Presentaciones
- Presentación inicial del curso
- Datos crudos (raw) vs ordenados (tidy)
- Ingeniería de datos 101
- Proceso de ingeniería de datos
Entorno de desarrollo
- Libretas jupyter
- Algunas opciones de libretas jupyter en linea:
- Docker, con unas muy buenas guías de uso
- Estructura genérica de un proyecto de ciencia de datos
- Un checklist de ética en el uso de ciencia de datos
Plataformas de datos
- DataBricks. Para solicitar acceso a los cursos de DataBricks y el enlace al academy login
- Dataiku
- Alteryx, y los recursos que tiene para estudiantes y profesores
Entornos para BI y reportes (sin costo)
- Tableau public
- Google Looker, y su guía oficial
- Power BI (Tenemos acceso a la versión gratuita dentro de Teams), y recursos de aprendizaje de PowerBI