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b'Jorge Perez es un Ingeniero de Telecomunicaciones que tras pasar mas de 15 a\\xf1os trabajando en compa\\xf1ias como Siemens y Cisco decidio reinventarse y comenzar una nueva carrera como Data Scientist.Esta es la historia de Jorge. Desde como evaluo su cambio de carrera, como escogio el Bootcamp de Galvanize para Data Scientists y las 10 maximas que lo ayudaron a empezar una nueva carrera. Actualmente Jorge es Sr. Data Scientist en ROI DNA en Downtown San Francisco.
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\\nNotas del Show
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\\nAcabo de lanzar @LatinosWhoTech. La version en Ingles de Conexiones. Esta en iTunes, Spotify y Stitcher
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\\nDisculpas por la calidad del audio del episodio #31, hubo problemas con la via telefonica. Procurare arreglarlo para proximos episodios a distancia
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\\nSi tienes algun comentario para el podcast o quieres saludar puedes mandarme un correo a conexionespodcast@gmail.com
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\\nLos Puntos Clave del #32 : 27:06 - \\u201cEl punto del data science es tomar decisiones de negocio basadas en el analisis de los datos. Si los datos no son accionables, estamos perdiendo el tiempo\\u201d
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\\n41:30 - \\u201cLos soft skills son importantisimos. Puedes tener el dashboard mas bonito del mundo, pero si no sabes como comunicar los resultados al CEO de la compa\\xf1ia, no te sirve de nada el analisis\\u201d.
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\\n44:48 - \\u201cComo data scientist, es clave saber manejar las expectativas de tus clientes. Es igual que una relacion, tienes que hacer lo que prometiste siempre.\\u201d
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\\nPartes del Episodio
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\\nCold Open: 2:00 - 12:06 - El problema de La \\u201cTutorialitis\\u201d y como superarlo. Como dejar de hacer muchos tutoriales sin profundizar en Data Science
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\\n15:06 - 20:02 - De Colombia a Silicon Valley
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\\n23:03 - 27:20 - La vida de mas de 10 a\\xf1os dentro de Cisco27:20 - 30:38 - porque dejo una exitoso en Cisco para hacer un bootcamp de Data Science en Galvanize
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\\n30:38 - 31:48 - La definicion de Data Science: La Ciencia y Arte de combinar datos de diferentes fuentes, procesarlos e inferir soluciones que agreguen valor a alguien
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\\n41:45 - 46:04 - Los 3 tipos de Data Scientists , El Ingeniero de Datos (Data Engineer) que construye la conexion entre los datos y el motor de analysis, El Ingeniero de Machine Learning (Creadores de modelos), El Analista de Negocios que traduce los resultados de la data con los que toman los negocios
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\\n51:24 - La experiencia de hacer un Bootcamp de Data Science (Galvanize)
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\\n56:00 - 90:24 Las 10 Maximas del Data Scientist en detalle. Los principios que ayudaron a Jorge a estudiar data science y ser un profesional exitoso
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\\nLas 10 Maximas del Data Scientist
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\\nAprendiendo Data Science:
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\\n1) Antes de embarcarte en el viaje de ser Data Science, tienes que AMAR, COMER y RESPIRAR datos. La pasion por estos es clave
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\\n 2) No hace falta una Maestria o un PhD, si tienes el tiempo y la energia, hazlos pero hay otras avenidas para aprender
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\\n 3) No trates de aprender TODO al mismo tiempo. No existe un \\u201cBody of Knowledge\\u201d de Data Science. Es un campo vastisimo con conectividad, programacion, visualizacion machine learning y un sin numero de disciplinas internas.
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\\n 4) LA MAS IMPORTANTE: Ten cuidado de la \\u201ctutorialitis\\u201d. Esa mania de tomar cursos de diferentes fuentes sin profundizar en uno solo. Hay varias (puede decirse demasiadas) fuentes como Coursera, Udemy, Udacity, Kaggle. Escoge UN solo topico para estudiar con UNA SOLA fuente y practica este topico usando datos de la vida real.
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\\n 5) Al convertirte en Data Scientist debes aceptar ser un estudiante de por...'