¿Cómo convertirse en Científico de Datos en un par de meses y llegar a la meta?

Feb 9, 2022 · Mexico City, Mexico

¿Cómo convertirse en Científico de Datos en un par de meses y llegar a la meta?

Después del gran puente Guadalupe/Reyes ahora viene la cuesta de Enero, que por las condiciones actuales de pandemia en su cuarta ola, todos nos proponemos los mejores deseos y elaboramos los planes para este 2022!

Uno de los grandes deseos de todos es CONVERTIRSE EN CIENTÍFICO DE DATOS, para realizar todo tipo de aplicaciones de Aprendizaje Automatizado (Machine Learning) y los mas aventurados, realizar aplicaciones de Inteligencia Artificial y todos los grandes logros que hemos visto de la ola AI.

Yo también quiero ser parte de esta gran revolución de la Ciencia de Datos, pero ¿por dónde empiezo?

Este es el mismo fenómeno cuando hay competiciones deportivas como MUNDIAL DE FÚTBOL y JUEGOS OLÍMPICOS, ..., después de terminados los eventos, todos queremos ser MARATONISTAS, NADADORES, y FUTBOLISTAS!!!

Sin embargo no se menciona mucho, TODO EL TRABAJO PREVIO y CONSTANCIA de los deportistas que durante años se prepararon para estos eventos.

Hoy es lo mismo en la CIENCIA DE DATOS, ..., pero nunca es tarde para iniciar una apasionante aventura, como lo es CONVERTIRSE EN CIENTÍFICO DE DATOS, ....., arranquemos con los preparativos!!!

Este es precisamente el OBJETIVO de este CICLO:

¿Cómo convertirse en Científico de Datos en un par de meses y llegar a la meta?

Cada sesión semanal con duración 2 hrs

Paso 0: Tener una PC con al menos 8 Gb de RAM, con conexión a Internet

Paso 1: Instalar el AMBIENTE ANACONDA con PYTHON y manejador CONDA

Paso 2: Crear un ambiente CONDA de trabajo

Paso 3: Instalar las bibliotecas básicas de Python de todo programador. Es decir el KIT BASICO DE SUPERVIVENCIA. Por ejemplo: cuadernos Jupyter notebook, numpy, pandas, matplotlib, seaborn, geopandas, folium, ... y otras tantas. Todas las bibliotecas se instalan generalmente con

pip install XXXX

Paso 4: Ejecución de cápsulas que les ofrecemos para lectura de los principales tipos de formatos de datos:

Formato CSV. Bajar datos REALES de NEGOCIO, por ejemplo los datos abiertos que se ofrecen en todos los lugares. Nosotros ofrecemos siempre ejemplos de datos abiertos reales con volúmenes importantes, por ejemplo LOCATEL con mas de 1 millon de registros y 250 Mb de datos

Formato SHAPE. El mundo GeoEspacial es estratégico en la toma de decisiones y la Ciencia de Datos. Ofrecemos datos GeoEspaciales Reales, de datos abiertos como Códigos Postales SEPOMEX, por ejemplo de INEGI el DENUE (Directorio Estadistico Nacional de Unidades Económicas) con mas de 5.5 millones de registro y gran volumen o el CENSO2020 que Inegi pone a disposición de todos.

Formato Excell. El mundo corporativo utiliza el formato Excell en casi todos los procesos productivos y es una herramienta omnipresente, por lo que es super importante su administración y manejo.

Formato JSON y GeoJSON. Hoy el intercambio de información en los procesos productivos tiene en la representación JSON una forma super versátil y manipulable en todos los dispositivos, dado que el motor de interpretación JSON esta en TODOS LOS DISPOSITIVOS. Por esta razón hoy JSON es la estructura mas utilizada para intercambiar datos

Formato TXT y PDF. ¿Cómo extraer el texto y analizarlo con NLP? Uso de Spacy

Formato IMAGEN. ¿Cómo extraer los datos de una foto de credencial INE? Uso de Tesseract

Paso 5: Después de la lectura de TODO TIPO DE FORMATO, se requiere realizar un ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS

Paso 6: Ya conocemos nuestros datos, .... pero necesitamos PREPARARLOS para la CIENCIA DE DATOS como TENSORES, es decir PUROS NÚMEROS, .... las computadores SOLO USAN NÚMEROS en los algoritmos de CIENCIA DE DATOS

Paso 7: ¿QUE ALGORITMO UTILIZO?

Paso 8: Ya tengo resultados de varios algoritmos, ¿Cuál es el mas adecuado a mi problemática?. ¿Cómo mido y evalúo mis algoritmos?

Paso 9: Todo funciona en mi laboratorio, ¿Cómo genero una aplicación productiva, de preferencia una aplicación interactiva web?. Aquí entra en acción la maravillosa herramienta recientemente aparecida: STREAMLIT y otras herramientas de Ciencia de Datos para el despliegue.

Paso 10: Y despues metemos KOALAS y Spark para manejo del volumen.

Es decir lo que vamos a seguir es la metodología CRISP_DM

Esta metodología es una de las mas utilizadas:

1. Entendimiento del problema de negocio.

2. Exploración de datos. ¿Qué tipo de datos tenemos?

3. Preparación datos. ¿Cómo organizamos los datos para modelar?

4. Modelado. ¿Qué técnicas de modelado debemos aplicar?

5. Evaluación. ¿Qué modelo se adapta mejor a los objetivos?

6. Despliegue. ¿Cómo mostrar resultados?

No se lo pierda pueden ver de forma gratuita todos nuestros videos en el canal YouTube. Hay de todo un poco!!!

https://www.youtube.com/channel/UCf49zOpIRJo5zK9P0Ma-sFQ/videos

CUOTA RECUPERACIÓN PARA RECIBIR MATERIAL: 900 pesos

Miércoles 9 febrero 2022 de 7 - 9 PM

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Pago interbancario solicitar CLABE BBVA

Dr Gabriel Guerrero

saxsa2000 (at) gmail.com

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