Видео

Hola

muy buen video, disculpa que opinas de la herramienta odi12c? , muchas gracias y espero ver mas videos tuyos

Luigi muchas gracias. Tus aclaraciones me han servido mucho

Me identifiqué con este video jeje yo soy contador público y trabajado como tal hasta ahora pero me llamo la atención la ciencia de datos y tome varios cursos de manera autodidacta y ahora me anime a un diplomado y me ha encantado lo que he aprendido por lo que ahora he pensado en cambiar de contador público a ciencia de datos pero si es una difícil decisión por los años invertidos porque sería volver a empezar

Buen aporte!! Claro, directo y de Valor...Tengo una pregunta en la Parte de Limpieza que mencionas como importante no lo hace el Especialista de Analista de Datos?¿?¿?¿

¿te molesta si veo el video un millon de veces? jejeje

Excelente video

Yo empecé este año a hacer cursar esta carrera en la UBA y aunque todavía estoy en el CBC, no puedo creer lo bien que hice al elegir esta carrera... Con cada cosa que leo, veo o aprendo me maravillo cada vez más. Y le estoy poniendo todas las ganas a Álgebra😁. Excelente vídeo. Gracias.

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?

Una paja, el dia del pico alguien va a aceptar hacer una wea tan larga para que en alguno de los procesos le digan que no

Te conocí en tiktok y desde entonces no te suelto

*SACATE LOS DIENTES DE DRÁCULA DALE YA FUE LA JODA.*

Excelente contenido. Muchas gracias ! Antes de ingresar a la universidad me estaba debatiendo entre estudiar Medicina o Ciencias de la Computación. Sin embargo, no logré ingresar a Medicina. Lo más lógico era irme por Computer Science. Pero no, 10 minutos antes del cierre del sistema de admisión y en una decisión apresurada seleccioné Odontología (el peor error de mi vida). Luego de 2 años estudiando Odonto estoy convencido que esto no es lo mío. He eatado investigando de Ciencias de Datos y otras áreas. Finalmente, creo que Ciencia de Datos es muy buena opción. El único detalle es que aunque tengo buenas bases en estadística y programación, las matemáticas no me llaman tanto la atención 😢

Hey Luigi, le saluda Walter desde Lima, Yo estaba buscando una aplicaion que permita tener respuestas a preguntas semanticas de un grupo de archivos PDF ubicados en el disco local desktop o en un servidor de una empresa, tienes uno igual o que me recomiendas?

Dictas clases?

Gracias Luigi, tu explicacion friendly

se ve tan complicado dominar python pero eso sera un indicador de analfabetismo en el futuro, graciass empiezo hoy

Gracias

Graciass

Me encanta este contenido ❤🤯

Ooo que bien muchas gracias 🥶🥶👽👍

Muchas gracias 🙂💪es de muchísima utilidad ❤❤

Solo les recomiendo que no vayan con la expectativa de que van a salir con una gran formación de ahí. Simplemente van a recibir nociones básicas

Excelente vídeo. Información valiosa. Saludos.

Quiero cursar Data, pero mi trabajo requiere mi total atencion, ayudame con una duda que tengo, crees que si me conecto a las clases en vivo pero sin camara, solo con mi audifono, crees que me lo tomen en cuenta, como que si asisti a la clase en vivo?, saludos desde el Estado de México, like 🤙😎

b_v

Tanta cosa y los políticos tienen los mejores salarios y no les piden una mierda....

Por qué habla de programar si los científicos de datos ni programan?

Maravilloso, gracias 🫂

Excelente, gracias por el dato

Según lo que te esuché eres Junior XD

Excelente contenido, muchas gracias. Como puntos de mejora, deberías mejorar la dicción y agregar los puntos que comentas como texto en el video, no sólo imágenes con tu voz.

La idea es ser un científico de datos 😮😮 hay q quemar mucha neuronas ufff horas de libros y de todo uff brutal

Madre mia esto es muy largo no te va a alcanzar la vida para aprender tanto no q horror

Que licenciatura o pregrado debo estudiar si quiero desempeñarme en esta area? Estoy prnsando en estadistica, me confirman?

Excelente video, gracias por compartir tu experiencia Luigi!

Estaba buscando algo así, gracias buen aporte! Saludos

La verdad se me incendio en cerebro

Sería muy útil un video de comparación entre R y Python, gracias!

Super valioso tu video. Muchas gracias por crearlo.

Buen dato, gracias me es de mucha ayuda!

si osy malo en mate podria ?

Cómo llevar una entrevista si es mi primer trabajo y aún no tengo experiencia

Clarisimo! Vamos por el porfolio!

me salvaste la vida, estaba a punto de pagar un ocr, y encontre esto, tqm+++++ xoxoxoxo

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.

muy bien un 10

Que opinas de la carrera de ciencias de datos e inteligencia artificial ? Tiene salida laboral ayudaas

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 !!!!

hola! Podrías dar una charla de lo que pensas de la tecnicatura en ciencia de datos de Teclab? Muchas gracias!!