From 59ae430d8e4c1454c6083fa0ed7a3bcfc6eb0aff Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Bernardo Romero Date: Sat, 2 Oct 2021 13:48:37 +0200 Subject: [PATCH] Correcting document links --- translations/README.es.md | 52 +++++++++++++++++++-------------------- 1 file changed, 26 insertions(+), 26 deletions(-) diff --git a/translations/README.es.md b/translations/README.es.md index 189e5da3..ccb9a6e7 100644 --- a/translations/README.es.md +++ b/translations/README.es.md @@ -14,16 +14,16 @@ Los promotores de Azure Cloud en Microsoft se complacen en ofrecer un plan de es **Sinceros agradecimientos a los autores:** [Jasmine Greenaway](https://www.twitter.com/paladique), [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), [Nitya Narasimhan](https://twitter.com/nitya), [Jalen McGee](https://twitter.com/JalenMcG), [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Maud Levy](https://twitter.com/maudstweets), [Tiffany Souterre](https://twitter.com/TiffanySouterre), [Christopher Harrison](https://www.twitter.com/geektrainer). -**馃檹 Agradecimientos especiales 馃檹 a nuestros autores, revisores y contribuyentes de contenido en el programa [Microsoft Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com/) ** notablemente [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narula-n/), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), Yogendrasingh Pawar, Max Blum, Samridhi Sharma, Tauqeer Ahmad, Aaryan Arora, ChhailBihari Dubey +**馃檹 Agradecimientos especiales 馃檹 a nuestros autores, revisores y contribuyentes de contenido en el programa [Microsoft Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com/)** notablemente [Raymond Wangsa Putra](https://www.linkedin.com/in/raymond-wp/), [Ankita Singh](https://www.linkedin.com/in/ankitasingh007), [Rohit Yadav](https://www.linkedin.com/in/rty2423), [Arpita Das](https://www.linkedin.com/in/arpitadas01/), [Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://twitter.com/iftu119), [Dishita Bhasin](https://www.linkedin.com/in/dishita-bhasin-7065281bb), [Miguel Correa](https://www.linkedin.com/in/miguelmque/), [Nawrin Tabassum](https://www.linkedin.com/in/nawrin-tabassum), [Sanya Sinha](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sanya-sinha-13aab1200), [Majd Safi](https://www.linkedin.com/in/majd-s/), [Sheena Narula](https://www.linkedin.com/in/sheena-narula-n/), [Anupam Mishra](https://www.linkedin.com/in/anupam--mishra/), [Dibri Nsofor](https://www.linkedin.com/in/dibrinsofor), [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Alondra Sanchez](https://www.linkedin.com/in/alondra-sanchez-molina/), Yogendrasingh Pawar, Max Blum, Samridhi Sharma, Tauqeer Ahmad, Aaryan Arora, ChhailBihari Dubey -|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](./sketchnotes/00-Title.png)| +|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../sketchnotes/00-Title.png)| |:---:| | Ciencia de Datos para Principiantes - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | # C贸mo Empezar -> **Educadores**, hemos [inlcuido algunas sugerencias](for-teachers.md) acerca de c贸mo utilizar este programa de estudios. Nos encantar铆a conocer sus opiniones [en nuestro f贸rum de discusi贸n](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! +> **Educadores**, hemos [incluido algunas sugerencias](for-teachers.es.md) acerca de c贸mo utilizar este programa de estudios. Nos encantar铆a conocer sus opiniones [en nuestro foro de discusi贸n](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions)! > **Estudiantes**, para desarrollar este programa des estudios por cuenta propia, has und fork del Repo completo y completa las lecciones por tu cuenta, empezando por el quiz al inicio de cada lecci贸n, luego leyendo la lecci贸n y completando las actividades complementarias. Intenta hacer tus proyectos entendiendo el contenido de la lecci贸n en lugar de copiar el c贸digo ofrecido como soluci贸n. El c贸digo para la soluci贸n se encuentra, sin embargo, en su respectivo f贸lder en cada lecci贸n. Una