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Backup and Restore - Docs (en inglés) url: https://www.postgresql.org/docs/14/backup.html +postgres/setup: + title: Setup de una nueva instancia + links: + - title: PostgreSQL Installation - PostgreSQL Docs + url: https://www.postgresql.org/download/ + - title: How To Install and Use PostgreSQL on Ubuntu - DigitalOcean + url: https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-install-and-use-postgresql-on-ubuntu-20-04 + +postgres/commands: + title: Comandos + links: + - title: PostgreSQL psql Commands - PostgreSQL Docs + url: https://www.postgresql.org/docs/current/app-psql.html + - title: Commonly Used PostgreSQL Commands - Verta.ai + url: https://www.verta.ai/resources/tutorials/database/postgresql-commands + +postgres/backup: + title: Copias de seguridad (Backup) + description: "Procedimientos de copia de seguridad para bases de datos PostgreSQL, incluyendo varias herramientas y mejores prácticas." + references: + - link: "https://www.postgresql.org/docs/current/backup.html" + description: "Official PostgreSQL Backup Documentation" + - 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title: mysqldump — A Database Backup Program - Docs (en inglés) url: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/mysqldump.html +virtual-machines: + title: Máquinas Virtuales + +virtual-machines/setup: + title: Configurando máquinas virtuales + links: + - title: Creación de una máquina virtual - Oracle VM + url: https://docs.oracle.com/en/virtualization/virtualbox/6.0/user/vboxmanage-createvm.html + - title: Configuración de una máquina virtual - Microsoft + url: https://docs.microsoft.com/en-us/virtualization/hyper-v-on-windows/quick-start/quick-create-virtual-machine + react: title: React @@ -1889,6 +2003,151 @@ ai-prompting/open-ai-api: - title: "The chat completion object - API Reference - OpenAI API" url: https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/object +data-analytics: + title: Análisis de datos + description: Validar hipótesis mediante el análisis de los datos, y proporcionar recomendaciones estratégicas basadas en tus hallazgos + +data-analytics/data-preparation: + title: Cargar información a una base de datos + description: Cargar información a una base de datos + links: + - title: Mini curso BigQuery + url: https://coda.io/d/Curso-Google-BigQuery_dhocNT3PUIE/Introduccion_su3UO#_luO8s + - title: Cómo empezar con BigQuery (sandbox - versión gratuita) + url: https://cloud.google.com/bigquery/docs/sandbox?hl=es-419 + - title: Qué es BigQuery + url: https://www.youtube.com/watch?v=RxKtIicl8r0 + - title: Cómo crear un Project, Dataset y cargar tabla en BigQuery + url: https://www.youtube.com/watch?v=BN8WAOtJ4CY + - title: Concepto valores nulos + url: https://docs.google.com/document/d/1AJRLPg2SWLvC1pnGOz-f1SNZXH1X63x2xWlquDBtlmE/edit?usp=sharing + - title: versión en audio + url: https://drive.google.com/file/d/1Y88gJEBdorDMRoEjnIUJNyI4G0LLAaGk/view?usp=drive_link + - title: Qué es una consulta (query) + url: https://docs.google.com/document/d/1upi7Ashq_wro02zjMjnQlWgivQ9gsQWIy8q9pLm9WZ4/edit + - title: Cómo guardar queries + url: https://www.loom.com/share/461b7c3f07214d7897b68890c1389b77?sid=9c6d46b2-5ff6-4a60-823b-c976f535a18d + - title: Cómo idenficar nulos usando COUNT, WHERE y IS NULL + url: https://www.loom.com/share/3ae5d6e7f500405f95e8f1a110413a35?sid=c44c44d8-7caa-4da4-9261-03f6fd92348c + - title: Concepto valores duplicados + url: https://docs.google.com/document/d/1jXm4s7b17eObHd8sMvJSGwWi1YzdG_VZq56Xooy5Ioo/edit?usp=sharing + - title: versión en audio + url: https://drive.google.com/file/d/1TbKPSvocksk33eFg42lHf3kD8Y3NuzsN/view?usp=drive_link + - title: Cómo identificar duplicados a través de GROUP BY y HAVING (Ve también la diferencia entre los comandos WHERE y HAVING) + url: https://www.loom.com/share/0bd5d25a7e634bd39012f5bd913e3a3b?sid=507743b7-ee30-4c68-8756-a344798cad32 + - title: Concepto valores fuera del alcance + url: https://docs.google.com/document/d/1-SsxH5Ke3qAaWg5YKrkRwkExd91Q0RdJGplLAiXPiYA/edit?usp=sharing + - title: versión en audio + url: https://drive.google.com/file/d/1Z963-z4MCiRRjt5RZF75oH_CH1BqDNrO/view?usp=drive_link + - title: Cómo utilizar EXCEPT para selecionar variables + url: https://www.loom.com/share/2fa18d5cfd33403faaa794a2b08671f1?sid=2d16f30b-a26c-4d3c-bfd8-88ba7c664f25 + - title: Cómo utilizar comandos LIKE y REGEXP + url: https://www.loom.com/share/3f7bb1362d5947ecb8c83e6f0690a4a5?sid=76f52b28-efb3-4991-b4c1-bd288bd4e805 + - title: Documentación Google sobre String Functions + url: https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/string_functions + - title: Concepto variables categóricas + url: https://docs.google.com/document/d/1BIqa7xR0JNadM9kQExypo3plnwrNia92zCuxkPuMj5A/edit?usp=sharing + - title: Concepto variables categóricas  (versión en audio) + url: https://drive.google.com/file/d/13gQ6Ni9FUfDmi5bjQivjeKj04fAI8Gl2/view?usp=drive_link + - title: Video sobre tipos de variables + url: https://www.loom.com/share/afa56686810e46309761bc889364b2d9?sid=cabf587c-7ba1-4419-b501-32c98a73e191 + - title: Identificar valores discrepantes en variables numéricas con MAX, MIN y AVG + url: https://www.loom.com/share/4fb40d01dddf4e3cbf981029ed08613a?sid=5e46b20b-5ea4-47c4-a808-99969a369431 + - title: Concepto variables numéricas + url: https://docs.google.com/document/d/1oTn46djgWYlhcY9_Ak9H2edY2_rR8gpJco66njPwkCc/edit?usp=sharing + - title: Tipos de datos en SQL + url: https://docs.google.com/document/d/1z0evGu8JtjDPuFlH1pkbqYR6scRwukPfwWKJ-KmZRmI/edit?usp=sharing + - title: Tipos de datos en SQL + url: https://www.youtube.com/watch?v=A1tZ-d2uxws + - title: Cambiar tipo de dato con CAST + url: https://www.loom.com/share/dfca15dd59084f83a1343eb476c71e96?sid=5ffd1896-5cf2-4ad5-88dc-741152483c45 + - title: Concepto crear nuevas variables + url: https://docs.google.com/document/d/1yp5MVB8iirIbYwptscJ4YrjsY4Bnd8mrsDB75Onun2s/edit?usp=sharing + - title: versión en audio + url: https://drive.google.com/file/d/15P7Gp4_F_EOasIgW7SUhK8bf0MIDD6K8/view?usp=drive_link + - title: Como crear nuevas variables con CONCAT y operaciones matemáticas + url: https://www.loom.com/share/65e15aa134c545bc9cfdc6b88bc2ae78?sid=46988f46-bcc0-471f-b89e-55c7ffe953b5 + - title: Tipos de JOIN en SQL + url: https://www.youtube.com/watch?v=HDBdAIcqJQo + - title: Diferencia entre VIEW y CREATE TABLE + url: https://www.loom.com/share/97dbe237b9de459baa4d788f8bb44502?sid=e2168d4f-a8ff-44e4-b3f0-55e72596350a + - title: Cómo utilizar comando WITH y para qué sirve + url: https://www.loom.com/share/8e2f6f70db214e2484af45375539d8e9?sid=222c7e6d-1ff5-430a-ab28-64c025f34ebf + +data-analytics/data-exploration: + title: Hacer un análisis exploratorio + description: Hacer un análisis exploratorio + links: + - 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title: Cómo crear una tabla dinamica en Looker Studio + url: https://www.youtube.com/watch?v=3WJrWfAtgEw + - title: Concepto estadísticas descriptivas + url: https://docs.google.com/document/d/13xu7cf5LcUN2CE58qwyZoNrhS713Ci0tI9S1odeapig/edit?usp=sharing + - title: 🔈 Concepto estadísticas descriptivas (versión en audio) + url: https://drive.google.com/file/d/1v6xdtWci7rYtMKibGowl9OxBArT3CVnI/view?usp=drive_link + - title: Concepto medidas de tendencia central + url: https://docs.google.com/document/d/1Ly_7zLmUjcczqCkQLQwvDYEGyRLtSNQLVi3w8CIh8sI/edit?usp=sharing + - title: 🔈 Concepto medidas de tendencia central (versión en audio) + url: https://drive.google.com/file/d/1viy63m4n8Gn9aYHNuLJpd8RzFrTNnlw2/view?usp=drive_link + - title: Cómo crear gráficos en Looker Studio + url: https://www.youtube.com/watch?v=B3hPsl-8u3A + - title: Concepto correlación de Pearson + url: https://docs.google.com/document/d/1HvuENDveavTmlRtSGk3Gv3LqSPNbRPWNYgOU8e3CxTM/edit?usp=sharing + - title: Cómo calcular correlación en BigQuery + url: https://www.loom.com/share/9bf3e48cf57d48ca9c81c2c19562dedf?sid=c4c8a611-d0ae-4c4f-a2f5-200ce48746f4 + +data-analytics/data-analysis: + title: Aplicar técnica de análisis + description: Aplicar técnica de análisis + links: + - 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title: Understanding Linux File Permissions - DigitalOcean + url: https://www.digitalocean.com/community/tutorials/understanding-linux-file-permissions + - title: File Permissions in Linux - Red Hat + url: https://www.redhat.com/sysadmin/linux-file-permissions + sql: title: SQL @@ -1329,6 +1346,54 @@ sql/subqueries-nested-queries: - title: Subquery Expressions url: https://www.postgresql.org/docs/current/functions-subquery.html +sql/create-table: + title: Criar uma tabela com CREATE TABLE + links: + - title: SQL CREATE TABLE Statement - W3Schools + url: https://www.w3schools.com/sql/sql_create_table.asp + +sql/insert: + title: Adição de registros a uma tabela com INSERT + links: + - title: Inserting Data - PostgreSQL Docs + url: https://www.postgresql.org/docs/current/dml-insert.html + +sql/update: + title: Atualizar registros com UPDATE + links: + - title: Updating Data - PostgreSQL Docs + url: https://www.postgresql.org/docs/current/dml-update.html + +sql/delete: + title: Excluir registros com DELETE + links: + - title: Deleting Data - PostgreSQL Docs + url: https://www.postgresql.org/docs/current/dml-delete.html + +sql/primary-key: + title: Claves primarias (Primary Keys) + links: + - title: Primary Keys - PostgreSQL Docs + url: https://www.postgresql.org/docs/current/ddl-constraints.html#DDL-CONSTRAINTS-PRIMARY-KEYS + +sql/foreign-key: + title: Claves externas (Foreign Keys) + links: + - title: Foreign Keys - PostgreSQL Docs + url: https://www.postgresql.org/docs/current/ddl-constraints.html#DDL-CONSTRAINTS-FK + +sql/alter-table: + title: Cambiar la estrucutura de una tabla con ALTER TABLE + links: + - title: Modifying Tables - PostgreSQL Docs + url: https://www.postgresql.org/docs/current/ddl-alter.html + +sql/constraints: + title: Restricciones sobre los campos de una tabla (Constraints) + links: + - title: Constraints - PostgreSQL Docs + url: https://www.postgresql.org/docs/current/ddl-constraints.html + mongodb: title: MongoDB @@ -1390,6 +1455,44 @@ postgres/dump-restore: - title: Chapter 26. Backup and Restore - Docs (em inglês) url: https://www.postgresql.org/docs/14/backup.html +postgres/setup: + title: Configuração de uma nova instância + links: + - title: PostgreSQL Installation - PostgreSQL Docs + url: https://www.postgresql.org/download/ + - title: How To Install and Use PostgreSQL on Ubuntu - DigitalOcean + url: https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-install-and-use-postgresql-on-ubuntu-20-04 + +postgres/commands: + title: Comandos + links: + - title: PostgreSQL psql Commands - PostgreSQL Docs + url: https://www.postgresql.org/docs/current/app-psql.html + - title: Commonly Used PostgreSQL Commands - Verta.ai + url: https://www.verta.ai/resources/tutorials/database/postgresql-commands + +postgres/backup: + title: Backup + description: "Procedimentos de backup para bancos de dados PostgreSQL, incluindo várias ferramentas e práticas recomendadas." + references: + - link: "https://www.postgresql.org/docs/current/backup.html" + description: "Official PostgreSQL Backup Documentation" + - 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title: mysqldump — A Database Backup Program - Docs (em inglês) url: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/mysqldump.html +virtual-machines: + title: Máquinas virtuais + +virtual-machines/setup: + title: Configuração de máquinas virtuais + links: + - title: Creating a Virtual Machine - Oracle VM + url: https://docs.oracle.com/en/virtualization/virtualbox/6.0/user/vboxmanage-createvm.html + - title: Setting Up a Virtual Machine - Microsoft + url: https://docs.microsoft.com/en-us/virtualization/hyper-v-on-windows/quick-start/quick-create-virtual-machine + react: title: React @@ -1989,6 +2103,141 @@ ai-prompting/open-ai-api: - title: "The chat completion object - API Reference - OpenAI API" url: https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/object +data-analytics: + title: Análise de Dados + description: Validar hipóteses por meio da análise de dados e fornecer recomendações estratégicas com base em suas descobertas + +data-analytics/data-preparation: + title: Carregar informações para um banco de dados + description: Carregar informações para um banco de dados + links: + - title: Mini curso BigQuery + url: https://coda.io/d/PT-Curso-Google-BigQuery_dvpJ2RzVDub/Configurando-o-Sandbox_suq00#_lu8z6 + - title: Como começar com BigQuery (sandbox - versão gratuita) + url: https://cloud.google.com/bigquery/docs/sandbox?hl=pt + - title: O que é BigQuery + url: https://www.youtube.com/watch?v=BRPUA0EgS4I&list=PL5TJqBvpXQv5n1N15kcK1m9oKJm_cv-m6 + - title: Como criar um Projeto, Conjunto de Dados e carregar tabela no BigQuery + url: https://www.youtube.com/watch?v=z32438Yehl4&list=PL5TJqBvpXQv5n1N15kcK1m9oKJm_cv-m6&index=2 + - title: Conceito de valores nulos + url: https://docs.google.com/document/d/1kiUVEx6n9gwu5BcyfTtFMR9UkgICJd2bdjMS7u9Laws/edit?usp=sharing + - title: Versão em áudio + url: https://raw.githubusercontent.com/Laboratoria/curriculum-data-contenidos/main/PT_P1_segmentacao/TTS/1contenidos_valores_nulos.mp3 + - title: O que é uma consulta (query) + url: https://docs.google.com/document/d/1QjuWNUrCCs0kSMjq0RxnUoa8lCr58GvIwerYrLZs2Bs/edit?usp=sharing + - title: Como salvar queries + url: https://www.loom.com/share/4140a54ac8c845d781058d8f0bb53e30?sid=e8e3bb4f-d70b-44f8-a79b-377ded6a88a1 + - title: Como identificar nulos usando COUNT, WHERE e IS NULL + url: https://www.loom.com/share/972220ee18874d1b872c206f5e62627c?sid=fb520257-c035-490a-8d42-c41d134476c6 + - title: Conceito de valores duplicados + url: https://docs.google.com/document/d/1GrC45LJEwAKR5IjTf-sBJGseGzHYjFjehf2Fk41yNs8/edit?usp=sharing + - title: Versão em áudio + url: https://raw.githubusercontent.com/Laboratoria/curriculum-data-contenidos/main/PT_P1_segmentacao/TTS/2contenidos_valores_duplicados.mp3 + - title: Como identificar duplicados através de GROUP BY e HAVING (Veja também a diferença entre os comandos WHERE e HAVING) + url: https://www.loom.com/share/7f066ca3cad3438180509ba0643221a5?sid=1555e2cc-a68c-4ff8-80e4-2133059f0acb + - title: Conceito de valores fora do escopo + url: https://docs.google.com/document/d/1c__WRov6ZvLsrGuznpsGthOYb3jGwTtnmOFe5zCP3X4/edit?usp=sharing + - title: Versão em áudio + url: https://raw.githubusercontent.com/Laboratoria/curriculum-data-contenidos/main/PT_P1_segmentacao/TTS/3contenidos_valores_fora_escopo.mp3 + - title: Como usar EXCEPT para selecionar variáveis + url: https://www.loom.com/share/2c507731f3004d9f8f64c555232702a3?sid=f608d12d-d248-47e5-b034-15259817cf5d + - title: Como usar os comandos LIKE e REGEXP + url: https://www.loom.com/share/3ec6dda6ef4741288bda6044b50b0cbc?sid=a47774e0-e3c5-4dd4-b5f3-d3096d5bd70d + - title: Documentação do Google sobre funções de string + url: https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/string_functions + - title: Vídeo sobre tipos de variáveis + url: https://www.youtube.com/watch?v=c2R378U4gcA + - title: Identificar valores discrepantes em variáveis ​​numéricas com MAX, MIN e AVG + url: https://www.loom.com/share/86e9b5b4cbe941348193039b0c60691f?sid=1472fe57-e4fd-4287-8408-405c8c922b8e + - title: Conceito de variáveis ​​numéricas + url: https://docs.google.com/document/d/1-C065f5Vti_H7vO1ioqHN0IYocxz5hVpCruc0RFnRa8/edit?usp=sharing + - title: Tipos de dados em SQL + url: https://docs.google.com/document/d/1GYwd_Gg_gsIJuv0XnJ7C7JMorYNom9Z7wyfLPclHTBo/edit?usp=sharing + - title: Tipos de dados em SQL (vídeo) + url: https://www.youtube.com/watch?v=X40zYYRsw1U + - title: Alterar tipo de dados com CAST + url: https://www.loom.com/share/93e9005ecfb944ddbe9effa8dcb2fc27?sid=ab42f8e3-6d41-453b-b080-7461e3736582 + - title: Conceito de criar novas variáveis + url: https://docs.google.com/document/d/1mSSLszUU9-ED-HDMF0ADmrXKtMkoUXLj1HCIj8ZA0fc/edit?usp=sharing + - title: Versão em áudio + url: https://raw.githubusercontent.com/Laboratoria/curriculum-data-contenidos/main/PT_P1_segmentacao/TTS/5contenidos_novas_variaveis.mp3 + - title: Como criar novas variáveis ​​com CONCAT e operações matemáticas + url: https://www.loom.com/share/9f8a444c394e40dfb2cd693b2ac4201f?sid=004aeaae-97e1-41b2-8cbd-26d45ff48cc8 + - title: Tipos de JOIN em SQL + url: https://www.youtube.com/watch?v=3IdKyi-KezU + - title: Diferença entre VIEW e CREATE TABLE + url: https://www.loom.com/share/bd6987ebe2ad48eebf291931981a0c4d?sid=ca3e7ea1-bc44-4f0a-b332-36f86b093f5f + - title: Como utilizar comando