Preguntas Frecuentes (FAQ)​‌​‌​‌​​‍​‌​​​‌​‌‍​​‌‌‌​‌​‍​​‌‌​‌​​‍​‌‌​​‌​‌‍​​‌‌‌​​​‍​‌‌​​‌​​‍​​‌‌‌​​‌‍​‌‌​​​‌​‍​​‌‌​​​‌‍​‌‌​​​​‌‍​​‌‌​‌​‌‍​‌‌​​‌‌​‍​​‌‌​‌‌​‍​‌‌​​‌​‌‍​​‌‌​‌‌‌‍​‌‌​​​‌‌‍​​‌‌​​‌‌‍​‌‌​​‌​​‍​​‌‌‌​‌​‍​​‌‌​​‌​‍​​‌‌​​​​‍​​‌‌​​‌​‍​​‌‌​‌‌​‍​​‌‌​​​​‍​​‌‌​​‌​‍​​‌‌​​​‌‍​​‌‌​​‌‌‍​​‌‌‌​‌​‍​​‌‌​‌​​‍​‌‌​​​​‌‍​​‌‌​​​‌‍​​‌‌​​‌‌‍​​‌‌​​​‌‍​​‌‌‌​​​‍​‌‌​​‌​​‍​‌‌​​​​‌¶

Respuestas a las preguntas mas comunes sobre el curso.​‌​‌​‌​​‍​‌​​​‌​‌‍​​‌‌‌​‌​‍​​‌‌​‌​​‍​‌‌​​‌​‌‍​​‌‌‌​​​‍​‌‌​​‌​​‍​​‌‌‌​​‌‍​‌‌​​​‌​‍​​‌‌​​​‌‍​‌‌​​​​‌‍​​‌‌​‌​‌‍​‌‌​​‌‌​‍​​‌‌​‌‌​‍​‌‌​​‌​‌‍​​‌‌​‌‌‌‍​‌‌​​​‌‌‍​​‌‌​​‌‌‍​‌‌​​‌​​‍​​‌‌‌​‌​‍​​‌‌​​‌​‍​​‌‌​​​​‍​​‌‌​​‌​‍​​‌‌​‌‌​‍​​‌‌​​​​‍​​‌‌​​‌​‍​​‌‌​​​‌‍​​‌‌​​‌‌‍​​‌‌‌​‌​‍​​‌‌​‌​​‍​‌‌​​​​‌‍​​‌‌​​​‌‍​​‌‌​​‌‌‍​​‌‌​​​‌‍​​‌‌‌​​​‍​‌‌​​‌​​‍​‌‌​​​​‌

General¶

Necesito experiencia previa en Big Data?¶

No. El curso empieza desde cero. Solo necesitas:

• Conocimientos basicos de Python
• Saber usar la terminal/consola
• Ganas de aprender

Cuanto tiempo toma completar los ejercicios?¶

Depende de tu nivel:

No hay prisa. Aprende a tu ritmo. Lo importante es entender bien cada concepto.

Los datos son reales o sinteticos?¶

Reales. Usamos datasets publicos reales:

• NYC Taxi & Limousine Commission (TLC)
• Weather data de NOAA
• Otros datasets publicos de Kaggle

Esto te da experiencia con datos del mundo real (sucios, incompletos, grandes).

Puedo usar esto en mi portafolio?¶

Si! De hecho, te lo recomendamos.

Muchos alumnos han conseguido trabajo mostrando:

• Sus soluciones de los ejercicios
• El dashboard que crearon
• Su fork de GitHub con commits profesionales

Hay certificado al terminar?¶

Para alumnos del curso presencial: Si, certificado de 230 horas.

Para autodidactas: No hay certificado oficial, pero tu GitHub es tu certificado. Los empleadores valoran mas ver tu codigo que un PDF.

Tecnico¶

Que computadora necesito?¶

Minimo:

• 8GB RAM
• 20GB espacio en disco
• Procesador i5 o equivalente
• Windows 10+, macOS 10.14+, o Linux (Ubuntu 20.04+)

Recomendado:

• 16GB RAM
• 50GB espacio en disco SSD
• Procesador i7 o equivalente

Funciona en Windows/Mac/Linux?¶

Si. El curso es compatible con los tres sistemas operativos.

