Este es un repo para las y los ansiosos casi-estudiantes de Acámica. Si ya te inscribiste a una comisión, abajo encontrarás algunos conceptos que te van a ser útiles en la carrera para ir aprendiendo.
Si no te inscribiste todavía, te esperamos aquí.
¿Te interesa colaborar a la lista de recursos? Mandanos un PR.
La carrera cuenta con 4 proyectos divididos en 7 entregas. A lo largo de estas entregas iremos recorriendo el workflow típico de data science, formado por las etapas adquisición y exploración de datos, modelado y deploy, como se muestra a continuación:
No existen requisitos previos para realizar la carrera pero una base en programación y conceptos de probabilidad y estadística van a ser de gran utilidad para aprovechar al máximo la cursada.
Por eso, ofrecemos a continuación bibliografía previa para ir poniéndose a punto.
- Curso para principiantes en Python
- Curso interactivo de Python
- Tutorial de Python Argentina
- Curso de fundamentos básicos de python para Data Science edX (en inglés)
- Fundamentos de la programación en Python en Udacity (en inglés)
- Libro de estadística básica
- Curso introductorio en Khan Academy
- Listado de cursos sobre distribuciones, estadística y visualización en Khan Academy
Si conoces cursos o tutoriales que puedan servir para compartir con otros/as estudiantes como bibliografía inicial puedes hacer un Pull Request para que lo agreguemos a la lista.
¿Nunca hiciste un Pull Request?
- Crea tu cuenta de Github
- Forkea el repositorio a tu cuenta (clickeando en "Fork").
- CLickea en el ícono para editar y escribe todos los cambios que quieras en formato Markdown. Para conocer la sintaxis, aquí. Guarda los cambios en tu repositorio clickeando en "Commit changes" al final de la pantalla.
- Haz un Pull Request en el repositorio original. Nosotros revisaremos lo propuesto para incorporar los cambios :)