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<< Si realmente no sabemos qué está programado para hacer, lo más probable es que nos programe. Una vez que eso sucede, también podemos ser máquinas nosotros mismos >> Douglas Rushkoff [Don´t stop coding]
El proceso de Extracción, Transformación y Carga de datos (ETL por sus siglas en inglés) es un proceso iterativo que demanda la mayor parte del tiempo del científico de datos. [ Don't stop coding ]
Si te adentras en el mundo de python, algo que te salvara la vida será aprender sobre programación orientada a objetos. [Don´t Stop Coding]
99 % de procesamiento de datos .5 % aplicar modelo .5 % interpretarlo Así se resume la vida de un científico de datos. [Don´t stop coding]
El científico de datos no se hace en las aulas, lo hace la experiencia. [Don’t stop coding]
Cuando requieras aplicar un modelo estadístico con supuestos normales, recuerda hacer una prueba de bondad de ajuste sobre tus datos que corroboren dicha normalidad. El Test de Jarque Bera podría ser de gran utilidad. [Don´t stop coding]
Cuando manejes variables categóricas fusiona aquellas que tengan menos del 10 % de los datos, con esto evitaras desbalanceos. [Don´t stop coding]
Al final, el criterio es el principal parámetro. “Las estadísticas no son un sustituto para el juicio.” <<Henry Clay>> [Don´t stop coding]
Excelente inicio de semana científicos. Modelen mucho, grafiquen mucho y sobre todo ¡programen mucho! [Don´t stop coding]
Recuerda que el indexado es la manera en la que Python delimita sus bloques. Si tu secuencia no ejecuta empieza revisando eso. [Don’t stop coding]
Recuerda que no todo es la aplicación de modelos. El 90% del análisis de datos es la integración y exploración de la información. [Don’t stop coding]
¿Sabías que? Los puestos de científicos de datos son uno de los 10 empleos emergentes más requeridos en México según Linkedin [Don´t stop coding]
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