WITH e para que serve + url: https://www.loom.com/share/2d982ea5dd58420e9e3fb15b9153f6c8?sid=6fc75c6e-f68a-43f9-9f94-8ff494432f69 + +data-analytics/data-exploration: + title: Realizar uma análise exploratória + description: Realizar uma análise exploratória + links: + - title: Agrupar dados por variáveis categóricas + url: https://docs.google.com/document/d/1cOTKw04u2008G7JyRaYHzSzyWRjJwxLryn8hIxkO2es/edit?usp=sharing + - title: Vídeo sobre tipos de variáveis + url: https://www.youtube.com/watch?v=N7AbQZA06QU&pp=ygUldmFyacOhdmVpcyBjYXRlZ8OzcmljYXMgZSBudW3DqXJpY2FzIA%3D%3D + - title: Link para acessar o Looker Studio + url: https://lookerstudio.google.com/navigation/reporting + - title: Vídeo como começar no Looker Studio + url: https://www.youtube.com/watch?v=Gx5S8Ry54TU&pp=ygUjY29tbyBjcmlhciB1bSBwYWluZWwgbm8gZGF0YSBzdHVkaW8%3D + - title: Vídeo Como conectar dados no Looker Studio + url: https://www.youtube.com/watch?v=dAZ0yfRSKjQ&pp=ygUiY29tbyBjb25lY3RhciBkYWRvcyBubyBkYXRhIHN0dWRpbw%3D%3D + - title: Visão geral Looker Studio + url: https://www.youtube.com/watch?v=dfAHZ1C_ZQs&list=PLbnAsJ6zlidug4pEvq6tm0h7DPJGkP-aU + - title: Vídeo como criar um painel/dashboard no Looker Studio + url: https://www.youtube.com/watch?v=qoKPW5Yn3Dk&pp=ygUjY29tbyBjcmlhciB1bSBwYWluZWwgbm8gZGF0YSBzdHVkaW8%3D + - title: Tutorial do Google Como criar um relatório no Looker Studio + url: https://support.google.com/looker-studio/answer/06292570?0hl=ES#zippy=%2Csections-of-this-art%C3%ADculo%2Cneste-artigo + - title: Tabelas no Looker Studio + url: https://www.youtube.com/watch?v=WcxlQG1UdkY + - title: Video como criar gráficos de barras + url: https://www.youtube.com/watch?v=p4nNJWtStAs + - title: Conceito de estatística descritiva + url: https://docs.google.com/document/d/12YZ-984bRqWxKGr8M-Yzrq8MjWubBw_i38SEcjDt9tE/edit?usp=sharing + - title: Conceito de medidas de tendência central + url: https://docs.google.com/document/d/15_eD0wsb1w7GFMmmAm8HPFZJGNzlmsZalMwBke9hSt0/edit?usp=sharing + - title: Conceito de correlação de Pearson + url: https://docs.google.com/document/d/1z_GT13b-GJphDGujDneULn2IOz-KuSmrQpSJBepJF7o/edit?usp=sharing + - title: Como calcular a correlação no BigQuery + url: https://www.loom.com/share/447a64fa6bd5431289a5a9ca0014e8cb?sid=1edc546a-9691-400a-8cde-b63a2f395532 + +data-analytics/data-analysis: + title: Aplicar técnica de análisis + description: Aplicar técnica de análisis + links: + - title: Gráfico de dispersión + url: https://www.youtube.com/watch?v=ksRa12dmxNc + +data-analytics/analysis-report: + title: Resumir informações em um painel ou relatório + description: Resumir informações em um painel ou relatório + links: + - title: Como criar scorecards (cartão de resultados) no Looker Studio + url: https://www.youtube.com/watch?v=dEu4dDUT52o&pp=ygUjbG9va2VyIHN0dWRpbyBjb21vIGZhemVyIHNjb3JlY2FyZHM%3D + - title: Filtros no Looker Studio + url: https://www.youtube.com/watch?v=zivYzP5GHTM + +data-analytics/analysis-presentation: + title: Apresentar Resultados + description: Apresentar Resultados + links: + - title: Conceito de apresentar resultados + url: https://docs.google.com/document/d/1m5D3rRMHyF-yeIH7_BXKiG2pNXn7ov99Qg9egPz8mUY/edit?usp=sharing + - title: O que é Data Storytelling + url: https://www.youtube.com/watch?v=udGJzHRuymw + - title: Como aplicar storytelling em dados + url: https://www.youtube.com/watch?v=0SXCajBWt5I + - title: Vídeo sobre como criar apresentações no Google Slides + url: https://www.youtube.com/watch?v=T8Fs-zkIX3I + - title: Vídeo sobre como criar apresentações no Apresentações Google + url: https://www.youtube.com/watch?v=UklVY_w86ww&pp=ygUrY29tbyBmYXplciB1bWEgYXByZXNlbnRhw6fDo28gZ29vZ2xlIHNsaWRlcw%3D%3D + - title: Artigo sobre apresentação de dados + url: https://smartalk.com.br/blog/apresentacao-de-dados/ + - title: Vídeo dicas para uma apresentação + url: https://www.youtube.com/watch?v=rRt5_aDZsMk&pp=ygUrY29tbyBmYXplciB1bWEgYXByZXNlbnRhw6fDo28gZ29vZ2xlIHNsaWRlcw%3D%3D + csharp: title: C# diff --git a/projects/05-artist-launch/README.md b/projects/05-artist-launch/README.md new file mode 100644 index 000000000..6cfe8e662 --- /dev/null +++ b/projects/05-artist-launch/README.md @@ -0,0 +1,519 @@ +# Artist Launch + +## Índice + +* [1. Consideraciones generales](#1-consideraciones-generales) +* [2. Preámbulo](#2-preámbulo) +* [3. Resumen del proyecto](#3-resumen-del-proyecto) +* [4. Plan general de trabajo](#4-plan-general-de-trabajo) +* [5. Plan detallado de trabajo](#5-plan-detallado-de-trabajo) +* [6. Consideraciones para pedir tu Project Feedback](#6-consideraciones-para-pedir-tu-project-feedback) +* [7. Self review](#7-self-review) +* [8. Objetivos de aprendizaje](#8-objetivos-de-aprendizaje) + +*** + +## 1. Consideraciones generales + +* Este proyecto lo resolvemos en **duplas**. +* El rango de tiempo estimado para completar el proyecto es de 2 a 4 Sprints. +* Enfócate en aprender y no solamente en "completar" el proyecto. + +## 2. Preámbulo + +![Un microfono y al fondo un gitarrista](https://images.unsplash.com/photo-1535712593684-0efd191312bb) + +_Credito: Foto de [Daniel Chekalov](https://unsplash.com/@dchuck?utm_content=creditCopyText&utm_medium=referral&utm_source=unsplash)_ +_en [Unsplash](https://unsplash.com/photos/guitarist-holding-black-guitar-4YhwiEsL0AQ?utm_content=creditCopyText&utm_medium=referral&utm_source=unsplash)_ + +La validación de hipótesis es un proceso fundamental en la toma de +decisiones basadas en evidencia, y no solamente en creencias u +opiniones. En el análisis de datos, es común plantear suposiciones o +hipótesis sobre relaciones, tendencias o diferencias entre las variables +de los datos disponibles. La validación de estas hipótesis (confirmar o +refutar) se consigue con técnicas y métodos diseñados para determinar si +los resultados observados en los datos, son estadísticamente +significativos o si pueden atribuirse al azar. + +El levantamiento y validación de hipótesis +se puede utilizar en una variedad de contextos y mercados para, por +ejemplo, planificar estrategias de marketing, establecer políticas de +precios, evaluar inversiones, entender mejor el comportamiento del +mercado y los consumidores. Es decir, para tomar todo tipo de decisiones +estratégicas. + +Algunos ejemplos: + +* Mercado de la moda: + +Hipótesis: Cambiar el diseño del logotipo de una marca de moda líder +aumentará el atractivo de la marca entre los consumidores jóvenes. + +Análisis: Se podría realizar una prueba en la que se muestre el nuevo y +el antiguo logotipo a un grupo de consumidores y se recopilen sus +opiniones (datos) para determinar si la nueva imagen de la marca es más +atractiva para el público objetivo. + +* Mercado de tecnología: + +Hipótesis: Reducir el precio de un producto tecnológico resultará en un +aumento en la participación de mercado. + +Análisis: Se podrían realizar pruebas de precios en diferentes +ubicaciones geográficas o períodos de tiempo para evaluar si esa +reducción de precio conduce a un aumento en la cuota de mercado. + +* Mercado de bienes raíces: + +Hipótesis: La proximidad a escuelas de alta calidad aumenta el valor de +las propiedades residenciales. + +Análisis: Se podrían comparar los precios de las propiedades ubicadas +cerca de escuelas de alta calidad con las que no lo están para +determinar si la hipótesis es válida. + +## 3. Resumen del proyecto + +En este proyecto, vamos a explorar un conjunto de datos con el fin de +identificar patrones o características que puedan influir en la +popularidad (cantidad de streams) de una canción en plataformas como +Spotify, Apple Music y Deezer. + +Una discográfica se enfrenta al emocionante desafío de +lanzar un nuevo artista en el escenario musical global. Afortunadamente, +cuenta con una herramienta poderosa en su arsenal: un extenso dataset de +Spotify con información sobre las canciones más escuchadas en 2023. + +La discográfica planteó una serie de hipótesis sobre qué hace que una +canción sea más escuchada. Estas hipótesis incluyen: + +* Las canciones con un mayor BPM (Beats Por Minuto) tienen más éxito en + términos de cantidad de streams en Spotify. + +* Las canciones más populares en el ranking de Spotify también tienen un + comportamiento similar en otras plataformas como Deezer. + +* La presencia de una canción en un mayor número de