excelente alternativa es crear un grupo de estudio con amigos o colegas, y absolver el curso en conjunto. Para profundizar en el estudio, reocmendamos [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/qprpajyoy3x0g7?WT.mc_id=academic-40229-cxa). @@ -37,7 +37,7 @@ Hemos optado por dos principios pedag贸gicos a la hora de elaborar este plan de Adem谩s, un cuestionario de baja exigencia antes de la clase establece la intenci贸n del estudiante hacia el aprendizaje de un tema, mientras que un segundo cuestionario despu茅s de la clase asegura una mayor retenci贸n del contenido. Este plan de estudios fue dise帽ado para ser flexible y puede ser completado en su totalidad o en parte. Los proyectos son simples y peque帽os al comienzo y aumentan en complejidad al final del ciclo de 10 semanas. -> Aqu铆 encuentras nuestro [C贸digo de Conducta](CODE_OF_CONDUCT.md), as铆 como gu铆as sobre [C贸mo Contribuir](CONTRIBUTING.md) y [Traducciones](TRANSLATIONS.md). Gracias de antemano por tus valiosos aportes! +> Aqu铆 encuentras nuestro [C贸digo de Conducta](CODE_OF_CONDUCT.es.md), as铆 como gu铆as sobre [C贸mo Contribuir](CONTRIBUTING.es.md) y [Traducciones](TRANSLATIONS.es.md). Gracias de antemano por tus valiosos aportes! ## Cada lecci贸n incluye: @@ -57,33 +57,33 @@ Adem谩s, un cuestionario de baja exigencia antes de la clase establece la intenc ## Lecciones -|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](./sketchnotes/00-Roadmap.png)| +|![ Sketchnote by [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) ](../sketchnotes/00-Roadmap.png)| |:---:| | Ciencia de Datos para Principiantes: Camino a seguir - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | | Lecci贸n | Tema | Cap铆tulo | Objetivos de Aprendizaje | Links | Autor | | :-----------: | :----------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------: | :----: | -| 01 | Qu茅 es la Ciencia de Datos? | [Introducci贸n](1-Introduction/translations/README.es.md) | Aprende los conceptos b谩sicos de la ciencia de datos y su relaci贸n con la inteligencia artificial, el aprendizaje autom谩tico (Machine Learning) y el big data.| [lecci贸n](1-Introduction/01-defining-data-science/translations/README.es.md) [video](https://youtu.be/pqqsm5reGvs) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 02 | Aspectos 茅ticos | [Introducci贸n](1-Introduction/translations/README.es.md) | Conceptos, retos y paradigmas sobre la 茅tica en la ciencia de datos | [lecci贸n](1-Introduction/02-ethics/translations/README.es.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | -| 03 | Qu茅 son los Datos? | [Introducci贸n](1-Introduction/translations/README.es.md) | Tipos de datos y sus fuentes m谩s comunes. | [lecci贸n](1-Introduction/03-defining-data/translations/README.es.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 04 | Introducci贸n a estad铆stica y probabilidad | [Introducci贸n](1-Introduction/translations/README.es.md) | T茅cnicas matem谩ticas de probabilidad y estad铆stica para entender los datos. | [lecci贸n](1-Introduction/04-stats-and-probability/translations/README.es.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 05 | Trabajando con datos relacionales | [Manipulando Datos](2-Working-With-Data/translations/README.es.md) | Introducci贸n a los datos relacionales y a los fundamentos de la exploraci贸n y el an谩lisis de este tipo de datos con el lenguaje SQL. | [lecci贸n](2-Working-With-Data/05-relational-databases/translations/README.es.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | -| 06 | Datos NoSQL | [Manipulando Datos](2-Working-With-Data/translations/README.es.md) | Introducci贸n a los datos no relacionales, sus distintos tipos y los fundamentos de la exploraci贸n y el an谩lisis de las bases de datos documentales. | [lecci贸n](2-Working-With-Data/06-non-relational/translations/README.es.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| -| 07 | Python | [Manipulando Datos](2-Working-With-Data/translations/README.es.md) | Fundamentos del uso de Python para la exploraci贸n de datos con bibliotecas como Pandas. Se recomienda tener conocimientos b谩sicos de programaci贸n en Python. | [lecci贸n](2-Working-With-Data/07-python/translations/README.es.