Data Science for Business from Scratch
Ciencia de datos para empresas desde cero
Executive Data Science.
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¿Por qué es importante saber Data Science?
- Porque la Data Science te permite extraer valor de los datos disponibles
- Porque lo que parecía imposible, ahora se puede conseguir con unos pocos de conocimientos.
- Para no conformarte con Describir, explicando tan solo lo que ha sucedido.
- Para Diagnosticar porque ha sucedido lo que ha sucedido.
- Para ir más allá y Predecir que sucederá.
- Incluso dejar que la maquina aprenda y Prescriva que es lo que debe hacerse
Aunque seas usuario de Excel, ¿por qué deberías aprender un lenguaje de programación?
- Posiblemente Excel sea una de de las mejores herramientas para la mayoria de necesidades de analisis de datos, pero un lenguaje de programación permite multiplicar su potencialidad.
- Te permite generar análisis complejos de manera simple: Datamining, Machine Learning, Estadística, Deep Learning.
- Porque para lo que un manager necesita, no hay que ser un experto en programación.
- Te permite mejorar tu eficiencia, ahorrando muchas horas a la semana.
- Para realizar una importación, manipulación y exportación de datos más potente.
- Porque facilita la automatización. Crea una vez, ejecuta multiples veces.
- Independiente del volumen de datos que se maneja.
- Facilita la detección y solución de errores.
¿Por qué aprender Python?
- Es sorprendete lo que se puede llegar a hacer con muy pocas lineas de código
- Es un lenguaje de programación sencillo e intuitivo, a diferencia de lenguales como C++, Java, etc
- Para conseguir nuestros objetivos solo hay que conocer una parte muy pequeña de Python.
- Python es un lenguaje de programación completo que permite la `programación orientada a objetos.
- Dispone de librerias especilizadas, en las que las funciones (que hacen o calculan cosas) y los algoritmos (para tecnicas de datamining, machine learning y deep learning) ya estan preprogramadas.
¿Por donde empezar?
- Lo primero es disponer de un entorno de trabajo que te permita programar, visualizar y analizar los resultados.
- Lo segundo, conocer la libreria Panda de Python que esta orientada a los DataFrames. Estos equivalen a las hojas de calculo de Excel.
- Tercero, conocer los principales comandos de Python para multiplicar las posibilidades de Pandas.
- A continuación, conocer las principales librerias: numpy, matplotlib, scipy, stats, sklearn, keras, pytorch, tensorflow, etc, en función de tus objetivos.
Consultoria: si lo que necesitas es que te ayude.
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