¿Querías que tu trabajo fuera hacer modelos de machine learning? ¿Pero has acabado limpiando datos sucios de ficheros CSV?

Me llamo Leonardo Hansa. Me gusta el chocolate, el tiempo libre y en 10 años de consultoría he aprendido qué necesito de la programación para tratar con esos sucios datos que no te dejan hacer tu trabajo.


Te cuento.

Tengo un documento en el que relaciono Excel, R y Python.

En él tienes una visualización de datos geográficos y una exploración con una tabla dinámica, en las 3 herramientas.

Así, si sabes una de las 3 herramientas, puedes aprender un poco sobre las otras 2.

Modo Piedra Roseta, como la de los jeroglíficos egipcios.

Si te interesa, es tuyo.

Suscríbete a mi newsletter y te lo mando.

Cada martes envío un boletín con ideas para que te recicles en el trabajo y no te oxides. Si trabajas con datos, Excel, cosas así... escucha.

Son ideas sobre programación, basadas en lo que otras personas del sector están haciendo, que ayudarán a que te valoren más en el curro. Y a llamar más la atención.

Por si no lo sabes, llamar la atención vende.

Así que picar código vende.

Semana que no estás en la lista, consejo que te pierdes.

Te das de alta con un click. Si no te gusta, te das de baja con otro.

Sin malos rollos.

Mira.

Si lo que quieres es aprender big data, escribir código para coches que se conducen solos, desarrollar inteligencias artificiales que escriben poemas mejor que Chekspir... no te suscribas.

No te voy a aportar nada en ese caso.

Las personas que sacan partido a lo que cuento son las que trabajan un poco con datos pero no arrancan con el tema de programar.

También las que trabajan con Excel o programas que montan en su empresa para automatizar informes pero que luego no automatizan nada y hacen mazo de trabajo manual.

Quizá has echado un ojo a másters de datos y no sabes por dónde cogerlos.

Normal.

Si te suscribes, en el primer correo que te enviaré te cuento por qué esos cursos no te encajan. Y cómo montar muebles de Ikea te puede ayudar a meter la programación en tu vida.

O en tu puesto de trabajo, por lo menos.

Si quieres hacerte data scientist, entonces haz un máster.

Si lo que quieres es simplificar tu trabajo, tengo una idea.

Bueno, varias.

En tu bandeja de entrada.

Ahí, más abajo.

Te cuento más sobre el documento que te llevas si te suscribes

Cuando te suscribas, en el correo en el que te explico lo de Ikea, te doy además acceso a un documento.

Se trata de una Piedra Roseta.

La piedra Roseta era eso que usaron para traducir los jeroglíficos egipcios, porque venía el equivalente a otro idioma que ya conocían (¿griego? y algún otro).

Lo que te ofrezco es una comparativa entre Excel, Python y R. Se trata de dos tareas de datos (visualización de un mapa y una especie de tabla dinámica) hechas con esas 3 herramientas.

Llevo casi 10 años enseñando tratamiento y análisis de datos. Decenas de alumnos a los que he dado clase me han enseñado esto a mí: muchos cursos de datos no te sirven para aprender porque no te enseñan los fundamentos del trabajo. Te enseñarán recetas, sí, pero si te cambian el entorno de trabajo, la herramienta, incluso los datos, te bloquearás porque no sabrás qué receta te toca aplicar o cómo tienes que aplicarla.

¿Y sabes por qué es eso?

Porque no te enseñan los fundamentos: aquello que es común a a todas las tareas de programación y de análisis de datos.

En mi Piedra Roseta:

  • aprenderás dos tareas frencuentes en el sector datos y cómo hacerlas en Python, R y Excel,
  • relacionarás lo que tiene en común cada paso que doy en cada tarea (independiente de que lo haga en una herramienta u otra),
  • verás a qué me refiero con lo que lo importante es que aprendas los fundamentos de tu trabajo, lo común,
  • entenderás que Python (o R) así en general no sirve para nada y sabrás lo que realmente tienes que estudiar.

Una vez tengas eso claro, aprender herramientas nuevas te saldrá solo.

Mi Piedra Roseta la aprovecharás sobre todo si te manejas un poco en una de esas 3 herramientas y quieres aprender alguna de las otras. Tendrás una referencia de cómo enfocar esas tareas que te propongo.

¿Sabes que los que trabajan en data science dedican un 80% de su tiempo a preparar los datos? O sea, nada de estar todo el día haciendo modelos chulos. Dedican la mayor parte de su tiempo a poner orden en las tablas.

En la Piedra Roseta te cuento cuáles son mis herramientas favoritas (en R y Python) para dedicarme a ese 80% del tiempo.

Y esas dos herramientas son muy comunes, muy usadas. Así que te vendrán bien.

La piedra Roseta tiene dos documentos:

  • un Excel con dos pestañas, con datos, gráficos y fórmulas comentadas
  • y un pdf de 12 páginas, con códigos y comentarios sobre cada paso que doy.

Para que veas cómo se plantean el gráfico y la tabla dinámica que te propongo.

Por cierto, creo que hago las tablas dinámicas de forma distinta a cómo las haces tú. No es ni mejor ni peor. Es solo distinto :)

Te mando la Piedra Roseta. Solo necesito tu email:



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