playlists se + relaciona con un mayor número de streams. + +* Los artistas con un mayor número de canciones en Spotify tienen más + streams. + +* Las características de la música influyen en el éxito en términos de + cantidad de streams en Spotify. + +Como analista de datos, +el desafío consiste en **determinar los factores que contribuyen al éxito +de una canción**. Deberás validar (refutar o confirmar) estas hipótesis +mediante el análisis de los datos, y proporcionar recomendaciones estratégicas +basadas en tus hallazgos. En última instancia, el objetivo es que la +discográfica y el nuevo artista puedan tomar decisiones informadas que +aumenten sus posibilidades de conseguir el “éxito”. + +## 4. Plan general de trabajo + +Vamos a trabajar en el proceso secuencial descrito en la siguiente +imagen. + +![image](https://drive.google.com/uc?id=1GBP2hLKqNpADEJ6Aa4EkKwd4oBNNnLMj) + +**Cada paso representa también el desarrollo de una habilidad** necesaria para +desempeñarse como una analista de datos. Es secuencial porque conseguir +cada paso depende de haber hecho el anterior, no tendría sentido aplicar +una técnica de análisis sin previamente haber preparado los datos ni sin +haber hecho un análisis exploratorio. + +Esto no quiere decir de ninguna manera que debes completar cada paso a +la perfección antes de pasar al siguiente o que no tendrás que avanzar y +retroceder constantemente. El proceso seguramente se verá algo así: + +![image](https://drive.google.com/uc?id=1Pz_zrJxwH_qJRDfwwdvYmfeudtc72d0_) + +Por ejemplo, al hacer un análisis exploratorio, quizás detectes que hay +algún aspecto de tu preparación de datos que debe mejorarse, entonces +regresas, mejoras eso y luego continúas. Esto es un proceso natural en +el que irás adaptando tu trabajo según los “problemas” con los que te +vayas encontrando, pero siempre siguiendo una lógica. + +## 5. Plan detallado de trabajo + +En la siguiente imagen se describe el plan de trabajo detallado +que seguiremos. + +![image](https://drive.google.com/file/d/1Yftgpw7uL0AIBMkuu6XDS9Wta3yHbe-J/view) + +### ⬜ Paso 0. Preparación + +#### 0.1 Herramientas y/o plataformas + +En este proyecto vas a utilizar una herramienta de Google llamada +BigQuery, para el manejo de los datos, y una herramienta llamada +Looker Studio para la visualización de los datos: + +* BigQuery +* Looker Studio + +#### 0.2 Lenguajes + +Utilizarás el lenguaje SQL en BigQuery . Nota la +diferencia entre “lenguaje” (SQL) y “herramienta” (BigQuery), en la sección de +recursos de cada meta encontrarás cursos de SQL que pueden ayudarte a comprender +estos lenguajes y cómo usarlos en estas herramientas. + +#### 0.3 Insumos + +Este conjunto de datos contiene datos sobre las canciones más +reproducidas en Spotify en 2023. Los datos se dividen en 3 tablas, la +primera sobre el rendimiento de cada canción en Spotify, la segunda con +el rendimiento en otras plataformas como Deezer o Apple Music, y la +tercera con las características de estas canciones. + +El conjunto de datos está disponible para download en este enlace +[dataset](https://storage.cloud.google.com/bootcamp-assets/projects/05-artist-launch/spotify_2023.zip), +ten en cuenta que es un archivo comprimido, tendrás que descomprimirlo +para acceder a los archivos con los datos. + +A continuación, puedes consultar la descripción de las variables que +componen las tablas de este conjunto de datos: + +##### **Track_in_spotify** + +* **track_id**: Identificador único de la canción. Es un número entero + de 7 dígitos que no se repite +* **track_name**: Nombre de la canción +* \*\*artist(s)\_name\*\*: Nombre del artista(s) de la canción +* **artist_count**: Número de artistas que contribuyen a la canción. +* **released_year**: Año en que se lanzó la canción. +* **released_month**: Mes en el que se lanzó la canción. +* **released_day**: Día del mes en que se lanzó la canción. +* **in_spotify_playlists**: Número de listas de reproducción de Spotify + en las que está incluida la canción +* **in_spotify_charts**: Presencia y ranking de la canción en las listas + de Spotify +* **streams**: Número total de transmisiones en Spotify. Representa