¿Qué hay detrás de la ciencia de datos? Exploremos el mundo del 'Data Science': Estadística, software, modelos, aplicaciones, noticias..., discutamos todo lo que los datos tienen para decirnos y compartirnos en Cuestión de Datos.Twitter: @CuestionDeDatos
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Tech Won't Save Us
Silicon Valley has a solution for everything, but who do its ideas really serve? Every Thursday, Paris Marx is joined by a new guest to critically examine the tech industry, its thought leaders, and the worldview it spreads. They challenge the notion that tech alone can drive our world forward by showing that separating tech from politics has consequences for us all, especially the most vulnerable. But if tech won't save us, what will? This podcast isn't simply about tearing tech down; it also presents radical ideas for tech designed for human flourishing instead of surveillance, acquisitions, or to boost stock prices. A better world is possible, and so is better technology.
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The Lazy Genius Podcast
Being a person is hard, and The Lazy Genius Podcast is here to help you be a genius about the things that matter and lazy about the things that don't. From laundry to cooking chicken to making new friends, Kendra is here to welcome you into an easier way.
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Data Stories
A podcast on data and how it affects our lives — with Enrico Bertini and Moritz Stefaner
7 Herramientas de un GRAN Científico de Datos
Llegar por primera vez al mundo del DS y ML es una experiencia difícil. Se asemeja a un bosque neblinoso dónde no puedes ver 2 pasos adelante. En esta emisión no ofrecemos la guía última y definitiva de qué es lo que se tiene que saber, pero sí ofrecemos un lugar y un recurso dónde empezar a buscar.¡Bienvenidos a la 2da temporada de Cuestión de Datos!
¡Los valores-p están muertos!
En este episodio exploramos algunas de las malas prácticas alrededor de esta mítica herramienta de la estadística y la ciencia de datos. Ademas recibimos a nuestro primer invitado: Arturo González Bencomo, data engineer y devops.Platicamos con él sobre el Predictive Power Score ¿Lo conoces?Además, nueva sección, nuevo formato y en el repositorio: Thomas Linn Pedersen
¿Qué es Machine Learning?
Uno de los términos más populares en el mundo de la ciencia de datos es: Machine Learning, pero ¿qué es lo que realmente significa? ¿Cuál es el verdadero alcance de estas dos palabras cómo disciplina?Además, nos preguntamos como demostrar que verdaderamente somos 'Data Scientists' en una disciplina que aún no se ha convertido de profesión.En el repositorio: ¡El Data Scientist más famoso del mundo!
Hacer ciencia de datos es MUY fácil
Ser científico de datos se ha vuelto muy popular en los últimos años. ¿Por qué?En este episodio, nos sumergimos en los obstáculos de la ciencia de datos, en qué es realizar un "deployment", y de cómo construir un producto de datos. Además, discutimos sobre la importancia de la ética profesional y de cómo, al adoptar un código de ética, ganamos todos.
¿Qué @#$%! es Estadística Bayesiana?
¿Alguna vez se han preguntado qué es la Estadística Bayesiana?En este episodio de Cuestión De Datos respondemos esta y más preguntas.Además, mencionamos algunos puntos importantes de un buen commit, y cómo git ha sido una herramienta crucial en el desarrollo del open source.
¡Precaución! Jupyter Notebook a 50m
Los Jupyter Notebooks son el ambiente de desarrollo más popular para el DS, hoy hablaremos de sus ventajas, desventajas, y precauciones a tomar al momento de usarlos.Además exploramos los fundamentos de Tidy Data. En el repositorio tenemos a: ¡Hadley Wickham!
¿Visualizaciones? ¿Para qué?
¿Podemos prescindir de la visualización? Y si no, ¿qué tan importante es el papel de las visualizaciones en el trabajo de un Data Scientist? Además, indagamos en uno de los temás más importantes de la profesión: la predicción, ¿por qué no simplemente ajustar polinomios a los datos?Eso, y una serie de datos curiosos sobre John Tukey, en este episodio.
R vs. Python
Estos lenguajes tan populares entre los científicos de datos, ¿son enemigos?, ¿son amigos?¿Basta con programar en uno o se puede programar en los dos? Hablemos de esto y más en este episodio de Cuestión de Datos.
¿Qué es ciencia de datos y open source?
Iniciamos este podcast platicando sobre dos términos en boga en la comunidad del análisis de datos: Ciencia de Datos y Open Source.Somos dos entusiastas buscando abrir un espacio de discusión e intercambio de opiniones sobre la ciencia de datos para la comunidad de habla hispana.Discusiones, controversias e invitados en Cuestión de Datos.