GUÍA DE MÉTRICAS PARA CIENCIA DE DATOS

Autor: Ing. Mario Ruiz González
TikTok: @nuri.datascience
Precio: $168 MXN (9 USD) · Número de páginas: 433

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🚨 Este e-book no es opcional si vas en serio

Imagina esto por un segundo:

• Estás en una entrevista y te preguntan por qué elegiste RMSE en lugar de MAE… y no sabes qué responder.
• Tu modelo arroja 92 % de precisión, te felicitan… pero en tu interior sabes que está mal.
• Una decisión crítica falla porque usaste mal la métrica… y nunca lo viste venir.

Este e-book no solo te enseña métricas. Este e-book te blinda.

🔐 Lo que este e-book te evita

• Evita parecer nuevo en el tema al razonar tus modelos
• Evita tomar decisiones incorrectas usando métricas equivocadas
• Evita caer en la trampa de usar solo accuracy o R² sin contexto
• Evita presentar modelos que no convencen
• Evita errores que arruinan proyectos

Es tu escudo profesional: te da autoridad técnica y claridad estratégica.
La diferencia entre el que ejecuta código y el que entiende su modelo.

💡 No lo compres si estás cómodo siendo del montón

Pero si estás cansado de tutoriales vacíos, videos sin profundidad y confusión sobre métricas… Entonces sí, este e-book es para ti.

🧭 ¿Por qué lo hice?

Porque siempre veo lo mismo: gente perdida entre métricas que no entienden. Esta guía responde a eso con explicación completa, visualización real, código listo y comparación clara.

✅ ¿Qué contiene?

• Desglose detallado de más de 30 métricas: MAE, RMSE, F1-Score, MCC, AUC-ROC y más
• Ejemplos prácticos en Python (scikit-learn)
• Visualizaciones que muestran errores y comportamiento real
• Cómo elegir la métrica que realmente importa
• Casos reales: finanzas, salud, clustering, reducción de dimensionalidad

📦 Formato y entrega

• 📄 PDF descargable
• 🖥️ Código comentado incluido
• 🚀 Acceso inmediato tras pagar

👥 ¿Quién debería tenerlo?

• Estudiantes y profesionales que buscan dominar las métricas
• Analistas que quieren justificar técnicamente sus modelos
• Aspirantes a entrevistas técnicas de Data Science
• Todos los que desean evitar errores que cuestan proyectos enteros