Mini-curso GRATIS Introducción a Data Science 4: Top Algoritmos para proyectos de Data Science

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  • Опубликовано: 25 авг 2019
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Комментарии • 81

  • @tecnocracia208
    @tecnocracia208 Год назад +6

    Gracias es JUSTAMENTE lo que estaba buscando ya tengo bases de Python y de bases de datos pero me encontraba un tanto perdido en el tema de los algoritmos. Muchas Gracias este canal vale oro.

  •  2 месяца назад +1

    Fantástico, me acabas de iluminar muchas rutas adicionales!

  • @maurodalleva4119
    @maurodalleva4119 3 года назад +2

    Muy claro todos los conceptos que nos estas brindando. Gracias a esto pude entender bien y comprender sobre que tipo de datos e información vamos a estar trabajando como científicos de datos, muy claro, de verdad, te pasaste 👏🏼👏🏼👏🏼👏🏼👏🏼👏🏼.

  • @jeannsyo
    @jeannsyo 4 года назад

    Muy buen material, muy bien explicado
    Espero sigas subiendo videos

  • @erwinpablopenacasas7160
    @erwinpablopenacasas7160 2 года назад +1

    Extraordinaria la clasificación, muy orientador en saber reconocer los datos y que algoritmo utilizar

  • @oswaldocalderon9535
    @oswaldocalderon9535 2 года назад +1

    Gracias por crear contenido de gran calidad y conocimiento.

  • @rodrigomartinsalves
    @rodrigomartinsalves 3 года назад +1

    Muchas Gracias amigo desde Brasil 🇧🇷

  • @javi_v7.0
    @javi_v7.0 Год назад +1

    Gran video, muchas gracias. ¡Saludos desde México!

  • @jrtumen
    @jrtumen 6 месяцев назад +1

    muchas gracias , excelente mapa tomare tu consejo para comenzar mi camino en data science un abrazo

  • @rjarpa
    @rjarpa 2 года назад +1

    Muchas gracias este mind map vale oro!!! Hay demasiada información desestructuradada allá afuera sobre los algoritmos!

  • @leoprone1
    @leoprone1 Год назад +1

    Excelente explicación ! muchas gracias

  • @fernandaarrondo5516
    @fernandaarrondo5516 2 года назад +1

    Muchas Gracias., muy claro siempre

  • @marcosperezalvarez2667
    @marcosperezalvarez2667 3 года назад

    Muchas gracias Isaac!!!

  • @CoachingPower
    @CoachingPower 3 года назад

    Muy bueno, muchas gracias!

  • @miguelcallejo3841
    @miguelcallejo3841 4 года назад +4

    Practico, estructurado y al grano. Te da una visión global de ese 80/20. Muy recomendable sacar tiempo para ver los 4 vídeos. Enhorabuena!

  • @jeam383
    @jeam383 4 года назад +2

    De gran utilidad Isaac!!! Gracias por dar un poco de orden a todo este mundillo!

  • @veronicamb1849
    @veronicamb1849 4 года назад +1

    Perfectamente explicado, muy estructurado y de manera clarísima. Enhorabuena

  • @LeonardoZubietaAngulo
    @LeonardoZubietaAngulo Год назад +1

    Pedazo de video!!!

  • @elisaalarcon2711
    @elisaalarcon2711 2 года назад

    sos un genio explicando ...

  • @matiasbarrientos7401
    @matiasbarrientos7401 4 года назад +1

    Gracias por toda la información! Ya tengo conocimientos en Análisis Factorial, Regresión Lineal y manejo lo básico de Python. Así que a darle caña !

    • @DataScienceForBusiness
      @DataScienceForBusiness  4 года назад +1

      Análisis factorial es una técnica superbonita y muy interesante. La pena es que en aplicaciones a negocio que es lo que yo trato no se usa mucho. Pero quizá un día haga un vídeo sobre ella simplemente por gusto.

