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Datos en volumen: IoT
Diversidad de orígenes de datos: Documentos, Audio, SocialNetwork-APIs
Aprovechamiento de información
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TEMAS A TRATAR
Sabemos que cada uno de los temas exige un capítulo completo, e incluso un curso
completo para enfatizar;
Éste es un viaje corto de introducción sobre estos temas.
3
Data la interdisciplinariedad del DataScience, se requiere una intersección de varios
aspectos:
HACKING SKILLS: para trabajar con datos masivos, a ser adquiridos, limpiados,
manipulados
MATH+STATISTICS KNOWLEDGE: Conocimiento de computer
science/matemáticas/estadística
SUBSTANTIVE EXPERIENCE: es crucial estar motivado para generar preguntas,
hipótesis e interpretar resultados. Para ello también se necesita ingenio, soft-skills,
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OJO con el DANGER ZONE: los análisis sin su rigurosidad pueden desembocar en
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