Lee ésto antes de empezar con el curso y con el resto de los módulos.
Hay variadas y diversas formas de definir lo que es ciencia de datos. A pesar de ello, a nos gusta decir que la ciencia de datos es la utilización de métodos y herramientas para pasar de los datos a información útil.
El flujo de trabajo habitual de la ciencia de datos es el mostrado en la siguiente imagen:
Para tener un orden lógico de trabajo, en este programa usaremos - cosas más cosas menos - ese flujo de trabajo.
Por lo anterior, y para mantener una estructura más ordenada y fácil de seguir, el programa tendrá como eje central el clásico libro de Hadley Wickham **R for Data Science**, pues es un referente dentro de éste tema, tiene una lógica de trabajo bastante interesante y permite disponer de documentación para el estudio y ejercicios. Iremos revisando y trabajando en cada sesión varios capítulo de este libro.
Puedes acceder gratis al libro desde este link.
Tambien tiene una versión en español que la puedes ver acá.
Para revisar aspectos de visualización, usaremos como base estos 2 libros: ggplot2: elegant graphics for data analysis y R Graphics Cookbook.
Para revisar aspectos de comunicación, usaremos como base los libros Mastering Shiny y R Markdown Cookbook + su repositorio en GitHub.
En cada sesión mencionaremos los capítulos a revisar de cada libro. Complementaremos con otros tipos de datos, referencias, ejemplos y ejercicios de los participantes.
Es importante mencionar que este programa de formación no solo se centrará en que los participantes aprendan a analizar datos usando técnicas de programación, sino que logren comprender conceptos más amplios del desarrollo de proyectos de datos y cómo usarlos para resolver problemáticas concretas dentro de sus organizaciones. Para ello, abordaremos distintos elementos relacionados a determinar instancias de generación de valor público, análisis estratégico y levantamiento, modelado y optimización de procesos. Todos esos elementos son necesarios para identificar áreas en donde, a través de los datos, se puedan generar insights o información relevante para la organización.
Estos elementos son de increíble relevancia y utilidad, pues no solo porque pueden determinar la viabilidad de un proyecto de datos, sino que determina el impacto que pudiera tener el llevar a cabo instancias como esas.
Nota: En algunas sesiones pregrabadas se menciona a la plataforma Twist como el lugar donde van a quedar las actividades, foros y documetación. Esa plataforma la usamos en la versión anterior, pero la reemplazamos por Discord. Así que cada vez que se haga mención a Twist, piensa en Discord.
Este curso aborda el lenguaje de programación R.
Para ello, necesitarán instalar las siguientes cosas:
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El lenguaje R desde su sitio oficial.
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Desde acá puedes descargar RStudio.
Durante las primeras sesiones revisaremos cómo usarlos.
No te asustes!! Revisa este video si tienes dudas si programar es para ti.
Estos consejos te los mencionanos al inicio para que le saques el máximo provecho al curso y las sesiones.
- Ve los videos 2 ó 3 veces. No te quedes solo con la primera vista. Revísalos lentamente, pausalos y anda practicando en la medida que te sientas cómoda o cómodo.
- Practica mucho!! Revisa los scripts, vuelve a hacerlos varias veces, hazle pequeños cambios e investiga un poco más. La práctica es lo principal.
- El bootcamp está pensado para que puedas realizar 1 sesión por semana. Es posible que le tengas que dedicar, al menos, unas 5 a 7 horas a la semana. Planifícate! Y reserva un espacio para ello.
- Toma apuntes y notas. Te dejamos este template de Notion para que lo uses como base.
- Una de las mejoras formas de aprender es enseñar. No es necesario que sea a otra persona, puede ser a ti mismo o a algún familiar o amigo. Intenta explicar las cosas que vayas aprendiendo con tus propias palabras. ¿Conoces la técnica del patito de goma?.
- Más allá de saber "escribir código" o programar, lo relevante es entender lo que haces, cómo y cuándo usar determinadas funciones. Al final, lo que se necesita es resolver un problema. Para todo lo demás, está Google (en serio).
- Es muy probable que te bloquees y sientas que no avanzas, en especial al principio. No pasa nada!! A todos nos ha pasado. Es natural que ocurra eso. Toma aire, descansa, deja pasar unos días quizás y retoma las sesiones y vuelve a practicar y estudiar, pero hazlo de forma ordenada.
- Recuerda que siempre tendrás a la comunidad de Discord para pedir ayuda.
- Para que las sesiones sean más provechosas, quizás te sea útil usar 2 monitores: uno para ver el video o la documentación y otro para escribir el código. Pero eso es opcional.
- No te veas todos los videos de una vez ni te leas todo de inmediato. Calma!! Dedícale tiempo. Posiblemente es mejor dedicar 1 hora full, descansar unos 15 minutos y luego seguir full otra hora más. ¿Conoces la técnica pomodoro?
Y recuerda...
Cada sesión y clase tiene una sección de documentación adicional o complementaria. Esta documentación está curada y seleccionada para que fortalezcas los puntos claves de la clase en cuestión. Pero no te vuelvas loco/a!!! Algunas sesiones tienen bastante documentación complementaria y, a veces, excede lo que necesitas para seguir avanzando. Hay mucha que está ahí para que la tengas como material extra para profundizar más adelante o en algún momento puntual. No te leas todo ni pretendas aprenderte todo. Eso es imposible. Es mejor ir lento y pausado, pero comprendiendo bien lo que haces a que ir a lo bestia. Trata de ir consolidando los aprendizajes de a poco y según ello, seguir construyendo tu ruta de estudio.
Estos mini talleres están pensados para que adquieras competencias básicas sobre algunas plataformas que usamos en el curso. Pero, además, te serán de gran utilidad en el mundo de la programación.
Ya verás!!
Te serán de gran ayuda.
Revisa los talleres:
Nota: en las sesiones grabadas del curso se usaba otra plataforma para las preguntas y foros. En la nueva versión, usamos Discord para la comunidad. Así que cuando mencionamos a Twist en los videos, aplica casi lo mismo para Discord. Tenlo en mente.