  • @Sergio-pq3ri
    @Sergio-pq3ri 4 года назад +2

    Finísima explicación

  • @MiguelitoMiguel12
    @MiguelitoMiguel12 3 года назад

    Muy bueno!!

  • @Doki5847
    @Doki5847 3 года назад +1

    Muito bom. Gostei das sua explicações.

  • @alejandroshiyam2676
    @alejandroshiyam2676 2 года назад +1

    Excelente científico de datos,

  • @kalipo3778
    @kalipo3778 4 года назад +1

    Con que sencillez lo explicas de tal modo que lo hagas fácil de entender sin tener uno amplios conocimientos, enhorabuena pues estoy viendo todos tus vídeos. Terminé recientemente un curso muy completo de Oracle 12c y cada vez me apasiona más este tema, estoy por realizar uno de Big Data y Marchine Learning. No vengo de ninguna carrera de Matemáticas pero me encantan la analítica.
    Saludos y sigue así......

    • @DataScienceForBusiness
      @DataScienceForBusiness  4 года назад

      El mundo de las bases de datos también es muy buen punto de partida, ya que todavía la mayor parte de la info para explotar en las empresas está en formato estructurado, así que te gusta te animo a hacerlo

  • @brendamg7298
    @brendamg7298 Год назад +1

    Muchas gracias

  • @juanpedroarias9449
    @juanpedroarias9449 4 года назад +3

    CLARO - CONCISO y no se si correcto, porque estoy aprendiendo, pero me temo que MUY CORRECTO.Gracias por dar luz de manera sencilla..se nota que quieres que te entendamos! GRACIAS ISAAC

  • @jpberwart
    @jpberwart 2 года назад +1

    Excelente contenido

  • @MrRichardgmail
    @MrRichardgmail 3 года назад

    estos videos educativos-instructivos deberían tener mayor seguidores o visualizaciones ( esta información forma o guía gente). A pero revisa los fails del mes o el regueton del verano y no cabe la medida de seguidores. vaya sociedad.

  • @JorgeRamirez-wn6wo
    @JorgeRamirez-wn6wo 3 года назад

    Gracias master!!!

  • @AntonioSanchez-bi3nu
    @AntonioSanchez-bi3nu 4 года назад

    Increíble. 5 estrellas.

  • @leidyssilvera3624
    @leidyssilvera3624 4 года назад

    Muy buena explicación de los tipos de algoritmos ML. Hace pocos días vi una oferta de trabajo en Spotify para Data Scientist, especificamente para analizar Podcast. Haciendo la relación con esta explicación, esta tarea entraría en el análisis de datos no estructurados = Audios. Me encantó! Gracias por realizarlo.

    • @DataScienceForBusiness
      @DataScienceForBusiness  4 года назад +2

      a tí Leidys, gracias por comentar!

    • @leidyssilvera3624
      @leidyssilvera3624 4 года назад +1

      @@DataScienceForBusiness Hola! En este moemento estoy haciendo el 7DaysMachineLearningChallenge y tengo una pregunta. Cómo puedo obtener la data que usó en el video? Me gustaría practivar estos ejercicios en mi Rstudio Desktop. Gracias!

  • @laurato5511
    @laurato5511 3 года назад +2

    Ojalá hubiera encontrado este canal antes! Hoy mismo empiezo el programa ML

    • @zezea.m.1126
      @zezea.m.1126 4 месяца назад

      Podrias contar amigo como vas en ML?

  • @adrianaquintanillanistal3594
    @adrianaquintanillanistal3594 4 года назад +4

    Me encantaría un curso entero de Data Science impartido por ti. Me acabo de apuntar al desafío Machine Learning! Gracias por todo ^^

  • @1jesusrm
    @1jesusrm 2 года назад

    Hola, buen día. Una consulta un poco especifica para el motor de apache cassandra me puedes orientar cual seria el mejor camino para explotar los datos. te expongo un poco el problema. tengo una columna de tipo blob la cual contiene registros en formato json y dentro de estos se tienen datos relevantes a explotar solo que el motor de cassandra no tiene la capacidad para trabajar mucho un json. Me puedes orientar? de antemano muchas gracias.

