Recursos previos a Data Science en Acámica

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.

Sobre la carrera

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:

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Bibliografía previa recomendada

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.

Python

Probabilidad y estadística

Libros y videos recomendados para acompañar la cursada (en inglés)

Cómo colaborar con la bibliografía

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?

  1. Crea tu cuenta de Github
  2. Forkea el repositorio a tu cuenta (clickeando en "Fork").
  3. 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.
  4. Haz un Pull Request en el repositorio original. Nosotros revisaremos lo propuesto para incorporar los cambios :)