Introducción

Bienvenidos al curso de Preparación para Entrevistas en Ciencia de Datos. Este curso evaluará su entendimiento de los temas de ciencia de datos a través de ejercicios tanto teóricos como prácticos. Esto asegura que usted esté bien preparado para demostrar su experticia durante las entrevistas. Vamos a sumergirnos en las partes integrales de la ciencia de datos que estaremos cubriendo:

Python

Python es la columna vertebral de la ciencia de datos moderna. Con su simplicidad y legibilidad, Python ofrece una amplia gama de bibliotecas y frameworks, facilitando la manipulación de datos, el análisis y la visualización de manera fluida. Un profundo entendimiento de Python es primordial no solo para las entrevistas de programación, sino también para las tareas diarias en ciencia de datos.

Numpy

Numpy, abreviatura de Python Numérico, es un paquete fundamental para los cálculos numéricos en Python. Ofrece soporte para arrays multidimensionales grandes y matrices, junto con una colección de funciones matemáticas para operar sobre estos arrays. Comprender Numpy es crucial para tareas que involucran datos numéricos.

Pandas

Pandas es la biblioteca preferida para la manipulación de datos y el análisis. Ofrece estructuras de datos para almacenar grandes conjuntos de datos de manera eficiente y herramientas para reorganizar, agregar, y filtrar datos. Un científico de datos a menudo pasa una gran parte de su tiempo preparando datos, lo que hace de Pandas una herramienta indispensable en su arsenal.

Matplotlib

La visualización es un aspecto clave de la ciencia de datos. Matplotlib permite la creación de visualizaciones estáticas, interactivas y animadas en Python. Ofrece una manera de representar datos visualmente, facilitando la identificación de patrones e insight.

Seaborn

Seaborn amplía las capacidades de Matplotlib y es una biblioteca de visualización de datos estadísticos que ofrece una interfaz de más alto nivel para crear gráficos atractivos. Está diseñada para integrarse sin problemas con los data frames de Pandas y los arrays de Numpy, lo que hace que el proceso de visualización sea más intuitivo y menos laborioso.

Estadísticas

La ciencia de datos está arraigada en la estadística. Desde la prueba de hipótesis hasta la comprensión de distribuciones, un sólido conocimiento de la estadística permite a los científicos de datos tomar decisiones informadas basadas en datos, discernir patrones y realizar predicciones precisas.

Scikit-learn

El Aprendizaje Automático es un subconjunto principal de la ciencia de datos, y Scikit-learn es una de las bibliotecas más utilizadas para el ML. Proporciona herramientas simples y eficientes para la minería de datos y el análisis. Saber cómo aprovechar las herramientas de Scikit-learn es clave para tareas como la construcción de modelos, la evaluación y el despliegue.

Estructura

Las entrevistas a menudo incluyen una parte práctica en la que necesitas demostrar la habilidad para completar rápidamente una tarea simple. Esto es necesario para asegurarse de que realmente conoces y puedes poner en práctica al menos las cosas básicas de los temas que indicas en tu currículum.

Cuanto más difícil sea el puesto al que postulas, más difíciles serán las tareas. En este curso, consideraremos solo tareas bastante simples que puedes resolver en una entrevista a nivel Junior.

Después de cada tarea, puedes abrir la Descripción del Código para ver una explicación de cada línea de código y posibles alternativas. Se recomienda que primero intentes resolver la tarea por tu cuenta y solo después de eso abrir la sección de Descripción del Código para evaluar tus conocimientos.

Otra parte importante de la entrevista técnica es la prueba de conocimientos teóricos. También evalúa cuánto entiendes sobre cómo el código u otro sistema se comportará en la práctica en una situación dada.

Conclusión

En conclusión, cada uno de estos componentes forma una parte integral del conjunto de herramientas de un científico de datos. Si no estás seguro de saber lo suficiente para completar este curso, te recomendamos que primero sigas las rutas:

1. Python de Cero a Héroe
2. Análisis y Visualización de Datos con Python
3. Fundamentos del Aprendizaje Automático

¡Embarquémonos juntos en este viaje!