Guia de estudio interactiva · Edicion Data Science II
DSBook
De las bases de datos a problemas de Machine Learning formulados con claridad.
5 modulos, 23+ conceptos, codigo ejecutable. Una guia escrita por capas: primero entiendes, despues aplicas, despues enseñas.
5
modulos
5
capitulos
174min
de lectura
23+
conceptos
Filosofia
Primero entiendes. Despues aplicas. Despues ensenas.
Entender
El por que antes que el como. Conceptos con ejemplos, no recetas para copiar y pegar.
Aplicar
Codigo ejecutable en cada capitulo. Errores comunes con la version correcta al lado.
Ensenar
Flashcards, preguntas de entrevista, mini-proyectos. Lo que sabes explicarlo, lo dominas.
Estructura
3 partes, una progresion
De los fundamentos, hasta la practica aplicada al mercado laboral real.
Fundamentos
Python, SQL y formulación de problemas: las herramientas y preguntas que sostienen cualquier proyecto de datos.
1 capitulo
Datos y arquitectura
Adquisición de datos con APIs y formatos tabulares, bases de datos relacionales, modelado, normalización, SQLite y pipelines reproducibles para preparar información confiable.
3 capitulos
Machine Learning aplicado
Tipos de aprendizaje, preparación de datos y conexión entre los pipelines y los modelos que toman decisiones.
1 capitulo
5 modulos
El viaje completo
Experiencia
Un libro que trabaja contigo
Busqueda instantanea
Encuentra cualquier concepto, tecnologia o proyecto con Ctrl+K.
Modo claro y oscuro
Tipografia editorial optimizada para lectura larga, dia o noche.
Progreso persistente
Marca capitulos como leidos. Tu avance se guarda en este navegador.
Notas privadas
Anota ideas, dudas o conexiones en cada capitulo. Solo tuyas.
Flashcards
Repaso activo con tarjetas flip. Conceptos al frente, definicion al dorso.
Tabla de contenidos flotante
Navega dentro del capitulo sin perder el hilo.
Glosario completo
23+ conceptos enlazados. Cada termino en su contexto, con ejemplos.
Preguntas de entrevista
Practica con las preguntas reales que hacen las empresas.
Analytics anonimo
Medimos que capitulos lees mas para mejorar el contenido. Sin datos personales.
"No intentes memorizar esta guia. Estudiala por capas."
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