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | -| 08 | Preparaci贸n de los datos | [Manipulando Datos](2-Working-With-Data/translations/README.es.md) | Temas sobre t茅cnicas de limpieza y transformaci贸n de datos para hacer frente a los retos que suponen datos faltantes, inexactos o incompletos. | [lecci贸n](2-Working-With-Data/08-data-preparation/translations/README.es.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | -| 09 | Visualizar cantidades | [Visualizaci贸n de Datos](3-Data-Visualization/translations/README.es.md) | Aprende a utilizar Matplotlib para visualizar informaci贸n sobre aves 馃 | [lecci贸n](3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/translations/README.es.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 10 | Visualizar distribuciones de datos | [Visualizaci贸n de Datos](3-Data-Visualization/translations/README.es.md) | Visualizaci贸n de observaciones y tendencias en un intervalo. | [lecci贸n](3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/translations/README.es.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 11 | Visualizar Proporciones | [Visualizaci贸n de Datos](3-Data-Visualization/translations/README.es.md) | Visualizaci贸n de porcentajes discretos y agrupados. | [lecci贸n](3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/translations/README.es.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 12 | Visualizar relaciones | [Visualizaci贸n de Datos](3-Data-Visualization/translations/README.es.md) | Visualizaci贸n de conexiones y correlaciones entre conjuntos de datos y sus variables. | [lecci贸n](3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/translations/README.es.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 13 | Visualizaciones efectivas | [Visualizaci贸n de Datos](3-Data-Visualization/translations/README.es.md) | T茅cnicas para que sus visualizaciones sean verdaderamente valiosas para la resoluci贸n de problemas y la obtenci贸n eficaz de informaci贸n. | [lecci贸n](3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/translations/README.es.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | -| 14 | Introducci贸n al Proceso de Ciencia de Datos | [Proceso de Ciencia de Datos](4-Data-Science-Lifecycle/translations/README.es.md) | Introducci贸n al Proceso de Ciencia de Datos y su punto de partida: obtener y extraer datos | [lecci贸n](4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/translations/README.es.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | -| 15 | Analizar | [Proceso de Ciencia de Datos](4-Data-Science-Lifecycle/translations/README.es.md) | Esta fase del Proceso se centra en las diferentes t茅cnicas para analizar los datos. | [lecci贸n](4-Data-Science-Lifecycle/15-Analyzing/translations/README.es.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | -| 16 | Comunicaci贸n | [Proceso de Ciencia de Datos](4-Data-Science-Lifecycle/translations/README.es.md) | Esta fase del Proceso se centra en la presentaci贸n de la informaci贸n obtenida a partir de los datos de una forma que facilite su comprensi贸n por parte de los responsables de la toma de decisiones. | [lecci贸n](4-Data-Science-Lifecycle/16-Communication/translations/README.es.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | -| 17 | Ciencia de Datos en la nube | [Datos en la nube](5-Data-Science-In-Cloud/translations/README.es.md) | Esta serie de lecciones presenta la ciencia de datos en la nube y sus beneficios. | [lecci贸n](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/translations/README.es.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) y [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 18 | Ciencia de Datos en la nube | [Datos en la nube](5-Data-Science-In-Cloud/translations/README.es.md) | Entrenar modelos usando herramientas "Low Code" |[lecci贸n](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/translations/README.es.