la + cantidad de veces que la canción fue escuchada. + +##### **Track_in_competition** + +* **track_id**: Identificador único de la canción. Es un número entero + de 7 dígitos que no se repite +* **in_apple_playlists**: número de listas de reproducción de Apple + Music en las que está incluida la canción +* **in_apple_charts**: Presencia y rango de la canción en las listas de + Apple Music +* **in_deezer_playlists**: Número de listas de reproducción de Deezer en + las que está incluida la canción +* **in_deezer_charts**: Presencia de la canción en las listas de + Deezer +* **in_shazam_charts**: Presencia de la canción en las listas de + Shazam + +##### **Track_technical_info** + +* **track_id**: Identificador único de la canción. Es un número entero + de 7 dígitos que no se repite +* **bpm**: Pulsaciones por minuto, una medida del tiempo de la canción. +* **key**: Clave musical de la canción +* **mode**: Modo de la canción (mayor o menor) +* **danceability\_%**: Porcentaje que indica qué tan adecuada es la + canción para bailar +* **valence\_%**: Positividad del contenido musical de la canción. +* **energy\_%**: Nivel de energía percibido de la canción. +* **acusticness\_%**: Cantidad de sonido acústico en la canción. +* **instrumentality\_%**: Cantidad de contenido instrumental en la + canción. +* **liveness\_%**: Presencia de elementos de actuación en vivo. +* **speechiness\_%**: Cantidad de palabras habladas en la canción. + +#### 0.4 Buenas prácticas + +Documentar tu proceso es una de las mejores +prácticas en el análisis de datos. Aquí hay dos sugerencias más para +organizarse en este proyecto, específicamente para la fase de +procesamiento y preparación de los datos: + +* Haz consultas que te permitan identificar todos los elementos que + deberán limpiarse. Al terminar, haz una consulta completa para crear + una tabla con los datos limpios, en lugar de crear una tabla en cada + paso. + +* Guarda las consultas y describe qué hace cada una de ellas. Crea un + repo donde acopiar todas los recursos y usa comentarios para describir + para qué sirve cada una. Esto te ayudará en proyectos futuros a + recordar cómo identificar valores nulos, por ejemplo. + +* Comprende la diferencia entre vista (view) y tabla para organizarse. + Muchas veces, guardar una vista te ayuda a trabajar de una manera más + organizada y puedes ver la consulta que generó esa vista y modificarla + rápidamente. + +### 🟦 Paso 1. Procesar y preparar base de datos + +⌛ **Rango de tiempo estimado: De 8 a 12 horas** + +El preprocesamiento de datos no es una etapa que se pueda pasar por alto +en el análisis de datos. Su importancia es evidente en la calidad de los +resultados obtenidos. Cuando los datos se procesan y preparan de manera +inadecuada, pueden surgir sesgos, errores y conclusiones incorrectas. +Además, el ruido en los datos sin tratar puede perjudicar la precisión +de las predicciones y la calidad de las decisiones basadas en el +análisis. Por lo tanto, invertir tiempo y esfuerzo en la fase inicial de +preprocesamiento se recompensa a lo largo de todo el proceso de análisis +de datos, asegurando resultados más confiables y significativos. + +En este hito, trabajaremos con una herramienta llamada BigQuery para +realizar la etapa de procesamiento y preparación de los datos. El +lenguaje SQL, utilizado en esta herramienta, es ampliamente utilizado en +el ambiente laboral y un buen analista de datos debe saber utilizarlo a +su favor. + +BigQuery es un servicio de almacenamiento y análisis de datos en la nube +proporcionado por Google Cloud. Está diseñado para permitir a las +organizaciones almacenar, consultar y analizar grandes volúmenes de +datos de manera rápida y escalable. BigQuery se utiliza comúnmente en +todas las fases del análisis de datos, incluyendo la fase de +procesamiento y preparación, debido a sus capacidades de procesamiento +de datos y su escalabilidad. + +| Meta | Objetivo | Objetivo individual | Recurso | +| -------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | +| 🔵 Conectar/importar datos a otras herramientas | Crear en BigQuery un proyecto, un conjunto de datos e importar tablas |