• Windows: Preferiblemente Windows 10 o superior
• macOS: macOS 10.14 (Mojave) o superior
• Linux: Ubuntu 20.04+, Fedora, Arch, etc.

La Guia de Instalacion tiene instrucciones especificas para cada sistema.

Puedo usar otro IDE en lugar de PyCharm?¶

Si. PyCharm es recomendado pero no obligatorio.

Alternativas:

• Visual Studio Code - Ligero y muy popular
• Jupyter Lab - Excelente para notebooks
• Sublime Text - Editor de texto avanzado
• Vim/Emacs - Si eres usuario avanzado

Lo importante es que te sientas comodo con tu herramienta.

Como descargo los datos?¶

Los datos se descargan automaticamente con un script:

# Ir a la carpeta de datos
cd datos

# Ejecutar script de descarga
python descargar_datos.py

El script descarga y descomprime automaticamente todos los datasets necesarios.

Git y GitHub¶

Nunca he usado Git. Es muy dificil?¶

No es dificil, pero requiere practica.

Tenemos guias completas paso a paso:

1. Fork y Clone - Lo mas basico
2. Tu Primer Ejercicio - Workflow completo
3. Comandos Utiles - Referencia rapida

Que es un Fork? Por que necesito uno?¶

Fork = Tu copia personal del repositorio en GitHub.

Lo necesitas porque:

• No puedes modificar el repositorio del profesor directamente
• El fork es TU espacio para trabajar
• Puedes sincronizarlo con el original
• El sistema evalua automaticamente tus PROMPTS en tu fork

Ver guia completa: Fork y Clone

Como mantengo mi Fork actualizado?¶

Cuando el profesor agregue ejercicios nuevos, debes sincronizar tu fork.

Metodo facil (GitHub Web):

1. Ve a tu fork en GitHub
2. Click "Sync fork" → "Update branch"
3. En tu PC: git pull origin main

Metodo completo (Terminal):

git checkout main
git fetch upstream
git merge upstream/main
git push origin main

Ver guia completa: Sincronizar Fork

Hice un commit mal. Como lo deshago?¶

Antes de hacer push:

# Deshacer ultimo commit (mantiene cambios)
git reset --soft HEAD~1

# Deshacer ultimo commit (descarta cambios)
git reset --hard HEAD~1

Despues de hacer push:

# Crear nuevo commit que revierte el anterior
git revert HEAD
git push origin tu-rama

Ejercicios¶

No puedo completar un ejercicio. Que hago?¶

Paso 1: Lee el error cuidadosamente

La mayoria de las veces el error te dice exactamente que esta mal.

Paso 2: Busca en Google

Copia el mensaje de error y buscalo. Probablemente alguien mas ya lo tuvo.

Paso 3: Revisa la documentacion

• Pandas Docs
• SQLite Tutorial
• Python Docs

Paso 4: Pide ayuda

• Alumnos presenciales: Consulta en clase
• Autodidactas: Crea un Issue en GitHub explicando tu problema

Puedo hacer los ejercicios en desorden?¶

No recomendado. Los ejercicios estan disenados para:

• Construir sobre conocimientos previos
• Aumentar dificultad gradualmente
• Introducir conceptos en orden logico

Cuantas veces puedo intentar un ejercicio?¶

Las que necesites. No hay limite de intentos.

El objetivo es aprender, no aprobar rapidamente.

• Puedes actualizar tu fork cuantas veces quieras con git push
• El sistema de evaluacion automatica revisa tu archivo PROMPTS.md
• Aprendes mas de los errores que de los aciertos

Puedo usar librerias adicionales?¶

Si, pero:

1. Justifica por que las necesitas
2. Agregalas a requirements.txt
3. Documenta como instalarlas
4. Menciona en PROMPTS.md que librerias usaste

# requirements.txt
pandas==2.0.0
seaborn==0.12.0  # Para visualizaciones avanzadas

Soporte¶

Ofrecen soporte si me atoro?¶

Para alumnos del curso presencial:

• Soporte completo en las sesiones
• Consultas por email
• Revision automatica de entregas

Para autodidactas:

• No hay soporte directo
• Puedes crear Issues en GitHub
• Comunidad puede ayudarte
• Documentacion completa disponible

Como contacto al instructor?¶

Para consultas del curso:

• GitHub Issues: Crear Issue
• Email: cursos@todoeconometria.com

Para consultoria empresarial:

• Email: cursos@todoeconometria.com
• LinkedIn: Juan Gutierrez
• Web: TodoEconometria

Problemas Tecnicos¶

Python no se reconoce como comando¶

Windows:

1. Reinstala Python
2. Marca "Add Python to PATH"
3. Reinicia la terminal

macOS/Linux:

Usa python3 en lugar de python:

python3 --version
pip3 install pandas

Error: ModuleNotFoundError¶

Causa: No instalaste las dependencias.