  • @santiparavano
    @santiparavano 4 года назад +30

    Muchas Gracias con 40 años,,, estoy buscando reinvertarme y ver si puedo dedicarme al data Science... como podria comunciarme contigo apra tener una charla virtual ? Gracias desde Argentina !!!!!

    • @victors777
      @victors777 3 года назад +10

      Perdona que te moleste. Con 50, estoy rumbo a lo mismo que vos, y tambien soy de Argentina. Me podras decir como te ha ido? ( veo que tu comentario es de hace un año, asi que sería como poder avisorar mis chances de aqui a un año ( y con 10 años mas que vos). Gracias.

    • @harlemzahir8682
      @harlemzahir8682 3 года назад

      i know it's kind of off topic but does anybody know a good place to stream new series online ?

    • @cristinazamorano
      @cristinazamorano 2 года назад

      @@victors777 pudiste avanzar en tu cambio de rumbo?

    • @marceloarzamendia7549
      @marceloarzamendia7549 2 года назад

      @@victors777 estoy e tu misma situación. Quedo en contacto para ver posibles alternativas y dificultades

    • @chefalfredot
      @chefalfredot 2 года назад

      Les recomiendo revisar la propuesta de Soy Henry o el curso que tiene este canal es excelente, depende de su economía

  • @santiagosantanalopez3859
    @santiagosantanalopez3859 3 года назад

    Por favor su ayuda , me gustaría aprender los tipos de algoritmos de negocios, alineados a los retail. Gracias

  • @CppExpedition
    @CppExpedition Год назад +1

    ¡CÓMO KMEDIAS! K-MEANS!
    Buen video!

  • @Redenegocios
    @Redenegocios 3 года назад

    Muchas gracias muy claro , si te animas a dictar un curso completo estoy muy interesado, Gracias

    • @DataScienceForBusiness
      @DataScienceForBusiness  3 года назад +1

      Hola Miguel, puedes apuntarte a un minicurso gratis mio en www.desafioml.com, y si después ves que quieres seguir profundizando en la misma línea se te abre una oferta para otro de pago, que se explica al terminar el gratuito.

  • @juandavidpenap.5883
    @juandavidpenap.5883 3 года назад

    Hola Isaac, he estado viendo tus videos para tener claridad sobre las bases de todo este tema de data science ya que me interesa mucho y entre a un curso, justo empezó hoy y empezamos con machine learning con el aprendizaje supervisado y no supervisado utilizando el algoritmo kmeans y cluster. Soy estudiante de ing industrial y he visto materias de estadística como probabilidad, inferencia y estocasticos pero no tengo conocimientos previos a varios algoritmos que nombraste piensas que empezar en ese punto es correcto?
    Pdta: Muy buenos videos! Saludos

    • @DataScienceForBusiness
      @DataScienceForBusiness  3 года назад

      yo empezaría por supervisado y aplicándolo a un caso de negocio. Creo que es la forma más práctica. En este mismo canal hay un vídeo que se llama Cómo empezar en data science en el que amplio más detalles sobre mi recomendación para empezar

  • @JuanGomez-wx6re
    @JuanGomez-wx6re 2 года назад

    Hola, tenés un curso de data science?

  • @julionunez7370
    @julionunez7370 2 года назад

    ¿Por qué es DS utilizan un modelo tan simple de regresión como la lineal múltiple, en vez de un ARIMA u otro método más confiable?

  • @santiagosantanalopez3859
    @santiagosantanalopez3859 3 года назад +2

    Saludos cordiales. Le pregunto Ud. Donde puedo aprender los tipos de algoritmos que explica en el video. Su ayuda por favor. Gracias

    • @DataScienceForBusiness
      @DataScienceForBusiness  3 года назад

      en el vídeo doy un visión general. no te recomendaría intentar aprender todos. Para retail espeíficamente te recomendaría empezar por cosas como Life Time Value, segmentación RFM y sistemas de recomendación

  • @Jacobsen13ful
    @Jacobsen13ful 4 года назад +6

    Qué herramienta has usado para dibujar el esquema? Un saludo!