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 19 | Ciencia de Datos en la nube | [Datos en la nube](5-Data-Science-In-Cloud/translations/README.es.md) | Despliegue de modelos con Azure Machine Learning Studio | [lecci贸n](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/translations/README.es.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) and [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | -| 20 | Ciencia de Datos en el mundo real | [In the Wild](6-Data-Science-In-Wild/translations/README.es.md) | Proyectos impulsados por la ciencia de datos en el mundo real | [lecci贸n](6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/translations/README.es.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 01 | Qu茅 es la Ciencia de Datos? | [Introducci贸n](./1-Introduction/translations/README.es.md) | Aprende los conceptos b谩sicos de la ciencia de datos y su relaci贸n con la inteligencia artificial, el aprendizaje autom谩tico (Machine Learning) y el big data.| [lecci贸n](1-Introduction/01-defining-data-science/translations/README.es.md) [video](https://youtu.be/pqqsm5reGvs) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 02 | Aspectos 茅ticos | [Introducci贸n](./1-Introduction/translations/README.es.md) | Conceptos, retos y paradigmas sobre la 茅tica en la ciencia de datos | [lecci贸n](./1-Introduction/02-ethics/translations/README.es.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | +| 03 | Qu茅 son los Datos? | [Introducci贸n](./1-Introduction/translations/README.es.md) | Tipos de datos y sus fuentes m谩s comunes. | [lecci贸n](./1-Introduction/03-defining-data/translations/README.es.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 04 | Introducci贸n a estad铆stica y probabilidad | [Introducci贸n](1-Introduction/translations/README.es.md) | T茅cnicas matem谩ticas de probabilidad y estad铆stica para entender los datos. | [lecci贸n](./1-Introduction/04-stats-and-probability/translations/README.es.md) [video](https://youtu.be/Z5Zy85g4Yjw) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 05 | Trabajando con datos relacionales | [Manipulando Datos](./2-Working-With-Data/translations/README.es.md) | Introducci贸n a los datos relacionales y a los fundamentos de la exploraci贸n y el an谩lisis de este tipo de datos con el lenguaje SQL. | [lecci贸n](./2-Working-With-Data/05-relational-databases/translations/README.es.md) | [Christopher](https://www.twitter.com/geektrainer) | | | +| 06 | Datos NoSQL | [Manipulando Datos](./2-Working-With-Data/translations/README.es.md) | Introducci贸n a los datos no relacionales, sus distintos tipos y los fundamentos de la exploraci贸n y el an谩lisis de las bases de datos documentales. | [lecci贸n](./2-Working-With-Data/06-non-relational/translations/README.es.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique)| +| 07 | Python | [Manipulando Datos](./2-Working-With-Data/translations/README.es.md) | Fundamentos del uso de Python para la exploraci贸n de datos con bibliotecas como Pandas. Se recomienda tener conocimientos b谩sicos de programaci贸n en Python. | [lecci贸n](-/2-Working-With-Data/07-python/translations/README.es.md) [video](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y) | [Dmitry](http://soshnikov.com) | +| 08 | Preparaci贸n de los datos | [Manipulando Datos](./2-Working-With-Data/translations/README.es.md) | Temas sobre t茅cnicas de limpieza y transformaci贸n de datos para hacer frente a los retos que suponen datos faltantes, inexactos o incompletos. | [lecci贸n](./2-Working-With-Data/08-data-preparation/translations/README.es.md) | [Jasmine](https://www.twitter.com/paladique) | +| 09 | Visualizar cantidades | [Visualizaci贸n de Datos](./3-Data-Visualization/translations/README.es.md) | Aprende a utilizar Matplotlib para visualizar informaci贸n sobre aves 馃 | [lecci贸n](./3-Data-Visualization/09-visualization-quantities/translations/README.es.