Solucion:

# Activa el entorno virtual
source .venv/bin/activate  # macOS/Linux
.venv\Scripts\activate      # Windows

# Instala dependencias
pip install -r requirements.txt

Git dice "fatal: not a git repository"¶

Causa: No estas en la carpeta del proyecto.

Solucion:

# Navega a la carpeta correcta
cd path/to/ejercicios-bigdata

# Verifica
git status  # Deberia funcionar

No puedo hacer push: "Permission denied"¶

Causa: Problemas de autenticacion con GitHub.

Solucion rapida (HTTPS):

# Cambiar a HTTPS
git remote set-url origin https://github.com/TU_USUARIO/ejercicios-bigdata.git

# Intentar push de nuevo
git push origin tu-rama

Solucion permanente (SSH):

Configura SSH keys: GitHub SSH Guide

El dashboard no carga los datos¶

Verificar:

1. La base de datos existe?

   ls datos/taxi.db
   

2. Flask esta corriendo?

   python app.py
   

3. Puerto correcto? (default: 5000)

   http://localhost:5000
   

4. Revisar consola de errores del navegador (F12)

Carrera y Empleo¶

Este curso me ayudara a conseguir trabajo?¶

Puede ayudar mucho, especialmente si:

• Completas todos los ejercicios con calidad
• Creas un dashboard profesional
• Documentas bien tu codigo
• Mantienes un GitHub activo

Un repositorio bien trabajado vale mas que 10 certificados.

Que trabajos puedo conseguir con estas habilidades?¶

Con las habilidades del curso puedes aplicar a:

• Data Analyst - Analisis de datos con Python/SQL
• Junior Data Scientist - Modelado y analisis avanzado
• Data Engineer - Pipelines ETL, procesamiento de datos
• Business Intelligence Developer - Dashboards y reportes
• Python Developer - Desarrollo backend con datos

Necesito un titulo universitario?¶

Depende del empleador.

• Empresas tech: Valoran mas el portfolio que el titulo
• Empresas tradicionales: Pueden requerir titulo
• Startups: Portfolio > Titulo
• Freelance: Solo importa tu trabajo

Otros¶

Puedo compartir mi solucion publicamente?¶

Si, pero considera:

• Despues de completar: Compartir despues de recibir tu nota
• Con creditos: Menciona que es del curso de TodoEconometria
• No spoilers: No compartas soluciones para ayudar a hacer trampa

El curso se actualiza?¶

Si. El repositorio se actualiza regularmente con:

• Nuevos ejercicios
• Mejoras en los existentes
• Actualizaciones de librerias
• Nuevos datasets
• Correcciones de bugs

Mantén tu fork sincronizado para obtener actualizaciones: Sincronizar Fork

Puedo contribuir al curso?¶

Si! Las contribuciones son bienvenidas.

Puedes contribuir:

• Reportando bugs via Issues
• Mejorando documentacion
• Sugiriendo nuevos ejercicios
• Compartiendo tu dashboard en la galeria

Ver seccion de Contribuciones

Donde puedo aprender mas?¶

Recursos recomendados:

• Python for Data Analysis - Libro de Wes McKinney
• SQL Tutorial - SQL interactivo
• Dask Tutorial - Tutorial oficial de Dask
• r/datascience - Comunidad en Reddit

Cursos complementarios:

• Python for Data Science (Coursera)
• SQL for Data Science (DataCamp)
• Apache Spark (Udacity)

Preguntas no Resueltas?¶

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Recursos Adicionales¶

• Guia de Inicio - Empezar desde cero
• Git y GitHub - Guias de Git
• Ejercicios - Lista de ejercicios
• Roadmap - Plan de estudio