    • @xperrox1
      @xperrox1 3 года назад

      Supiste cual es? Tambien me llamo la atencion.

    • @DataScienceForBusiness
      @DataScienceForBusiness  3 года назад

      es una gratuita de Mindmaps, ya no recuerdo exactamente cual, pero buscando mindmap online app salen varias
      s2

  • @franciscomiranda3239
    @franciscomiranda3239 3 года назад

    Códigos fuentes??

  • @faridsaud6567
    @faridsaud6567 6 месяцев назад

    Buen video!! 👏 Me quedo con una duda: Que tan populares son los modelos generativos y los modelos bayesianos??

    • @DataScienceForBusiness
      @DataScienceForBusiness  6 месяцев назад

      En la industria poco. Hay casos de nicho, por ej se han usado mucho naive bayes para clasificadores en NLP, pero cada vez menos

  • @pepecontrapepe
    @pepecontrapepe 3 года назад

    En el instituto se estudiaban minimos cuadrados.... q lo invento un franchute.... los ingleses se lo apropiaron y le llamaron regresion,,,,, luego la regresion puede ser lineal o no lineal.... si eres fisico tiras por la no lineal, q es mejor mandanga... y es la forma de sacar todas las curvas-modelos en fisica... es la tecnica de modelar en matemática continua... q es la q estudiamos en el instituto etc... aunque la q parte la pana es la matemática discreta.... la de los informáticos y estadistas.... cosas de nuestro gran sistema educativo

  • @MariaPaulaPachecoZapata
    @MariaPaulaPachecoZapata Год назад

    Después de terminar la primera semana como data scientist, cual es el curso que debo seguir?

    • @DataScienceForBusiness
      @DataScienceForBusiness  Год назад

      hola, al terminarla se presenta el curso profesional recomendado para quien quiera continuar.

  • @marcosricardo3492
    @marcosricardo3492 4 года назад +2

    Qué carrera estudiaste?

  • @eliana.jimenez
    @eliana.jimenez 4 года назад

    Hola Soy Psicóloga y deseo entrar en este mundo del Data Science para dar un plus a mi profesión. Pero no tengo competencias en Matemáticas y estadística, que cursos de introducción me recomiendas para ingresar a este mundo. Gracias!

    • @DataScienceForBusiness
      @DataScienceForBusiness  4 года назад +1

      Hola, hay otro vídeo en el canal en que hablo de cómo empezar. Básicamente lo que recomiendo es aprender un lenguaje (R o Python), aprender los algoritmos de machine learning predictivo (no es lo único pero sí creo que lo más importante y por tanto por donde se debería empezar), y aplicarlo a algún caso de uso. Si quieres ver un ejemplo puedes apuntarte gratis al desafío machine learning en www.desafioml.com.

    • @eliana.jimenez
      @eliana.jimenez 4 года назад

      @@DataScienceForBusiness Muchísimas gracias por tu respuesta.

  • @davidrodriguez2489
    @davidrodriguez2489 3 года назад

    Hola buenos dias. Deseo cumicarme
    Porfavor me dejas el correo u otro contacto. Gracias

  • @FerLaGo
    @FerLaGo Год назад

    Hola Isaac me estoy intentando informar sobre tu curso de Data science pero no tienes forma de contactarte en la web. Ni información. No hay ningún modo de comunicación. Veo que la única opción bes hacer el curso gratis y luego habrá un modo de contacto. Pero bueno no sé si hay otro modo de informarme sobre el programa y precios.

    • @DataScienceForBusiness
      @DataScienceForBusiness  Год назад

      Hola, puedes responder a cualquiera de los emails que te llegan cuando descargar algo de la página y me llega directamente a mi. O si prefieres escríbeme directamente a isaac@datascience4business.com