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 10 | Visualizar distribuciones de datos | [Visualizaci贸n de Datos](./3-Data-Visualization/translations/README.es.md) | Visualizaci贸n de observaciones y tendencias en un intervalo. | [lecci贸n](./3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/translations/README.es.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 11 | Visualizar Proporciones | [Visualizaci贸n de Datos](./3-Data-Visualization/translations/README.es.md) | Visualizaci贸n de porcentajes discretos y agrupados. | [lecci贸n](./3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/translations/README.es.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 12 | Visualizar relaciones | [Visualizaci贸n de Datos](./3-Data-Visualization/translations/README.es.md) | Visualizaci贸n de conexiones y correlaciones entre conjuntos de datos y sus variables. | [lecci贸n](./3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/translations/README.es.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 13 | Visualizaciones efectivas | [Visualizaci贸n de Datos](./3-Data-Visualization/translations/README.es.md) | T茅cnicas para que sus visualizaciones sean verdaderamente valiosas para la resoluci贸n de problemas y la obtenci贸n eficaz de informaci贸n. | [lecci贸n](./3-Data-Visualization/13-meaningful-visualizations/translations/README.es.md) | [Jen](https://twitter.com/jenlooper) | +| 14 | Introducci贸n al Proceso de Ciencia de Datos | [Proceso de Ciencia de Datos](./4-Data-Science-Lifecycle/translations/README.es.md) | Introducci贸n al Proceso de Ciencia de Datos y su punto de partida: obtener y extraer datos | [lecci贸n](./4-Data-Science-Lifecycle/14-Introduction/translations/README.es.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | +| 15 | Analizar | [Proceso de Ciencia de Datos](./4-Data-Science-Lifecycle/translations/README.es.md) | Esta fase del Proceso se centra en las diferentes t茅cnicas para analizar los datos. | [lecci贸n](./4-Data-Science-Lifecycle/15-Analyzing/translations/README.es.md) | [Jasmine](https://twitter.com/paladique) | | | +| 16 | Comunicaci贸n | [Proceso de Ciencia de Datos](./4-Data-Science-Lifecycle/translations/README.es.md) | Esta fase del Proceso se centra en la presentaci贸n de la informaci贸n obtenida a partir de los datos de una forma que facilite su comprensi贸n por parte de los responsables de la toma de decisiones. | [lecci贸n](./4-Data-Science-Lifecycle/16-Communication/translations/README.es.md) | [Jalen](https://twitter.com/JalenMcG) | | | +| 17 | Ciencia de Datos en la nube | [Datos en la nube](./5-Data-Science-In-Cloud/translations/README.es.md) | Esta serie de lecciones presenta la ciencia de datos en la nube y sus beneficios. | [lecci贸n](5-Data-Science-In-Cloud/17-Introduction/translations/README.es.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) y [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 18 | Ciencia de Datos en la nube | [Datos en la nube](./5-Data-Science-In-Cloud/translations/README.es.md) | Entrenar modelos usando herramientas "Low Code" |[lecci贸n](5-Data-Science-In-Cloud/18-Low-Code/translations/README.es.md) | [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) y [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 19 | Ciencia de Datos en la nube | [Datos en la nube](./5-Data-Science-In-Cloud/translations/README.es.md) | Despliegue de modelos con Azure Machine Learning Studio | [lecci贸n](5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/translations/README.es.md)| [Tiffany](https://twitter.com/TiffanySouterre) y [Maud](https://twitter.com/maudstweets) | +| 20 | Ciencia de Datos en el mundo real | [In the Wild](./6-Data-Science-In-Wild/translations/README.es.md) | Proyectos impulsados por la ciencia de datos en el mundo real | [lecci贸n](./6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples/translations/README.es.md) | [Nitya](https://twitter.com/nitya) | ## Acceso off-line @@ -97,7 +97,7 @@ Un PDF con el contenido de todas las lecciones puede ser obtenido [aqu铆](https: ## Se busca ayuda! 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