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Escuchar "Episodio 3 ¿Cómo puedo ser un científico de datos?"
Síntesis del Episodio
SER un científico de Datos
Tener una buena base de álgebra, cálculo, probabilidad, estadística y lás matemáticas de ciencias exactas y las ingenierías.
Python o R como lenguaje de programación, y sus correspondientes librerías para Data Science.
Conocimientos de SQL para hacer consultas sobre bases de datos
Obtención de datos de distintas fuentes
Limpieza y preprocesado de datos
Machine Learning (algoritmos, modelado, evaluación, optimización, etc).
Deep Learning, Reinforcement Learning, Natural Language Processing, Computer vision, ….
Tener una buena base de álgebra, cálculo, probabilidad, estadística y lás matemáticas de ciencias exactas y las ingenierías.
Python o R como lenguaje de programación, y sus correspondientes librerías para Data Science.
Conocimientos de SQL para hacer consultas sobre bases de datos
Obtención de datos de distintas fuentes
Limpieza y preprocesado de datos
Machine Learning (algoritmos, modelado, evaluación, optimización, etc).
Deep Learning, Reinforcement Learning, Natural Language Processing, Computer vision, ….