ambas especialidades notarán que full conservan su cabello mientras que ciencia de datos son calvos
Lee/ investiga un poco sobre un área en especifico y que va a requerir dicha especialidad (Material hay un montón y puedes apoyarte en personas con experiencia), si te resulta llamativa o te interesa lo que consigues puedes empezar a experimentar un poco a ver si termina de convencerte (Frontend, Backend, Fullstack, Data Science, AI/ Machine Learning). PD: En general procura ir por algo que de verdad te guste o apasione, a largo plazo será más consistente trabajar algo si le tienes cariño que trabajarlo por dinero.
Entre a tu vídeo para decir que estoy muy molesto con el algoritmo de TH-cam para que me muestre como opción tu vídeo cuando siempre he navegado buscando material de calidad no una mujerón tipo "influencer" con un vídeo "tutorial" diciendo lo obvio solo espero qué no me muestre mas tus video o videos de la misma calidad
A la hora de trabajar con datos hay que diferenciar entre data scientist que es el que se encarga de preparar los datos para su correcto análisis, es un trabajo más de cortar y pegar por así decirlo y el data analyst que es el que se encarga de analizar los datos aplicando la estadística y conocimientos matemáticos para la realización de modelos y demás
Te estas equivocando y duro, el data analitycs es aquel que se encarga de organizar los datos y los devuelve a la empreza para tomar decisiones, el data sciense es el que se encarga de aparte de analizar datos, en base a ese resultado tomar una desicion automatica echa por machine learning, no por algo el data analitycs solo necesita excel, sql y power bi para la visualizacion, ahora el data science es aquel que necesita todo eso pero ademas lenguajes de programacion como python y usar librerias, es mas complejo que data analitycs por lo que lleva mas tiempo ser data science
Te estas equivocando y duro, el data analitycs es aquel que se encarga de organizar los datos y los devuelve a la empreza para tomar decisiones, el data sciense es el que se encarga de aparte de analizar datos, en base a ese resultado tomar una desicion automatica echa por machine learning, no por algo el data analitycs solo necesita excel, sql y power bi para la visualizacion, ahora el data science es aquel que necesita todo eso pero ademas lenguajes de programacion como python y usar librerias, es mas complejo que data analitycs por lo que lleva mas tiempo ser data science
Para nada, un analista de datos solo necesita de estadistica descriptiva para trabajar y organizar los datos, el cientifico de datos es un puesto de alto nivel, requiere manejar estadistica inferencial y matematicas, para el analisis, prediccion, modelado, etc. De por si un camino para llegar a ser un cientifico de datos es antes ser un Analista de datos, y no al reves.
mira se las dejo fácil, si buscan creadores de contenido de ambas especialidades notarán que full conservan su cabello mientras que ciencia de datos son calvos
👨🏻💻 ¿Quieres convertirte en un Desarrollador FullStack?
Uno de los trabajos con más demanda, más valorados, mayor salario (hasta $100.000 al año de media), y más futuro.
➜ Máster en DESARROLLO FULL STACK de ConquerBlocks: www.conquerx.com/conquer-blocks/master-desarrollo-full-stack
Muchas gracias por este video !!!! Una pregunta si soy de la México, puedo tomar el curso gracias, saludos. :)
Si, claro! México es uno de los países donde más alumnos tenemos
Facil:
desarrollador Full-Stack:
1- Te empleas
2- Desarrollas proyectos para comercializar (POS, Sistemas de gestion administrativos de distintos sectores como salud, educacion, etc)
3- Vives del Freelance
Data Scientist:
1- Te Empleas
2- Brindas Servicios de consultoria OutSourcing para empresas (debes hacer destacar tu trabajo y marca)
Gracias muy didáctico el video .
Ser desarrollador full-stack no ayuda para ser cientifico de datos ?
Solo el saber programar, lo mismo pasa al revez. Pero si eres fullstack con carrera de ingenieria o asociada, es mas facil aun, porque sabes matematicas avanzadas. Por lo mismo, normalmente piden titulo en cargos de ciencia de datos.
diria q estoy al 60% de ser fullstack junior 😊😊✌✌
Me olvidé de darle el like para abajo, gracias
mira se las dejo fácil, si buscan creadores de contenido de ambas especialidades notarán que full conservan su cabello mientras que ciencia de datos son calvos
😂
❤
Ahorita tengo 16 años, estoy estudiando en un colegio pero me interesa mucho mi futuro, que me recomiendan hacer?
Lee/ investiga un poco sobre un área en especifico y que va a requerir dicha especialidad (Material hay un montón y puedes apoyarte en personas con experiencia), si te resulta llamativa o te interesa lo que consigues puedes empezar a experimentar un poco a ver si termina de convencerte (Frontend, Backend, Fullstack, Data Science, AI/ Machine Learning).
PD: En general procura ir por algo que de verdad te guste o apasione, a largo plazo será más consistente trabajar algo si le tienes cariño que trabajarlo por dinero.
Entre a tu vídeo para decir que estoy muy molesto con el algoritmo de TH-cam para que me muestre como opción tu vídeo cuando siempre he navegado buscando material de calidad no una mujerón tipo "influencer" con un vídeo "tutorial" diciendo lo obvio solo espero qué no me muestre mas tus video o videos de la misma calidad
Me perdí en sus ojos, que linda jaja!
Igual simplificó mucho y así entendí que la mejor opción fue fullstack.
se ve super complicado
Realmente no es complicado
@@srx1245como que no, pasa tu instagram y te pregunto algunas cosas que no puedo hacer
A la hora de trabajar con datos hay que diferenciar entre data scientist que es el que se encarga de preparar los datos para su correcto análisis, es un trabajo más de cortar y pegar por así decirlo y el data analyst que es el que se encarga de analizar los datos aplicando la estadística y conocimientos matemáticos para la realización de modelos y demás
Te estas equivocando y duro, el data analitycs es aquel que se encarga de organizar los datos y los devuelve a la empreza para tomar decisiones, el data sciense es el que se encarga de aparte de analizar datos, en base a ese resultado tomar una desicion automatica echa por machine learning, no por algo el data analitycs solo necesita excel, sql y power bi para la visualizacion, ahora el data science es aquel que necesita todo eso pero ademas lenguajes de programacion como python y usar librerias, es mas complejo que data analitycs por lo que lleva mas tiempo ser data science
Te estas equivocando y duro, el data analitycs es aquel que se encarga de organizar los datos y los devuelve a la empreza para tomar decisiones, el data sciense es el que se encarga de aparte de analizar datos, en base a ese resultado tomar una desicion automatica echa por machine learning, no por algo el data analitycs solo necesita excel, sql y power bi para la visualizacion, ahora el data science es aquel que necesita todo eso pero ademas lenguajes de programacion como python y usar librerias, es mas complejo que data analitycs por lo que lleva mas tiempo ser data science
Para nada, un analista de datos solo necesita de estadistica descriptiva para trabajar y organizar los datos, el cientifico de datos es un puesto de alto nivel, requiere manejar estadistica inferencial y matematicas, para el analisis, prediccion, modelado, etc. De por si un camino para llegar a ser un cientifico de datos es antes ser un Analista de datos, y no al reves.
jarocho vidal😐
mira se las dejo fácil, si buscan creadores de contenido de ambas especialidades notarán que full conservan su cabello mientras que ciencia de datos son calvos
JAJAJAJA NO MANCHES justo el lead de data de mi empresa es calvo