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Data Science es un campo dentro de las ciencias de la computación que involucra métodos de otras disciplinas científicas: estadística, análisis de datos y Machine Learning se unen para mejorar el conocimiento de datos en sus diferentes formas.
El proceso requiere pasar por un conjunto de fases hasta obtener el resultado final, ¿cuáles son esas etapas? ¿Cómo realizar el análisis correctamente? ¿Qué buenas prácticas nos pueden servir? En nuestro nuevo ebook ‘Manual del Data Scientist: análisis exploratorio’ y explicamos cómo afrontar los proyectos de analítica de datos y no perdernos en el camino. ¡Descárgalo aquí!
Ángel Delgado
Estudié Física y actualmente soy Machine Learning Engineer. En mi tiempo libre me gusta investigar sobre Inteligencia Artificial y twittear sobre ello. Tomo mucho café.
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Marta Ruiz
Licenciada en Bellas Artes, especializada en diseño gráfico y web. Comencé mi carrera profesional diseñando y maquetando web, pero pronto mi dedicación fue exclusiva al diseño. En Paradigma sigo aprendiendo y disfrutando del diseño UX, además de aportar mi conocimiento artístico en algún que otro proyecto.
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David Mota
Desde muy pequeño fui un gran apasionado de cómics, videojuegos, series... lo que me llevó a estudiar en una escuela enfocada en gran medida a la ilustración. Al terminar estos estudios, el diseño se cruzó en mi vida. Pasada ya una década, actualmente pertenezco al equipo de UX de Paradigma, dejando mi firma en un buen número de diseños, ya sean gráficos o web e incluso alguna vez, hasta me dejan tocar algo de código.
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Ebook - Manual del Data Scientist: Programación orientada a Machine Learning.
Gobierno del dato: modelos y herramientas.
Gobierno del dato: desafíos y factores clave.
Podcast - La importancia del dato en un mundo AI-driven.
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